3、网络情报需求与机动战思维在网络安全中的应用

网络情报需求与机动战思维在网络安全中的应用

1. 网络安全实践的困境

在网络安全领域,将理论付诸实践并非易事。以Rachel为例,她受首席信息安全官(CISO)之托,负责识别和报告漏洞。然而,仅仅识别和报告漏洞并不能解决实际问题。她所处的是一个全球范围的大型环境,修复漏洞需要提交变更请求,并且需要多个实体对单个补丁进行签字批准。此外,大量补丁需要非技术人员审查和批准,同时还要担心影响业务运营。团队没有直接打补丁的能力,这使得工作难以推进。组织文化需要改变,政策和程序也需要更新,众多安全问题需要进行优先级排序,人员变动等因素也增加了工作的复杂性。

组织中的IT运营和IT安全运营就像一个复杂的巨兽。在全球风险仪表盘上,不同安全团队的工作以红、琥珀、绿三种颜色呈现。红色越多意味着面临更多的麻烦,绿色越多则相对轻松。但这并不意味着绿色就代表低风险,红色就代表高风险,因为数据并不完整,服务经理难以确定最需要关注的领域。

许多拥有充足工具和人员资源的公司仍然会遭受网络攻击。尽管有各种先进的安全工具,如用于网络欺骗的工具、使用人工智能和机器学习的工具、启发式分析、双因素认证、下一代防病毒软件等,以及最佳实践、认证和培训营,但像Target、JP Morgan、Dun & Bradstreet等大型机构仍会被黑客攻击。这表明合规并不等同于安全,我们需要提升思维和运营方式。

2. 机动战思维的引入

传统的消耗战是通过不断减少对手的资源(如物资和人员)来取得胜利,胜利往往属于资源更多的一方。但当出现不按常规出牌的对手时,军事组织就需要改变战术。在网络安全中,传统的深度防御类似于消耗战,如筛选子网、网络分段和沙盒化等,旨在从不同层面夺取对手的控制权,降低被利用的

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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