网络安全评测评技术与标准

最新推荐文章于 2025-04-17 16:56:53 发布
最新推荐文章于 2025-04-17 16:56:53 发布
阅读量423 收藏 1
点赞数 3
分类专栏： 安全学习笔记 文章标签： web安全 安全 网络 网络安全
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_49171105/article/details/141962640
版权

网络安全测评概况

概念

参照一定的标准规范要求，通过一系列技术和管理方法，获取评估对象网络安全状况信息，对其给出相应网络安全情况综合判定

测评对象：信息系统的组成要素或信息系统自身

CC（Common Criteria）标准：提出了“保护轮廓”概念，将评估过程分为“功能”和“保证”两部分，是目前最前面的信息技术安全评估标准

网络安全测评类型

网络安全测评流程与内容

网络安全测评技术与工具

网络安全测评质量管理与标准

（10-1）Actor-Critic算法：Actor-Critic算法的介绍与原理
码农三叔
03-10 4672
Actor-Critic（演员-评论家）是一种强化学习算法，通常用于解决连续动作空间的问题。其一个重要特点是它允许在学习过程中同时学习策略和价值函数，从而可以有效地处理连续动作空间和高维状态空间的问题。在本章的内容中，将详细讲解Actor-Critic算法的知识，为读者步入后面知识的学习打下基础。
强化学习从基础到进阶-案例与实践[6]：演员-评论员算法（advantage actor-critic，A2C），异步A2C、与生成对抗网络的联系等详解
丨汀、的博客
06-26 920
强化学习从基础到进阶-案例与实践[6]：演员-评论员算法（advantage actor-critic，A2C），异步A2C、与生成对抗网络的联系等详解
【深度强化学习】Actor-Critic 算法
weixin_55252589的博客
02-15 1002
本书之前的章节讲解了基于值函数的方法（DQN）和基于策略的方法（REINFORCE），其中基于值函数的方法只学习一个价值函数，而基于策略的方法只学习一个策略函数。那么，一个很自然的问题是，有没有什么方法既学习价值函数，又学习策略函数呢？ 答案就是 Actor-Critic。Actor-Critic 是囊括一系列算法的整体架构，目前很多高效的前沿算法都属于 Actor-Critic 算法，本章接下来将会介绍一种最简单的 Actor-Critic 算法。需要明确的是，Actor-Critic 算法本质上是基于策
Actor-Critic 算法
qq_52511048的博客
04-13 182
基于策略梯度的算法则是在学习中由于依赖蒙特卡洛估计，因此会产生高方差（由于策略梯度需要实现从开始到结束的一次完整采样才能更新，值受环境随机性（状态转移、初始状态、动作采样）影响极大，不同的轨迹可能会有巨大差异，导致方差很大）。基于值函数的算法需要评估每个状态下所有动作的值函数，因此在连续动作中（几乎有无数中动作选择的情况）无法使用，并且该算法没有显式地学习策略，仅是选择值函数最大的动作，无法直接学习随即策略。其中，Actor 的更新采用策略梯度的原则，Critic 采取时序差分残差的方法，残差表示为。
【强化学习】演员评论家Actor-Critic算法(万字长文、附代码)
热门推荐
追风赶月莫停留，平芜尽处是春山
12-20 1万+
演员评论家，Actor-Critic算法是强化学习领域的一种重要方法，结合了“演员”（Actor）和“评论家”（Critic）两个部分，它结合了值函数估计和策略优化的优点。在理解其背景时，需要从强化学习的演化历史、策略梯度方法的局限性以及如何通过值函数辅助优化策略展开。文章用一个生活中的比喻来说明它的原理。
Actor-Critic算法
m0_61616957的博客
09-20 1万+
Actor-Critic从名字上看包括两部分，演员 (Actor) 和评价者 (Critic) 。其中 Actor 使用我们上一节讲到的策略函数，负责生成动作 (Action) 并和环境交互。而Critic使用我们之前讲到了的价值函数，负责评估Actor的表现，并指导Actor下一阶段的动作。
一切皆是映射：AI Q-Learning 在复杂系统中的挑战
AI天才研究院
08-10 735
人工智能（AI）的概念最早可以追溯到20世纪50年代，它试图赋予机器模拟人类智能的能力。从最初的符号推理、专家系统到现代基于数据驱动的深度学习技术，AI 的发展始终围绕着如何让机器“思考”这一核心问题展开。如今，人工智能被广泛定义为研究如何让计算机系统能够进行感知、推理、学习与决策的交叉学科，其应用领域涵盖了自然语言处理、计算机视觉、机器人技术等众多方向。Q-learning 是一种基于值函数的离线强化学习算法，其核心思想在于构造一个 Q 值函数，用来评估在给定状态下采取某一动作后所获得的累积奖励。
强化学习从基础到进阶-常见问题和面试必知必答[6]：演员-评论员算法（advantage actor-critic，A2C），异步A2C、与生成对抗网络的联系等详解
丨汀、的博客
06-26 221
