Advertisement

MATLAB仿真程序用于威胁评估。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
利用MATLAB对识别出的目标属性进行详尽的分析与评估，并据此对潜在威胁等级进行有条理的排序。经过代码验证，该方法表现出高度的可靠性和有效性。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于MATLAB的威胁评估仿真程序
    优质
    本项目开发了一套基于MATLAB平台的威胁评估仿真工具，旨在通过模拟各种复杂场景来分析潜在风险因素，并提供优化决策支持。 通过MATLAB对发现的目标属性进行分析判断，并根据威胁等级进行排序。代码经过实测有效。
     
  • 基于信息熵与TOPSIS法的目标威胁评估与排序
    优质
    本研究结合信息熵与TOPSIS方法，提出了一种有效评估和排序目标威胁的新模型，为决策者提供科学依据。 基于信息熵和TOPSIS法的目标威胁评估及排序方法能够有效地对目标进行综合评价与优先级排列。这种方法结合了信息熵理论来处理不确定性数据，并利用技术性理想方案（TOPSIS）模型来进行多准则决策分析，从而实现对潜在威胁的精准识别和有效管理。
     
  • ArcGIS教程：评估3D飞行路径与走廊的安全威胁
    优质
    本教程详细讲解如何利用ArcGIS软件分析和优化三维飞行路线及走廊，识别潜在安全风险，提高航空安全性。 在军事应用中，飞行路径规划的一个关键部分是评估来自高射炮等威胁的风险。这是一个固有的三维问题，因为武器的射程基于该威胁与飞机飞行路径之间的三维直线距离来确定。
     
  • 基于近似权重的网络安全威胁评估方法 (2008年)
    优质
    本研究提出了一种基于近似权重的网络安全威胁评估方法，旨在有效识别和量化网络中的潜在安全风险，增强防护策略。该方法通过分析历史数据来确定关键参数的重要性，为决策者提供科学依据以优化资源分配，提升整体安全性。 传统的AHP方法由于判断值受到人为因素的影响较大，在衡量多因素权重时往往会出现结果不一致的情况，从而影响结论的准确性和评估结果的可信性。本段落以网络风险评估中的威胁评估为例，建立了一个基于“威胁对资产的影响—安全属性—攻击”的模型来评价威胁的风险等级，并利用层次化的计算方法从区间判断矩阵出发，将其逼近到一般的数字判断矩阵，进而得出各层元素的大致权重值。通过实例验证显示，该方法能够精确地、自动量化实时风险状况。
     
  • 基于目标作战意图的信息融合威胁评估方法
    优质
    本研究提出一种新型信息融合技术，旨在更准确地评估战场上的潜在威胁，依据敌方可能的战略意图进行风险预测与决策支持。 针对不确定信息条件下目标威胁评估缺乏融合作战意图信息的现状,本段落提出了一种基于IFIOWA算子并融合目标作战意图信息的目标威胁评估方法。首先，在战场目标存在不确定性的情况下，以直觉模糊集为基础，利用直觉模糊诱导有序加权平均算子(IFIOWA)进行不确定信息的信息集结；其次，通过灰色关联群决策方法将作战意图与指标值知识测度相融合，并将其作为IFIOWA算子的诱导值；再次，在基于最小二乘法的基础上结合指标排序位置权重和评估信息权重，获得多类型融合的IFIOWA算子的位置权重；最后，利用IFIOWA算子对各指标进行集结处理，并采用理想解贴近度的方法计算目标威胁程度。通过实际案例验证了该方法的有效性与合理性，在融合目标作战意图信息方面表现出色。
     
  • TW威胁：Turtle WOW自创的威胁计！
    优质
    Turtle WOW自制的TW威胁挑战视频，充满创意与幽默感，激发观众模仿参与，成为社交平台上的热门话题。 TWThreat v1.0rc 乌龟魔兽威胁表要求：在 party 或 raid 中攻击 elite 生物或 bosses。 特征： - 威胁、拉扯仇恨的威胁、TPS（每秒伤害）、最大百分比、拉扯百分比。 - 根据威胁，使默认游戏目标框架的目标发光。 - 默认游戏目标框架的目标威胁百分比指标显示。 - 条形高度和字体样式的选项设置。 - 当高威胁百分比时全屏发光效果。 - 高威胁百分比的 Aggro 警告声提示功能。 - 可自定义的 TPS、威胁、最大百分比标签设定值。 斜杠命令： twtshow， twt show 辉光显示选项： 在默认UI单位框架上显示绿色黄色红色范围内的彩色光环。 光环的颜色取决于您当前的威胁阈值： - 绿色 - 黄色：0％ - 49％ - 黄色 - 红色：50％ - 100％ 全屏发光功能： 当威胁超过80%时，屏幕边缘会出现红色的发光效果。在储罐模式下，此功能被禁用。 Aggro警告声提示： 达到99%威胁时播放警告声提示音效，在储罐模式下此功能同样会被禁用。
     
  • 关于嵌入式系统威胁建模与风险评估的论文研究.pdf
    优质
    本论文聚焦于探讨嵌入式系统的安全挑战，提出了一种全面的威胁建模及风险评估方法，旨在提升此类系统抵御攻击的能力。 为了提高嵌入式系统的可靠性并开发安全可信的系统，在软件设计阶段需要尽早考虑安全性问题。本段落提出了一种针对嵌入式系统的威胁建模方法，该方法分析了可能存在的各种威胁漏洞，并以威胁树的形式建立了相应的模型；通过量化的方式从下到上迭代地计算各节点的威胁值，然后依据这些数值对整个系统进行风险评估。为了更好地说明这种模型及其各个节点的具体计算过程，本段落采用智能电表中用户账单信息受到攻击的例子来展示建模和量化的全过程。具体实例验证了该方法的实际应用价值与有效性。
     
