34、云服务的法律、风险与合规管理

云服务的法律、风险与合规管理

1. 云认证框架与外包概念

欧洲网络与信息安全局(ENISA)将云认证方案元框架(CCSM)描述为云认证方案列表(CCSL)的扩展。CCSM 是一个云认证方案的元框架,其目标是提供一个中立的高级映射,将客户的网络和信息安全要求与现有云认证方案中的安全目标相匹配,从而在采购过程中便于使用现有的认证方案。该机构还提供了一个在线工具,可从 27 种不同的安全目标中进行选择,以比较相关认证。

外包是指公司聘请外部方来执行传统上由公司内部员工和工作人员完成的服务和生产商品的商业实践。传统上,公司进行外包是为了削减成本或利用外部的专业知识或专业化能力。随着这种实践的普及,它影响了广泛的工作领域,从客户支持到制造再到后台办公。云计算本质上也是一种外包,公司利用专业技能和较低的成本来改进其商业模式,并且这种模式的规模每年都在以数十亿美元的规模增长。

1.1 CCSM 安全目标示例

认证类型 相关安全目标
认证云服务 - TÜV Rheinland 信息安全政策、风险管理等
CSA 认证 - OCF 二级 安全角色、供应商关系安全等

2. 云合同设计

2.1 业务需求与主服务协议

在与云服务提供商签订合同之前,企业必须充分了解自身的业

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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