23、恶意软件分类:蠕虫与特洛伊木马深度解析

恶意软件分类:蠕虫与特洛伊木马深度解析

1. 蠕虫概述

蠕虫是一种常见的恶意软件,常被误称为病毒。早在1975年,John Brunner就在其科幻小说《冲击波骑士》中首次提出了蠕虫程序的概念,他将这些程序比作生活在计算机“内部”并能传播到其他机器的“绦虫”。1979 - 1981年,施乐PARC的研究人员构建并试验了蠕虫程序,最初这些蠕虫旨在在分布式环境中从一个主机传播到另一个主机并执行有用的工作,并非用于入侵系统。

蠕虫被定义为利用广泛使用服务中的安全或策略漏洞在网络中自我传播的程序。它能自我复制,但不依附于其他载体程序,主要目的是消耗计算机资源和网络带宽,导致网络和计算机崩溃。由于蠕虫与病毒非常相似,常被误认为是病毒,不过蠕虫传播无需人为帮助,可利用漏洞或诱使用户执行自身,感染系统后会自动传播,如自动生成带附件的电子邮件发送到网络中,还可能改变系统参数,为其他恶意软件创造可乘之机,或通过后门窃取私人信息。

2. 蠕虫传播方式

蠕虫主要有两种传播方式:扫描网络中的易受攻击计算机和通过拓扑邻居传播。
- 扫描式蠕虫 :通过探测整个IP地址空间或其子集进行传播,其传播不依赖于拓扑结构,感染主机可感染任何易受攻击的计算机。扫描式蠕虫可采用多种扫描策略,如随机扫描和局部扫描。
- 随机扫描 :随机选择目标IP地址,形成全连接拓扑,传播方向大致均等。例如Code Red和Slammer就采用这种扫描方式。不过,Code - Red I vl使用静态种子生成IP地址列表,导致各感染机器探测的目标要么已被感染,要么难以攻破,传播缓慢;而Code - Red I v2使用随

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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