1、网络安全中的社会工程学:黑客的人性元素

网络安全中的社会工程学:黑客的人性元素

1. 引言

回顾过去二十年,科技发展日新月异。21世纪初,我们用录像带看电影,用旋转电话、“傻瓜手机”或公共电话亭打电话,用索尼随身听或基本的MP3播放器听音乐,摄影爱好者使用宝丽来相机,数码相机也才刚刚兴起。到了2006年,首款触摸屏智能手机LG Prada问世,它取代了众多设备的功能。与此同时,Facebook和YouTube等网站也相继出现。2000年代末,安卓智能手机和苹果iPhone的推出,更是成为了技术发展的转折点。

2. 为何需要了解社会工程学

社会工程学对网络安全构成了巨大挑战,它能突破防火墙、加密方法、入侵检测系统和杀毒软件的防护。随着安全措施的不断升级,攻击者也在不断寻找新的突破方式。人类天生倾向于信任他人,这使得我们成为了安全链条中最薄弱的环节。

恶意分子通过人际互动,从心理上操纵个人,诱使他们泄露机密信息或绕过安全协议。由于这种基于人类互动的攻击方式无处不在,社会工程学攻击成为了能够危及所有系统和网络的强大威胁。传统的软件或硬件解决方案在防范此类攻击时往往效果不佳,除非人们接受了足够的培训,能够识别并抵御这些攻击。

值得注意的是,当传统技术漏洞不存在时,网络犯罪分子会选择社会工程学攻击作为首选方法。ISACA的一份报告显示,2022年社会工程学攻击在分析的攻击类型中位居榜首,这充分说明了它在网络犯罪中的有效性和持久性。

3. 开源情报(OSINT)与社会工程学

许多诈骗之所以能够成功,是因为诈骗者巧妙地让受害者相信这是一次正常且合法的互动,从而使受害者自愿提供信息,而非信息被恶意窃取。诈骗者主要通过说服个人自愿交出信息来达到目的,

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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