23、IoT软件安全测试攻击与设计全解析

IoT软件安全测试攻击与设计全解析

在当今数字化时代,物联网(IoT)系统的安全问题至关重要。随着物联网设备的广泛应用,其面临的安全威胁也日益增多。本文将深入探讨物联网软件安全测试攻击与设计的相关内容,帮助大家更好地理解和应对物联网安全挑战。

1. 风险评估流程

风险评估是保障物联网系统安全的重要环节,其流程主要包括以下四个关键步骤:
1. 准备评估 :此阶段主要是收集信息,为后续的评估工作做好充分准备。
2. 进行风险评估 :评估团队通过会议或访谈的方式开展评估工作。具体来说,首先要确定威胁源、威胁事件、参与者、目标等信息;接着识别风险模型中的漏洞、诱发条件和安全控制措施;然后估算这些因素发生的可能性及其影响程度,综合得出一个总的“风险得分”。在这个过程中,团队可能需要反复评估各项内容,以确保风险得分的准确性。
3. 报告结果 :将风险分析评估的结果传达给相关利益相关者。在这个阶段,可能需要根据反馈对前面的步骤进行迭代。
4. 维护和更新 :与利益相关者达成共识后,在物联网系统的整个生命周期内持续维护和更新安全风险评估,直至产品退役。测试人员应将这个过程视为一个持续的、无限循环的工作,许多物联网设备的安全风险评估工作应该是“永无止境”的。

2. 安全黑客测试人员的风险规划考虑因素

作为安全黑客测试人员(白帽黑客),在进行安全风险规划时,需要考虑以下多个方面:
- 支持语言(如SQL)注入
- 适用时的跨站脚本攻击
- 不安全的文件/数据

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...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
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
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