强化学习从基础到进阶-常见问题和面试必知必答[6]：演员-评论员算法（advantage actor-critic，A2C），异步A2C、与生成对抗网络的联系等详解
一切皆是映射：强化学习在金融市场预测中的应用：挑战与机遇
AI天才研究院
07-12 691
在当今复杂多变的金融市场中，准确预测市场走势和做出最优投资决策一直是投资者和金融机构追求的终极目标。传统的金融市场分析方法，如基本面分析和技术分析，虽然在一定程度上能够帮助投资者做出决策，但往往难以应对市场的高度复杂性和不确定性。随着人工智能技术的快速发展，特别是强化学习（Reinforcement Learning，RL）在各个领域的成功应用，将其引入金融市场预测和决策领域成为了一个极具前景的研究方向。强化学习作为机器学习的一个重要分支，其核心思想是通过与环境的持续交互来学习最优策略。
AI架构师必知必会系列：强化学习在金融领域的应用
AI天才研究院
12-05 5277
在金融领域，如何制定最优决策以实现收益最大化和风险最小化一直是一个核心问题。传统的金融决策方法主要依赖于统计模型和专家经验,但在面对日益复杂多变的金融市场时,这些方法往往难以适应和优化。近年来,随着人工智能技术的快速发展,强化学习作为一种智能决策方法受到了金融领域的广泛关注。
强化学习- Actor-Critic 算法
qq_44430026的博客
07-24 992
磨菇书 演员-评论家
Actor Critic算法
段智华的博客
11-16 1803
Actor Critic(直译为演员评判家算法，易理解)： 结合两个网络：演员网络Policy Gradient (Actor)+ 评判家网络Function Approximation (Critic)， 演员Actor 基于概率表演动作行为, 评判家Critic 基于演员Actor 的行为进行评论打分, 演员Actor 根据评判家Critic 的评分改进表演行为的概率。 钟摆游戏的动作是一...
【强化学习】Actor-Critic算法
rellvera的博客
10-26 1116
Actor-Critic 算法是一种综合了策略迭代和价值迭代的集成算法。Actor是利用策略梯度算法实现，Critic使用时序差分实现。Actor-Critic 算法的组成部分为：Actor（策略网络）：Actor是策略函数πθsπ_θ(s)πθ​s，是一个神经网络，它负责在给定状态下选择动作，输出每个动作的概率分布。该网络的训练目标是最大化累计回报的期望。Critic（价值网络）：Critic是值函数VπsV_π(s)Vπ​s。
Task04: 演员-评论家算法（Actor-Critic）
不向静中参妙理，纵然颖悟也虚浮
09-01 2362
介绍AC算法及其变形。
【深度强化学习】Actor-Critic算法
qq_40268672的博客
12-16 2910
Actor-Critic算法 回顾策略梯度算法： Actor-Critic算法的区别就是对R(τn)R(\tau^n)R(τn)进行了修改。 当R(τn)R(\tau^n)R(τn)具有上述三种形式时，便是经典的AC算法，在AC算法，我们通过另一个叫做Critic的神经网络来估计Vπ(st)V^{\pi}(s_{t})Vπ(st​)（或其他，视具体情况而定)。 本博客实现的便是基于TD残差的AC算法，其策略网络的梯度如下图所示 相应的Actor和Critic损失函数为： 这里ei=rtn+Vπ(st
基于策略的强化学习(三)：Actor—Critic算法
ZongXS的博客
06-30 1418
Actor—Critic算法 Actor—Critic算法的名字很形象，包含一个策略函数和行为价值函数，其中策略函数充当演员(Actor)，生成行为与环境交互；行为价值函数充当(Critic)，负责评价演员的表现，并指导演员的后续行为动作。Critic 的行为价值函数是基于策略 πθ 的一个近似： 基于此，Actor—Critic算法遵循一个近似的策略梯度进行学习：Critic 在算法中充当着策略评估的角色，由于 Critic 的行为价值函数也是带参数 (w) 的，这意味着它也需要学习以便更准确的评估一个策
强化学习------Actor-Critic(AC)算法(附pytorch代码)
niulinbiao的博客
03-16 4640
算法是一种基于策略梯度和价值函数的强化学习方法，通常被用于解决连续动作空间和高维状态空间下的强化学习问题。该算法将一个Actor网络和一个Critic网络组合在一起，通过Actor网络产生动作，并通过Critic网络估计状态值函数或状态-动作值函数，最终通过策略梯度算法训练Actor网络和Critic网络。算法的优点是在处理大型状态空间时具有较高的效率和可扩展性。
强化学习算法系列（五）：最主流的算法框架——Actor-Critic算法框架
最新发布
qq_44886972的博客
04-17 1116
在以往学习的算法中，我们均围绕状态价值或动作价值间接优化策略，本章开始我们将学习一类新的算法——策略梯度算法，这种算法通过直接优化策略函数得到最优策略。该类算法更强调实用性是，不需要认识每个状态的价值，直接得到最优策略。在本章我们将从最基本的策略梯度算法REINFORCE开始介绍，然后介绍现今强化学习领域最流行的算法框架Actor-Critic算法框架。
