iso/sae 21434:2021

时间: 2023-10-26 14:03:30 浏览: 51
ISO/SAE 21434:2021,全称为ISO/SAE TR 21434:2021信息技术 - 汽车网络安全工程,是一项国际标准和技术报告,旨在为汽车制造商和供应商提供指导和建议,以确保车辆网络系统的安全性。 ISO/SAE 21434:2021对车辆网络系统的安全性进行了全面的考量,包括车辆的硬件、软件和通信网络。它提供了一套标准和方法,以帮助汽车制造商和供应商在设计、实施和维护车辆网络系统时遵循正确的安全性措施。 该标准的主要目标是识别潜在的安全威胁和漏洞,并提供解决方案来减轻这些风险。它确保车辆网络系统符合信息安全管理原则,包括风险评估、威胁建模、安全设计和开发、测试和验证等方面。此外,标准还强调了车辆生命周期中的安全管理,并提供了在生命周期各个阶段中建立和维护安全性的指导和规范。 ISO/SAE 21434:2021包含了许多重要的安全准则和要求,例如身份和访问管理、数据保护、通信安全、漏洞管理等。它还提供了指导文件的相关技术要求,包括密码学、防火墙、入侵检测系统等。 通过遵循ISO/SAE 21434:2021的指南,汽车制造商和供应商可以建立一个更安全的车辆网络系统,保护乘客和车辆免受恶意攻击和数据泄露的威胁。此外,该标准还促进了汽车行业在网络安全方面的标准化和互操作性。 总之,ISO/SAE 21434:2021是一项重要的国际标准和技术报告,为汽车制造商和供应商提供了关于车辆网络系统安全性的指导和建议。它强调了安全管理的重要性,并提供了一套标准和方法,以确保车辆网络系统的安全性,保护车辆和乘客免受恶意攻击和数据泄露的威胁。
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iso/sae 21434:2021 sgs

ISO/SAE 21434:2021是一项关于汽车网络安全的国际标准。该标准是由国际标准化组织(ISO)和汽车工程师协会(SAE)联合制定的。ISO/SAE 21434:2021旨在为汽车制造商、供应商和其他相关方提供一个框架,以保护汽车系统和网络免受网络攻击的威胁。 该标准涵盖了许多方面,包括风险管理、安全生命周期和技术安全方案。它要求汽车制造商和供应商在整个汽车产品和服务的生命周期中采取一系列安全措施,以减轻和管理潜在的安全风险。 实施ISO/SAE 21434:2021标准可以帮助汽车制造商和供应商识别可能的安全风险,并制定相应的措施进行管理。它还要求制定适当的安全策略和流程,确保车辆的安全性能,并提供有效的安全更新和修补程序。 ISO/SAE 21434:2021标准的实施有助于保护汽车系统和网络,防止潜在的网络攻击。它还可以提升汽车制造商和供应商的声誉,增强消费者对汽车安全性的信心。 总之,ISO/SAE 21434:2021是一项重要的国际标准,旨在提供汽车网络安全的框架和指南。它的实施可以帮助汽车制造商和供应商识别和管理潜在的安全风险,并提供有效的安全解决方案。这将有助于保护汽车系统和网络免受网络攻击的威胁。

iso/sae 21434:2021 《道路车辆-网络安全工程》

ISO/SAE 21434:2021《道路车辆-网络安全工程》是由国际标准化组织(ISO)和美国汽车工程师协会(SAE)联合开发的一项标准。该标准的目的是为了指导整个道路车辆领域中的网络安全工程实践。 随着车辆的增加智能化和互联网化,车辆网络系统面临着越来越多的安全威胁和攻击风险。ISO/SAE 21434:2021标准旨在提供一种系统化、全面的方法,以确保车辆的网络系统安全性。 该标准包括了车辆网络安全工程的各个方面。首先,它强调了车辆制造商和供应商之间的合作和沟通,并提出了针对车辆网络系统安全风险管理的原则和要求。其次,标准指导车辆制造商开展安全威胁分析和风险评估,以了解潜在的网络安全威胁和弱点,并采取相应的安全措施进行预防和保护。此外,标准还提供了网络安全工程的生命周期管理指南,包括需求定义、设计、验证和验证等阶段。 通过遵循ISO/SAE 21434:2021标准,车辆制造商能够更好地保护车辆和乘客的安全。此外,该标准还有助于推动供应链中的所有参与者加强网络安全意识和实践,从而建立一个更安全的车辆网络生态系统。 总之,ISO/SAE 21434:2021《道路车辆-网络安全工程》是一项重要的标准,对于确保车辆网络系统的安全性和可靠性具有重要意义,它为车辆制造商和供应商提供了一种系统化的方法和指南,以应对网络安全威胁和攻击风险。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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