脆弱性分析概念？

一、脆弱性分析概念？

脆弱性分析是战略分析方法之一，是分析企业的某些战略基础要素一旦失去，企业会遭到怎样的伤害。企业受到的伤害越大，企业越脆弱。

脆弱性分析的步骤：

1、识别关键战略基础要素；

2、识别某种战略基础要素被移走后企业面临的威胁；

3、估计每种威胁可能造成的最保守的后果和最严重的后果；

4、估计每种威胁发生的可能性；

5、估计企业应对每种威胁的能力；

6、评估企业在每种威胁面前的脆弱性。 

二、灾害脆弱性分析的步骤和方法？

下面是一般的灾害脆弱性分析步骤和方法：

确定分析目标和范围：确定分析的地区、系统或组织以及分析的灾害类型和级别，明确分析的目的和范围。

收集资料和数据：收集相关的资料和数据，包括历史灾害事件、地形、气候、地质、土地利用、人口、经济等方面的数据，建立基础数据库。

制定指标体系：根据灾害类型和分析目标，制定相应的指标体系，包括物理、社会、经济等方面的指标，用于评估分析对象的脆弱性。

确定评价方法：根据指标体系，选择相应的评价方法，包括定性评估和定量评估方法。常用的评价方法包括灰色综合评价、熵权法、层次分析法等。

进行脆弱性评估：根据指标体系和评价方法，对分析对象进行脆弱性评估。将数据输入评价模型，得出脆弱性指数，分析出不同区域、不同系统或组织的脆弱性水平。

分析脆弱性成因：根据评估结果，分析导致分析对象脆弱性的主要成因，包括物理、环境、社会、经济等因素，为灾害防治提供参考。

制定应对策略：根据脆弱性评估和成因分析结果，制定相应的灾害预防和应对策略，提高系统或组织的灾害适应能力和应对能力。

需要注意的是，不同类型的灾害脆弱性分析方法和步骤可能会有所不同。此外，灾害脆弱性分析需要结合实际情况进行，具体的分析方法和步骤应根据实际情况进行调整。

三、internet脆弱性？

计算机网络脆弱性(vulnerability)涉及一切信息系统或信息网络中可被非预期利用的方面。从整体上看，网络信息系统遭受损失，最根本的原因即在于其本身存在的脆弱性。

网络系统的脆弱性主要来源于以下几个方面:

(l)信息系统的软、硬件安全漏洞。

由于计算机系统在硬件、软件、协议设计与实现

等过程中以及系统安全策略上都不可避免存在缺陷和瑕疵从而造成了攻击者很容易利用它们实施攻击的事实。比如编程过程中由于疏忽而导致逻辑错误是很普遍的现象;数据处理也比数值计算更容易发生逻辑错误;软件模块的复杂调用关系也给软件维护带来困境;不同种类的软、硬件设备中，同种设备的不同版本，甚至不同设备构成的不同系统之间的相互协调等都会存在各自不同的安全问题。攻击者通过这些系统安全漏洞获得计算机系统的额外权限，获取系统的机密信息，破坏系统的保密性、完整性和可用性。

(2)网络结构的复杂性与自组织性。

计算机网络的根本职能一是提供网络通信，二是实现网络信息共享。由于互联网最初被设计为一个开放的接入模型，民主自由的设计观在带来网络繁荣的同时也使得网络的复杂性级数增长。时至今日，互联网已经成为全球最大的复杂系统，数以亿计的网络结点和网络链路导致其结构根本无法探明。网络连接结构也是随时动态变化的。各种脆弱因素因为网络关联在一起，使得对网络脆弱性分析变得更为困难。病毒、木马及网络蠕虫在互联网的传播具有明显的分岔、混沌等非线性复杂动力学行为特征。这些安全危害在网络中泛滥，导致有限资源下的网络免疫变得十分困难。

四、人工智能概念分析？

是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

　　人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。

人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

　　人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，

总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。

但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。

五、医院灾害脆弱性分析中相对风险值是如何计算的？

严重性的分值相加所得值除以严重性的最大值，也就是18.所得数乘以100%。得相对风险值。17/18*100%=94%

六、什么是人工智能分析？

人工智能分析是BI Global Connect 交易平台所嵌入AI 人工智能系统所赋予的特有功能， 能够对金融市场中的特定股票进行分析，提供建仓与平仓的时间点，来辅助投资者做出更明智的交易决策。

随着计算能力越来越强，云计算、大数据、虚拟化等技术的出现，让人工智能有了可依赖的现实技术基础。人工智能的算法需要依赖海量的数据，利用海量的样本进行机器学习。数据中心天然就是一个海量数据库，每天生成的和转发的数据都在呈指数增长，有了这些数据，再利用大数据技术去分析，就能得到很多有意义的数据供人工智能学习。