  • 基于MATLAB的OFDM系统仿真与性能评估
    优质
    本研究使用MATLAB平台对正交频分复用（OFDM）通信系统的各项参数进行了详细仿真和性能评估，为优化系统设计提供理论依据。 正交频分复用（OFDM）是第四代移动通信技术的核心组成部分。本段落首先简要介绍了 OFDM 的基本原理，并重点研究了在理想同步条件下保护间隔（CP）及不同信道估计方法对高斯信道与多径瑞利衰落信道下 OFDM 系统性能的影响。基于给出的 OFDM 系统模型，作者使用 MATLAB 语言实现了系统的计算机仿真并提供了参考设计程序。最后通过比较在各种信道条件下保护间隔和信道估计方法对系统误码率的影响曲线，得出了较为理想的结论。文章由吕爱琴、田玉敏及朱明华撰写。
     
  • 基于混沌海豚群算法优化灰色神经网络的空中目标威胁评估
    优质
    本研究提出了一种结合混沌海豚群算法与灰色神经网络的方法，用于提升空中目标威胁评估的准确性和效率。通过优化模型参数，该方法能有效处理复杂战场环境中的不确定性信息，为决策者提供有力支持。 本段落分析了空中目标威胁评估的特点，并综合考虑威胁价值、能力和程度建立了相应的评估框架；针对海豚群算法在局部最优解及早熟收敛上的问题，提出了一种混沌海豚群算法，在该方法中引入了混沌搜索策略，通过混沌初始化、动态分群和早期优化机制提高了全局寻优能力。本段落利用改进后的混沌海豚群算法对灰色神经网络的初始参数进行优化，并基于此建立了新的灰色神经网络模型用于空中目标威胁评估。仿真实验结果表明，在保证一定收敛速度的前提下，该方法能够提高寻优精度并优于传统灰色神经网络和基本海豚群优化的灰色神经网络在测试集上的预测效果，验证了所提算法模型的有效性。
     
  • STRIDE威胁建模.pptx
    优质
    本PPT介绍了STRIDE威胁建模方法，包括六种主要的安全威胁类型及其对应的缓解措施，帮助安全分析师识别和评估潜在风险。 STRIDE 是一种广泛使用的威胁建模方法，全称为Spoofing（仿冒）、Tampering（篡改）、Repudiation（抵赖）、Information disclosure（信息泄露）、Denial of Service（拒绝服务）和Elevation of Privilege（权限提升）。该模型由微软提出，用于系统设计阶段识别潜在的安全威胁，以确保信息安全在系统开发初期就得到充分考虑。 我们来详细解释一下STRIDE六类威胁： 1. **Spoofing（仿冒）**：这是指攻击者冒充合法的实体，如用户、服务器或设备，以欺骗系统并获取不应有的访问权限。例如，攻击者可能模仿合法用户的账号登录系统，或者伪造一个可信的网络服务。 2. **Tampering（篡改）**：这一威胁涉及到数据或代码的非法修改，可能导致系统运行错误、数据失真或恶意软件植入。比如，攻击者可能会修改订单信息，导致财务损失或影响业务流程。 3. **Repudiation（抵赖）**：抵赖是指攻击者在执行了有害操作后，否认其行为，使得追踪和追责变得困难。例如，用户在进行在线交易后声称从未授权过这笔交易，这会使得审计和纠纷解决复杂化。 4. **Information disclosure（信息泄露）**：信息泄露是指敏感数据未经许可被获取，可能包括个人隐私、商业秘密或其他敏感信息。攻击者可能通过漏洞或恶意软件窃取这些信息，对个人或组织造成损失。 5. **Denial of Service（拒绝服务）**：DoS 攻击旨在使服务不可用，通常是通过消耗系统资源或发起大量无效请求来实现的。例如，在分布式拒绝服务 (DDoS) 攻击中，攻击者利用大量的傀儡机同时向目标发送流量，使其服务器过载而无法正常提供服务。 6. **Elevation of Privilege（权限提升）**：权限提升威胁指的是非授权用户获取或提升他们在系统中的权限，从而可以访问原本受限的数据或执行高权限操作。例如，普通用户通过某种方式获得了管理员权限，这可能导致系统安全性严重受损。 STRIDE 威胁建模的过程通常包括以下步骤： 1. **绘制数据流图**：我们需要构建数据流程图（Data Flow Diagram, DFD），它由外部实体、处理过程、数据存储和数据流四类元素组成。外部实体表示与系统交互的实体，如用户或硬件设备；处理过程表示数据处理逻辑；数据存储代表系统中的数据容器；而数据流则表示这些信息在系统内的流动路径。 2. **分析威胁**：基于所绘制的数据流程图，我们可以识别每种元素可能面临的 STRIDE 威胁，并评估每个威胁的可能性和影响程度。 3. **制定缓解措施**：针对已识别的威胁，需要设计并实施相应的防护机制。例如采用加密技术防止信息泄露、使用身份验证机制来防范仿冒行为以及建立审计日志以应对抵赖问题等。 4. **风险评估**：对剩余的风险进行评价，并确定是否有必要进一步加强保护措施，以便达到可接受的安全水平。 5. **落实缓解措施**：将所选的缓解策略整合到系统设计中，在开发和实施过程中确保这些措施得到执行。 STRIDE 模型提供了一个结构化的框架来帮助开发者在早期阶段发现并处理安全问题，从而减少后期修复的成本，并提高整体的信息安全性水平。通过深入理解和运用 STRIDE，我们可以更好地保护系统免受各种威胁的影响，保证系统的稳定性和用户数据的安全性。