深度学习平台Deepseek的部署与荐股应用解析：从硬件环境到风险评估全流程详解
02-27
### 部署深度学习平台Deepseek及其在荐股应用中的使用 #### 硬件环境设置 对于部署深度学习平台Deepseek而言，硬件配置至关重要。通常情况下，推荐采用配备高性能GPU的工作站或服务器来加速模型训练过程[^1]。具体来说： - **CPU**: 推荐选用多核处理器，如Intel Xeon系列或多线程AMD Ryzen Pro型号。 - **内存(RAM)**: 至少32GB RAM，以便处理大规模数据集。 - **存储**: 使用SSD固态硬盘以加快读写速度；建议至少有1TB以上的可用空间用于保存大量训练样本和中间文件。 - **显卡(GPU)**: NVIDIA Tesla V100 或者 A100 是理想的选择之一，因为它们支持TensorFlow和其他主流框架所需的CUDA计算能力。 为了确保系统的稳定性和安全性，在安装操作系统之前应该先规划好网络连接方式，并考虑实施必要的防火墙策略防止外部攻击。 ```bash # 安装NVIDIA驱动程序 sudo apt-get install nvidia-driver-470 # 设置CUDA版本 export PATH=/usr/local/cuda-11.4/bin${PATH:+:${PATH}} export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.4/lib64\ ${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}} # 安装cuDNN库 tar xvzf cudnn-linux-x86_64-8.2.1.32_cuda11.4-archive.tar.xz sudo cp cuda/include/* /usr/local/cuda/include/ sudo cp cuda/lib64/* /usr/local/cuda/lib64/ # 更新动态链接器缓存 sudo ldconfig ``` #### 软件环境搭建 完成上述准备工作之后，则可以继续进行软件层面的构建工作。这主要包括但不限于以下几个方面： - **Python虚拟环境创建** 创建独立于全局解释器之外的新环境有助于隔离不同项目之间的依赖关系冲突问题。 ```bash python3 -m venv deepseek_env source ./deepseek_env/bin/activate pip install --upgrade pip setuptools wheel ``` - **安装PyTorch及相关工具包** PyTorch是一个广泛应用于自然语言处理(NLP)，计算机视觉(CV)等领域内的开源机器学习库。通过它能够快速实现神经网络架构的设计与优化操作。 ```bash pip install torch torchvision torchaudio ``` - **集成Deepseek SDK及其他辅助组件** 根据官方文档指导下载并导入特定版本号下的SDK模块至本地环境中去，同时还可以额外引入一些第三方插件提高开发效率。 ```bash git clone https://github.com/deepseek-platform/sdk.git cd sdk && python setup.py install ``` #### 应用场景分析——股票预测系统设计思路概述 利用协同过滤算法（Collaborative Filtering），可以从历史交易记录中挖掘潜在模式从而帮助投资者做出更明智的投资决策。然而值得注意的是，任何基于过去表现所作出预估都存在不确定性因素影响最终收益情况。因此在整个过程中必须重视风险管理措施的应用。 ##### 数据收集阶段 从多个渠道获取高质量的历史行情资料作为输入源，包括但不限于收盘价、成交量等公开可得的信息资源。此外还需关注宏观经济指标变化趋势对企业估值可能产生的间接作用力。 ##### 特征工程环节 针对原始时间序列型别的数值特征执行标准化转换处理，使得各维度之间具备相同量级便于后续建模运算。与此同时也可以尝试构造新的衍生变量进一步丰富描述对象属性表达形式。 ##### 模型选择考量 考虑到金融市场的复杂特性决定了单一方法难以全面捕捉所有波动规律，故而往往倾向于组合多种技术手段共同发挥作用。例如Actor-Critic强化学习机制能够在探索未知状态空间的同时不断调整参数直至找到最优解路径。 ##### 结果验证流程 最后一步便是对所得结论的有效性加以检验确认无误后再正式投入使用。这里可以通过回测法模拟真实环境下可能发生的情形进而评估整体性能优劣程度。 #### 风险管理策略探讨 尽管借助先进的人工智能技术支持可以在一定程度上降低人为判断失误概率，但仍不可避免地面临诸多挑战。比如市场情绪突变引发的价格剧烈震荡就超出了常规统计学范畴内所能预见范围之内。为此有必要建立一套完善的应急响应预案体系随时准备应对突发状况的发生。 一方面要加强对内外部消息面监控力度及时掌握最新资讯动态；另一方面则应定期开展压力测试演练活动积累实战经验教训总结提升抗压韧性水平。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值