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  • STPA安全分析方法原理

    千次阅读 2019-01-16 16:02:25
    STPA安全分析方法 STPA原理 STPA是基于STMAP的一种危险分析方法。在STMAP中,系统安全被视为是控制问题,即外部干扰、组件失效和(或)组件的异常交互没有很好地被控制将会导致系统事故地出现。 STMAP基于系统...

    STPA安全性分析方法

    1. STPA原理
      STPA是基于STMAP的一种危险分析方法。在STMAP中,系统安全被视为是控制问题,即外部干扰、组件失效和(或)组件的异常交互没有很好地被控制将会导致系统事故地出现。
      STMAP基于系统理论分析在开发、设计和运行阶段中存在地控制问题,适用分层控制结构描述系统组件间地控制关系,并认为只有当这些控制满足安全约束时,系统地安全性才得以保障。换言之,当相应安全约束被违反时(即出现不恰当地控制),就会导致系统事故发生。STMAP给出了4类不恰当地控制类型:
      (1)控制器没有提供所需地控制行为,或者提供了控制行为却没有被很好地实施;
      (2)控制器提供了错误地或不安全地控制行为;
      (3)控制行为出现在错误的时间(过早或过晚);
      (4)正确的控制行为停止的过早或持续过久。
      此外STMAP人为上述不恰当控制的出现是由于系统控制结构中存在控制缺陷而造成的。实际上这些控制缺陷就是导致系统事故发生的根本原因。
      STPA基于STMAP对已辨识的系统危险进行致因分析,即通过分析系统中存在的控制问题,
      逐步辨识出导致系统危险的根本原因以及可用于保障系统安全的约束条件,其实施步骤如图1所示。具体包括:第1步,针对已知的系统级危险,确立相应的系统级安全约束;第2步,建立系统的分层控制结构,用以描述系统内部的控制关系;第3步,根据控制结构,辨识出导致系统危险出现的不恰当控制,并针对这些不恰当控制制定比系统安全约束更加细化的安全约束;第4步,进一步辨识导致上述不恰当控制出现的原因,该原因即是导致系统危险的根本原因。
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  • 在宏观角度上看,设立专门的法律,加强信息数据安全是非常必要的。因为传统的措施已经保护不了信息数据的安全了,加强技术水平虽然很重要,但单靠这一方面的防护,是无法满足日益发展的大数据的要求的,所以法律的...

    数据的使用范围非常广,几乎渗透到了生活的方方面面。并且当前的大数据非常贴心、非常智能,它可以让人们时刻的关注社会动态以及自己的一切事情。比如:货物的物流情况、身体的健康状况、家用电器的使用情况等等。在宏观角度上看,设立专门的法律,加强信息数据安全是非常有必要的。因为传统的措施已经保护不了信息数据的安全了,加强技术水平虽然很重要,但单靠这一方面的防护,是无法满足日益发展的大数据的要求的,所以法律的辅助真的很重要。法律的决策及制定部门可以出台一些规范性的文件,约束人们的行为,让安全问题不再只局限于专业领域。

    1.在监管上更加用心

    在这个互联网高度发达的时代,数据的准确度更高,它带来的价值自然也更大。一些机构为了赚钱,喜欢用小的成本去谋取高的利润。对于这样的状况,一定要制定与之相符的标准,加以约束。要努力确保信息数据的安全,让每个人的隐私都在正常的管理范围内,不会被泄露而造成经济损失。可以设立专门的监管部门,专门负责审查运行的代码是否带有病毒,毕竟人与机器也是有很大区别的,人可以处理各种突发的状况,而机器则不能。这样进行监管的话,可以对信息数据安全有更大的保障。

    2.加强信息数据安全技术的应用

    法律的保护以及技术的加强,对于信息数据安全来说,是双重保护。在法律规范还在商讨的阶段,技术上的大力支持是很有必要的。国家也应该大力支持信息产业的发展,重视信息技术方面的教育,不断培养创新性强、有想法的竞争性人才,为国家的未来发展提供动力。对于相关的技术部门,也要充分认识自身的不足,发现代码、程序中可能存在的薄弱环节,挑选出来进行专门的研究,制定出尽可能完美的防护方案。还可以对已有问题,抽象出模型,设计专门的防护工具。不断提升硬件防火墙的技术水平和安全性能,起到主动预警作用,从而及时发现网络攻击和病毒传播。相信在安全技术的不断优化整合之下,信息数据将会得到不断的加强。

    对于信息数据的安全,我们要有一定防护的意识,这样才能营造起一个安全的网络环境。希望本文对于大数据时代下信息数据安全的探究,能起到一定的参考作用。
    人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视,均为前沿产业,多智时代专注于人工智能和大数据的入门和科谱,在此为你推荐几篇优质好文:
    大数据的安全底线是什么?
    http://www.duozhishidai.com/article-14174-1.html
    云计算如何保障大数据安全?
    http://www.duozhishidai.com/article-10081-1.html
    大数据时代,安全能力要分层分级
    http://www.duozhishidai.com/article-2481-1.html
    数据泄露怎么办,大数据安全分析主要体现在哪几方面?
    http://www.duozhishidai.com/article-1527-1.html
    用户的隐私信息安全吗,大数据安全防护可信吗,
    http://www.duozhishidai.com/article-629-1.html


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  • 功能安全--安全分析

    千次阅读 2019-11-14 17:49:24
    在ISO26262功能安全中,多个地方需要进行安全分析安全分析的质量很重要的决定了功能安全项目的成败,本文针对ISO26262中提到的各种安全分析进行汇总说明(HARA、FMEA、FTA、FMEDA、SWFMEA、DFA)。 1. HARA 在...

