2)该标准的意图 该标准的意图是,通过以上给出的四方面内容及其指导, 支持组织构造可满足FIPS 200中针对联邦信息和信息系统所 规定的最小安全需求-一种解决方案,以实现有效的风险管 理,使联邦政府内的信息系统是更安全的(secure)。 可见,该标准的意图是非常明确和具体的。 3)该标准的应用范围 该指导可应用于处理、存储、传输联邦信息的信息系统 的所有部件;可应用于所有联邦信息系统。 但不可应用于联邦政府所规定的那些国家安全系统。 鼓励州、地方和部族政府以及私有部门的组织,适当考虑 使用本标准所给出的这些指导。
2021-11-18 02:19:40 1.19MB nist sp 800-53
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云计算参考架构(NIST)(2011-9-8)(英文)pdf,提供“云计算参考架构(NIST)(2011-9-8)(英文)”免费资料下载,主要包括综述、架构组件、云的分类等内容,可供学习使用。
2021-11-17 15:19:23 1.39MB 综合资料
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8.5 非法状态处理 在状态机设计中,使用枚举类型或直接指定状态编码的程序中,特别是使用了一位 热码编码方式后,总是不可避免地出现大量剩余状态,即未被定义的编码组合,这些状 态在状态机的正常运行中是不需要出现的,通常称为非法状态。在状态机的设计中,如 果没有对这些非法状态进行合理的处理,在外界不确定的干扰下,或是随机上电的初始 启动后,状态机都有可能进入非法状态,其后果或是对外界出现短暂失控,或是完全无 法摆脱非法状态而失去正常的功能,除非使用复位控制信号 reset。因此,状态机的剩余 状态的处理,即状态机系统容错技术的应用是设计者必须慎重考虑的问题。 但另一方面,剩余状态的处理要不同程度地耗用逻辑资源,这就要求设计者在选用 何种状态机结构、何种状态编码方式,何种容错技术及系统的工作速度与资源利用率方 面做权衡比较,以适应自己的设计要求。
2021-11-15 09:53:28 6.86MB 潘  松  EDA
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NIST 网络安全框架4 可以帮助组织开始或改进其网络安全计划。基于已知有效 的实践,它可以帮助组织改善其网络安全状况。它促进内部和外部利益相关者之 间关于网络安全的沟通,对于大型组织,有助于更好地将网络安全风险管理与 NISTIR 82865 系列中描述的更广泛的企业风险管理流程集成和协调。
2021-11-09 18:00:33 202KB 数据治理 数据分析 数据安全
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NIST SP800-181 网络空间安全人才框架 NCWF,National Initiative for CybersecurityEducation (NICE)中文译本
2021-11-08 14:02:23 1.02MB NIST SP800-181 NCWF 中文
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This handbook results from a 10-year project conducted by the National Institute of Standards and Technology with an international group of expert authors and validators. Printed in full color, it is destined to replace its predecessor, the classic but long-outdated Handbook of Mathematical Functions, edited by Abramowitz and Stegun. Included with every copy is a CD with a searchable PDF of each chapter.
2021-11-06 19:55:22 27.8MB Mathematical
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该文档的目的是解释与容器技术有关的安全问题, 并为规划、 实施和维护容器时解决这些问题提出切实可行的建议。组织机构应遵循这些建议, 以确保其容器技术的实施和使用安全:
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SSDF—(Secure Software Development Framework)安全软件开发框架, NIST推荐的一组核心的高级安全软件开发实践
2021-11-01 17:04:36 444KB SSDF 安全软件开发框架 SDL体系目标
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中文版《工业控制系统安全指南》(NIST-SP800-82)
2021-10-26 19:14:27 1.91MB SP800-82
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NIST手写数字识别问题的单神经元模型实践 按课程案例,动手完成编码实践。 在不改变模型的结构基础上,尝试采用不同的学习率、单批次样本数、训练轮数等超参数,让模型的准确率达到90%。 提交要求: 1、你认为最优的一次带运行结果的源代码文件(.ipynb 格式) 2、作为附件上传 评分标准: 1、完成案例中的代码,有完整的代码,模型能运行,准确率达87%以上;得6分; 2、准确率达89%以上;再得2分,否则得0分; 3、准确率达90%以上;再得2分,否则得0分; 代码: import tensorflow.compat.v1 as tf import matplotlib.pyplot as p
2021-10-24 11:42:10 80KB IS mnist 人工智能
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