七、人工智能就业岗位分析？

一，算法工程师

进行人工智能相关前沿算法的研究，包括机器学习、知识应用、智能决策等技术的应用。以机器学习的过程为例，涉及到数据收集、数据整理、算法设计、算法训练、算法验证、算法应用等步骤，所以算法是机器学习开发的重点。

二，商务拓展专家（人工智能方向）

基于公司AI发展战略，拓展图像识别、语音处理、视频处理、数据智能、增强现实、智能客服等技术的对外合作，确保各项业务发展基础目标的达成；收集、梳理、消化前沿技术（大数据、人工智能、智慧城市、云计算等）的相关资料，并对与其相关的发展方向和技术趋势等进行分析，形成分析报告；协助市场拓展、项目实施，为客户或相关商务活动提供专业技术支撑。

三，人工智能运维工程师

负责大数据与AI产品相关运营、运维产品研发；负责相关组件的运维工具系统的开发与建设，保证维护产品的质量稳定，通过技术手段、流程制度提升组件的健壮性，可用性。提供大数据与AI云产品客户支持。

四，智能机器人研发工程师

研发方向主要从事机器人控制系统开发，高精度器件的设计研发等。工业机器人系统集成方向主要做工作站设计，电气设计，器件选型，机器人调试，编程，维护等。

五，Java资深架构师（人工智能）

负责系统架构设计，针对行业客户设计场景化的解决方案，并对解决方案的竞争力及商业目标达成负责；技术分享，将人工智能产品／方案的销售技巧传递给销售团队，并支持重点项目的售前工作；通过对行业趋势/市场分析、客户分析、竞争分析等，制定人工智能相关的业务规划，并对规划进行端到端的管理。

六，NLP应用工程师

包括但不限于智能应答模块与用户行为预测模块，服务公司数亿计的司机及乘客为其提供良好的人工智能体验。利用机器学习NLP技术完成并优化文本分类, 热点问题分析功能，为公司的战略决策提供数据支持。负责智能化平台语料获取, 包括互联网/日志等, 并进行相应分析分类/聚类，挖掘数据潜在的价值。

以上就是六大人工智能专业就业职位分享，目前人工智能行业就业前景广阔，平均薪酬高，但伴随而来的是工作难度高、压力大等问题。人工智能专业的同学需要不断增强自身的专业能力和抗压能力才能在人工智能行业中发挥自己最大价值。

八、DES算法的脆弱性？

DES算法具有极高安全性 ，到目前为止，除了用穷举搜索法对DES算法进行攻外，还没有发现更有效的办法。

但在DES算法只用到64位密钥中的其中56位， 第8，16，24，…，64位8个位并未参与DES运算 ，因此，在实际应用中， 我们应避开使用第8，16，24，…，64位作为有效数据位，而使用其他的56位作为有效数据位，才能保证DES算法安全可靠地发挥作用。如果不了解这点，把密钥 Key的8，16，24，…，64位 作为有效数据使用，将不能保证DES加密数据的安全性，对运用DES来达到保密作用的系统产生数据被破译的危险，这正是DES算法在应用上的误区，留下了被人攻击、被人破译的极大隐患 。

九、人口脆弱性啥意思？

脆弱性(vulnerabmty)是指个体生命或人群生存状况在遇到特定伤害时处于危险状态的程 度。

这种伤害是指直接或间接影响人群健康的事件。在人群脆弱性定义中有两个关键词：人群 暴露于某种伤害的程度，以及人群生存环境对伤害的敏感性和从伤害中恢复的能力。测定人群 对某种伤害的脆弱性不仅应考虑到人群暴露于伤害的程度，还应考虑到人群生存环境对灾难(伤 害)的敏感性和从灾难(伤害)中恢复的能力。

人群生存环境的变化常影响人群“吸收”伤害的程度。 目前影响人群“吸收”某种或某些灾害的环境因素包括两个层面上的因素。 在社区人群层面 上：地区人文环境退化和去森林化程度、城镇化程度、主要建筑物位置和结构、交通拥挤情况、河 床疏通情况、医院配置情况、人群社会经济状况、人群主要生产和生活方式等;在国际和国家层面 上：全球气候变化、国际间债务减免政策、国内土地开发计划、交通和通讯基础设施、政府稳定性、 法律执行情况、国家公共卫生基础水平和人群整体受教育水平等均直接决定了人群脆弱性。以上 这些因素均可以作为人群脆弱性的评价指标。

十、反脆弱性通俗解释？

反脆弱性就是越混乱和无序状态越使这个事物变得更加强大。

暴露在危险、波动性、随机性、不确定性反而让其更好的生长。

凡是拥有以上特征即可被成为反脆弱性的事物。