    在ISO26262功能安全中,有多个地方需要进行安全分析,安全分析的质量很重要的决定了功能安全项目的成败,本文针对ISO26262中提到的各种安全分析进行汇总说明(HARA、FMEA、FTA、FMEDA、SWFMEA、DFA)。

    1. HARA

    在概念阶段,功能安全要求进行HARA分析。

     HARA(危害分析与风险评估)目的是识别项目的功能故障引起的危害,对危害事件进行分类,然后定义与之对应的安全目标,以避免不可接受的风险。

    HARA分析步骤:

    SEC说明: 

    ASIL等级说明: 

    QM指的是 质量管理,表示此项功能不影响安全,通过质量管理保证即可。

     举例说明:

    HARA分析示例
    危害事件场景分析SECASIL
    EPS按照非预期的方向转向在城市道路,车辆正常匀速行驶(E4),车辆方向按照非预期转向,此时驾驶员很难控制(C3),道路两边人员较多,可能造成路人或者驾驶员的伤亡(S3)343D

    2. FMEA

    在系统阶段,功能安全要求针对各种失效模式进行分析。

    FMEA是一种自下而上的归纳分析方法,用于识别系统失效(failure),找出失效原因(Fault),以及分析失效影响(Effect)。

    分析步骤(典型七步法):

    (参考:http://www.ts16949rz.org/fmeapx/2395.html) 

     目前新版的使用AP值代替了原来的RPN方法,以下进行说明。

    SOD说明:

     

    AP说明:

    APHML
    说明高优先级,表示需有必要措施(shall),以改进预防或探测控制中优先级,应有必要的措施(should),以改进预防或探测控制低优先级,可有(could)措施进行改进预防或探测控制

     AP优先级定义:

    典型FMEA表格(新老版的):

     

    3. FTA

    在系统阶段,ISO26262还要求进行FTA(故障树分析);

    FTA是一种自上而下的演绎分析方法,用于识别失效原因及失效间的关系,目前针对FTA也只是做定性分析。

    分析步骤:

    1. 确定顶事件,一般为在整车角度描述的影响到安全目标的事件,如针对EPS,顶事件可定义为非驾驶员意图的转向,针对MCU,顶事件可定义为非预期的加速等。

    2. 分解中间事件,针对顶事件,根据系统组成或特点,进行分解,系统外界以及系统内部一般都需要考虑在内。

    3.基本事件,中间事件继续向下分析,得到无法再分解的事件,他们是组成系统顶事件失效的根本原因。

    常用的符号:

    典型FTA图: 

    4.FMEDA 

    在硬件设计阶段,ISO26262要求进行定量的安全分析。

     由于功能安全标准中已有对其进行较为详细的介绍,本文更多的是从中进行汇总摘要。

    故障类别:

    失效分析过程:

     

     失效率:

    λS P F — — —与硬件要素单点故障相关联的失效率;
    λRF — — —与硬件要素残余故障相关联的失效率;
    λMPF— — —与硬件要素多点故障相关联的失效率;
    λS — — —与硬件要素安全故障相关联的失效率。

     

     

     单点故障度量:

    潜伏故障度量:

    总体计算过程:

     5. SWFMEA

    在软件阶段,ISO26262要求对软件架构进行安全分析,此处也是定性分析。

    SWFMEA分析的目的在于找出影响到功能安全的软件失效,从而可以增加探测或诊断覆盖来提高系统的安全。

    SWFMEA,分析过程可参考系统FMEA,只是这里的分析对象略有差异,以下针对差异进行说明。

    SWFMEA,主要针对架构元素进行分析,如针对接口,分析其传入的参数的异常情况、错误调用接口情况等;针对函数,分析其传参的异常情况、调度的异常情况(没调用、调用过快、过慢等)、数据的一致性分析、资源消耗异常等情况。

    安全机制的覆盖度,可参考ISO26262标准附录。

    6.DFA

    DFA指的是相关性分析,ISO26262要求从三个层面(系统、硬件、软件)分析,找出系统中的共因以及级联失效。

    若系统进行了ASIL分解,则DFA必须分析,以此作为系统分解后的证据。

    级联失效:

    任一失效,系统都会失效;

     

    共因失效:

    失效后,冗余措施不起作用。

     系统分析角度:

            系统架构、系统边界、系统人员、系统环境、系统开发生产维护等过程。

    硬件分析角度:

          硬件架构、硬件选型、硬件人员、供电电源等。

    软件分析角度:

          CPU共享资源、软件架构、软件人员、软件工具、算法方案等。

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  • 常用大数据分析方法

    千次阅读 2019-01-09 09:25:03
    四类分析方法 数据挖掘分析,可以被分为四类核心方法: 描述型分析:发生了什么? 是最常见的数据分析方法。在业务中,这种方法向数据分析师提供了重要指标和业务的衡量方法。 例如:每月的营收和损失账单。数据分析...

