从过去看未来,2013年安全威胁预测

本文预测了2013年的五大安全趋势:政府间谍活动将为攻击者提供灵感;攻击者将利用免费应用和媒体传播恶意软件;路过式下载与跨站点脚本攻击比例将继续上升;软件更新服务的完善使漏洞攻击更加困难;Rootkits攻击技术将因UEFI和安全启动技术的变化而改变。

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新年将近,回顾这一年中发生的各种安全事件,我们对明年的安全趋势做了一些我们自己的预。

预测一:攻击者将越来越从政府的间谍活动中受益。

       今年政府研制的 Stuxnet 病毒利用漏洞CVE-2010-2568从事系统攻击和情报窃取。该病毒则启发了恶意软件开发者,仅上半年,在被检测到的系统攻击行为中有近85%都是针对漏洞CVE-2010-2568的攻击。政府部门复杂的、专业的漏洞攻击技术也大大增加了普通攻击者使用的攻击技术的复杂性,也为攻击者开发复杂攻击技术提供了捷径。所以2013年,攻击者将会留意政府在网络间谍活动中的技术或者工具,增加自己的攻击能力,间接受益于政府的间谍活动。

预测二:攻击者将会注重通过应用、电影和音乐来安装恶意软件。

       由于用户有使用免费软件的心理,因此攻击者往往会通过软件注册码生成器来安装木马。同样,因为用户更倾向于免费的电影和音乐,攻击者也会通过免费的电影和音乐来安装恶意软件。今年下载木马——ASX/Wimad已经在世界上多个地方进入了安全威胁的前十名,在2013年,我们有理由相信攻击者将会继续利用用户的这种心理来传播恶意软件。

预测三:路过式下载攻击和跨站点脚本攻击的比例将会增加。

       就近几年的统计来看,路过式下载攻击跨站点脚本攻击每年都保持着增加的趋势。究其原因,很大一部分是因为越来越多的恶意软件开发工具包,如Blacole exploit kit中,都增加了路过式攻击和跨站点脚本攻击。这大大便利了攻击者,降低了利用该攻击技术的技术门槛,因此预测明年这两种攻击的比例将会继续增加。

更过关于路过式下载攻击的信息:

预测四:软件更新服务日趋完善,漏洞攻击将会变困难。

       前面我们预测了明年路过式下载攻击将会增加,但是从统计数据上面我们也看到每年路过式攻击的成功率却在下降,这得益于软件更新服务越来越完善。AdobeOracle和其他软件厂商也越来越重视用户产品的更新服务,用户更新软件变得越来越简单。因此很多利用软件旧漏洞的攻击就会变得越来越困难。

 

预测五:Rootkits 攻击技术将在2013年发生变化。

       统一可扩展固件接口(UEFI)和安全启动两项技术将会有效地阻止Rootkits 和其他的启动加载程序攻击。随着这两项技术将在产品中的广发使用,因此 Rootkits 攻击技术将会发生变化,具体有怎样的表现,我们拭目以待。

更过关于统一可扩展固件接口(UEFI)和安全启动的信息:Building Windows 8 blog

更多关于rootkits 信息:微软恶意软件防护中心发布的《threat report on rootkits

      其实无论安全形势如何变化,只要用户及时更新软件,使用有效的杀毒软件,而软件开发者能够使用软件安全开发生命周期进行开发,这些都可以有效地减小安全威胁。

 

       英文原文链接:Using the Past to Predict the Future: Top 5 Threat Predictions for 2013

 

标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计与实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度和风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析,还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战与解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论与实践,逐步理解各个模块的功能和实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数与网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源与训练时间,关注模型的可解释性和透明度,以及持续更新与迭代模型,以适应数据分布的变化。
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