4、网络安全中的社会工程学攻击解析

网络安全中的社会工程学攻击解析

1. 社会工程学攻击概述

社会工程学攻击是一种通过操纵人类心理而非直接攻击技术系统来获取敏感信息的手段。攻击者通常会经历几个阶段来实施攻击,包括研究目标、建立信任、执行攻击以及最终获取信息并逃离现场。

社会工程学攻击的一般流程可分为以下几个阶段:
1. 研究阶段 :攻击者收集关于受害者的信息。
2. 规划阶段 :精心计划攻击的方式和方法。
3. 建立信任阶段 :与受害者建立信任关系。
4. 攻击阶段 :利用已建立的信任获取所需信息。
5. 清理或掩盖阶段 :带着获取的信息消失,不留下任何痕迹。

2. 相关工作

在社会工程学攻击中,威胁行为者通常会选择心理脆弱或思维较弱的人作为目标,而非单纯因为密码薄弱。攻击者通过不同阶段的攻击来获取所需数据,首要前提是获得受害者的信任。这可以通过伪装成受害者身边的人或使用化名与受害者建立联系来实现。

  • 研究阶段 :攻击者通过多种方法收集受害者的信息,如翻找垃圾桶、针对特定网站、与受害者的朋友和家人进行实际接触或访问公开文件。
  • 规划阶段 :攻击者仔细规划攻击受害者的方式和方法,可能计划单次或多次攻击,以收集更多信息或获取所需数据。
  • 建立信任阶段 :攻击者试图与受害者进
基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的p-Hub选址优化问题的研究与实现,重点利用Matlab进行算法编程和仿真。p-Hub选址是物流与交通网络中的关键问题,旨在通过确定最优的枢纽节点位置和非枢纽节点的分配方式,最小化网络总成本。文章详细阐述了粒子群算法的基本原理及其在解决组合优化问题中的适应性改进,结合p-Hub中转网络的特点构建数学模型,并通过Matlab代码实现算法流程,包括初始化、适应度计算、粒子更新与收敛判断等环节。同时可能涉及对算法参数设置、收敛性能及不同规模案例的仿真结果分析,以验证方法的有效性和鲁棒性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法理论知识的高校研究生、科研人员及从事物流网络规划、交通系统设计等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决物流、航空、通信等网络中的枢纽选址与路径优化问题;②学习并掌握粒子群算法在复杂组合优化问题中的建模与实现方法;③为相关科研项目或实际工程应用提供算法支持与代码参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现逻辑,重点关注目标函数建模、粒子编码方式及约束处理策略,并尝试调整参数或拓展模型以加深对算法性能的理解。
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