    数据挖掘分析,最重要的是能够将数据转化为非专业人士也能够清除理解的有意义的见解。

    四类分析方法

    数据挖掘分析,可以被分为四类核心方法:

    描述型分析:发生了什么?

    是最常见的数据分析方法。在业务中,这种方法向数据分析师提供了重要指标和业务的衡量方法。

    例如:每月的营收和损失账单。数据分析师可以通过这些账单,获得大量的客户数据。

    了解客户的地理信息,就是“描述型分析”方法之一。利用可视化工具,能够有效的增强描述型分析所提供的信息。

    诊断型分析:为什么会发生?

    描述型数据分析的下一步就是诊断型数据分析。通过评估描述型数据,诊断分析工具能够让数据分析师深入的分析数据,钻取到数据的核心。良好设计的BI Dashboard能够整合:按照时间序列进行数据读入、特征过滤和钻取数据等功能,以便更好的进行数据分析。

    预测型分析:可能发生什么?

    预测型分析主要进行预测。针对时间未来发生的可能性,预测一个可量化的值,或者是预测可能发生的事件,或者是预估事件发生的时间点,这些都是通过预测模型来实现的。

    预测模型通常会使用各种可变数据来实现预测。数据成员的多样化与预测结果密切相关。

    在充满不确定性的环境下,预测能够帮助做出更好的决定。预测模型也是很多领域正在使用的重要方法。

    指令型分析:需要做什么?

    数据价值和复杂度分析的下一步就是指令型分析,预测下一步需要做什么。

    指令模型基于对“发生了什么”、“为什么会发生”和“可能发生什么”的分析,来帮助用户决定应该采取什么措施。通常情况下,指令型分析不是单独使用的方法,而是前面的所有方法都完成之后,最后需要完成的分析方法。

    例如:交通规划分析考量了每条路线的距离、每条路线的行驶速度、以及目前的交通管制等方面的因素,来帮助选择最好的回家路线。

    九种数据分析手段

    分类

    分类是一种基本的数据分析方式,数据根据其特点,可将数据对象划分为不同的部分和类型,再进一步分析,能够进一步挖掘事物的本质。

    回归

    回归是一种运用广泛的统计分析方法,可以通过规定因变量和自变量来确定变量之间的因果关系,建立回归模型,并根据实测数据来求解模型的各参数,然后评估回归模型是否能够很好的拟合实测数据,如果能够很好的拟合,则可以根据自变量作进一步的预测。

    聚类

    聚类是根据数据的内在性质将数据分成一些聚合类,每一个聚合类中的元素尽可能具有相同的特性,不同聚合类之间的特性差别尽可能大的一种分类方法,其与分类分析不同,所划分的类是未知的,因此,聚类分析也称为无监督学习。

    数据聚类是对于静态数据分析的一门技术,在许多领域受到广泛应用,包括机器学习,数据挖掘,模式识别,图像分析以及生物信息。

    相似匹配

    相似匹配是通过一定的方法,来计算两个数据的相似程度,相似程度通常会用一个百分比来衡量。相似匹配算法被用在很多不同的计算场景中,如数据清洗、用户输入纠错、推荐统计、剽窃检测系统、自动评分系统、网页搜索和DNA序列匹配等领域。

    频繁项集

    频繁项集是指事例中频繁出现的项的集合,如啤酒喝尿不湿,Apriori算法是一种挖掘关联规则的频繁项集算法,其核心思想是通过候选集生成和情节的向下封闭检测两个阶段来挖掘频繁项集,已被广泛应用在商业、网络安全等领域。

    统计描述

    统计描述是根据数据的特点,用一定的统计指标和指标体系,表明数据所反馈的信息,是对数据分析的基础处理工作,主要方法包括:平均指标和变异指标的计算、资料分布形态的图形表现等。

    链接预测

    链接预测是一种预测数据之间本应存有的关系的一种方法,链接预测可分为基于节点属性的预测和基于网络结构的预测,基于节点之间属性的链接预测包括分析节点资审的属性和节点之间属性的关系等信息,利用节点信息知识集和节点相似度等方法得到节点之间隐藏的关系。与基于节点属性的链接预测相比,网络结构数据更容易获得。复杂网络领域一个主要的观点表明,网络中的个体的特质没有个体间的关系重要。因此基于网络结构的链接预测受到越来越多的关注。

    数据压缩

    数据压缩是指在不丢失有用信息的前提下,缩减数据量以减少存储空间,提高其传输、存储和处理效率,或按照一定的算法对数据进行重新组织,减少数据的冗余和存储的空间的一种技术。数据压缩分为有损压缩和无损压缩。

    因果分析

    因果分析方法是利用事物发展变化的因果关系来进行预测的方法,运用因果分析法进行市场预测,主要是采用回归分析方法。

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空空如也

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安全分析方法有哪些