5、供应链安全风险管理:概念与实践

供应链安全风险管理:概念与实践

1. 供应链风险管理的重要性

在当今的商业环境中,大多数计算机、设备、网络和系统并非由单一实体构建。像戴尔、思科等知名制造商,通常只是进行最终组装,而各个组件往往由第三方供应商提供。这种复杂的供应链使得产品的来源和生产过程变得漫长而复杂。

应用基于风险的管理概念到供应链,是确保各类组织拥有更强大、更成功的安全策略的有效手段。一个安全的供应链要求链条上的所有供应商都是可靠、值得信赖且声誉良好的组织,它们需向商业伙伴披露自身的做法和安全要求。

每个环节都要对下一个环节负责,从原材料到成品的每一次交接都应得到妥善组织、记录、管理和审计。安全供应链的目标是确保成品质量达标,满足性能和运营目标,提供既定的安全机制,并且在整个过程中没有任何元素被伪造或遭受未经授权的恶意操纵。

2. 采购与安全考量

在进行收购和合并时,如果不考虑安全因素,产品固有的风险将贯穿其整个部署生命周期。因此,尽量降低收购元素中的固有威胁,不仅可以降低安全管理成本,还有助于减少安全违规事件。

评估硬件、软件和服务相关的风险至关重要。具备强大集成安全功能的产品和解决方案通常价格较高,但从长远来看,这一初始额外成本往往比处理设计不佳的产品在整个生命周期内的安全需求更为划算。所以,在考虑并购成本时,应关注产品部署生命周期内的总体拥有成本,而非仅仅关注初始购买和实施成本。

采购不仅仅涉及硬件和软件,外包、与供应商签约以及聘请顾问等也属于采购范畴。在与外部实体合作时,将安全评估纳入其中与确保产品设计时考虑安全同样重要。

2.1 第三方评估流程

在评估第三方以进行安全集成时

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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