本文件规定了机器学习算法在设计开发、验证测试、部署运行、维护升级、退役下线等阶段的安全 要求和证实方法，以及机器学习算法的安全评估实施。 本文件适用于对机器学习系统中的算法进行安全评估，也适用于机器学习系统开发者和运营者在算 法开发运营过程中进行自评估和改进安全措施。 机器学习算法machine learning algorithm 采用机器学习技术理论求解问题，明确界定的有限且有序的规则集合，并基于输入数据生成分类、推理、预测等的算法。 机器学习算法生命周期machine learning algorithm lifecycle 机器学习系统的算法从起始到退役的整个演进过程，包括设计开发、验证测试、部署运行、维护升 级、退役下线。 注：在机器学习算法生存周期中，某些活动可出现在不同的过程中，个别过程可重复出现。例如为了修复错误和更 新，需要反复实施开发和部署过程。

云计算安全的安全评估列表，检查清单，中文，详细列出个云安全各方面的安全关注点及检查点

MQTT-PWN MQTT是一种机器对机器的连接协议，被设计为一种极其轻量级的发布/订阅消息传递，并已被全球数百万个IoT设备广泛使用。 MQTT-PWN打算成为IoT Broker渗透测试和安全评估操作的一站式商店，因为它结合了枚举，支持功能和开发模块，同时将所有这些都打包在命令行界面中，并且易于使用和可扩展的类贝壳环境。 作者 功能支持 Credential Brute-Forcer-可配置的暴力破解密码以绕过身份验证控件 主题枚举器-通过一段时间内的连续采样来建立全面的主题列表 有用的信息收集器-从包含已知感兴趣主题的可扩展预定义列表中获取和标记数据 GPS追踪器-使用OwnTracks应用绘制来自设备的路线并收集发布的坐标 Sonoff Exploiter –设计用于提取密码和其他敏感信息 可扩展性-该框架旨在轻松添加新的自定义插件 Shodan-通过Shodan.io

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