北京成病毒之都 占据全球40%恶意软件

根据安全厂商NetworkBox的数据,中国首都北京已成为全球计算机病毒之都,今年6月全球有40%的恶意软件来源于此。排名第二的澳大利亚Wattleup占比仅3.7%,西班牙马德里位列第三,占比2.5%。这些数据是通过对700多家NetworkBox安全产品客户的计算机事件日志进行分析得出。

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来源 : 新浪科技    时间:2007-07-06

北京时间7月6日消息,据国外媒体报道,根据安全厂商Network Box公布的最新数据,中国首都北京已经成为全球计算机病毒之都。

  Network Box董事总经理西蒙·赫伦(Simon Heron)表示,今年6月全球有40%的恶意软件来自于北京,比今年5月的21%增长了近一倍。不过,今年6月全球仅有5%的垃圾邮件来自于北京,远远低于今年5月的11%。在恶意软件来源方面,北京以绝对的领先优势排名榜首;排名第二位的是澳大利亚的Wattleup,所占比例仅为3.7%;西班牙马德里名列第三位,所占比例仅为2.5%。

  这些数据是通过分析700多家Network Box安全产品客户的计算机事件日志得出的。Network Box安全产品包含防火墙、反垃圾邮件、反病毒、反钓鱼和内容过滤等多种安全技术。Network Box每天可以捕捉到约400万个恶意软件样本。赫伦表示,随着中国互联网用户持续增长,使用盗版软件而且没有安装最新安全更新的计算机随之增多,它们也因此成为全球黑客的重点目标。

  这些计算机被攻破后,往往成为了黑客发送垃圾邮件的工具。通过这一方式,垃圾邮件发送者的身份会更加难以辨别。因此,这些计算机对于互相竞争的黑客来说有着巨大的价值。如果一名黑客发现一台计算机上运行了另一名黑客的木马程序,他就会努力删除这一软件。赫伦说:“如果你将自己的木马安装在一台计算机上,你就不希望它再运行他人的软件,因为这样容易被计算机所有者发现。”  
内容概要:本文介绍了基于SMA-BP黏菌优化算法优化反向传播神经网络(BP)进行多变量回归预测的项目实例。项目旨在通过SMA优化BP神经网络的权重和阈值,解决BP神经网络易陷入局部最优、收敛速度慢及参数调优困难等问题。SMA算法模拟黏菌寻找食物的行为,具备优秀的全局搜索能力,能有效提高模型的预测准确性和训练效率。项目涵盖了数据预处理、模型设计、算法实现、性能验证等环节,适用于多变量非线性数据的建模和预测。; 适合人群:具备一定机器学习基础,特别是对神经网络和优化算法有一定了解的研发人员、数据科学家和研究人员。; 使用场景及目标:① 提升多变量回归模型的预测准确性,特别是在工业过程控制、金融风险管理等领域;② 加速神经网络训练过程,减少迭代次数和训练时间;③ 提高模型的稳定性和泛化能力,确保模型在不同数据集上均能保持良好表现;④ 推动智能优化算法与深度学习的融合创新,促进多领域复杂数据分析能力的提升。; 其他说明:项目采用Python实现,包含详细的代码示例和注释,便于理解和二次开发。模型架构由数据预处理模块、基于SMA优化的BP神经网络训练模块以及模型预测与评估模块组,各模块接口清晰,便于扩展和维护。此外,项目还提供了多种评价指标和可视化分析方法,确保实验结果科学可信。
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