22、间谍软件防范与网络诈骗洗钱揭秘

间谍软件防范与网络诈骗洗钱揭秘

间谍软件防范策略

在当今数字化时代,间谍软件已成为组织面临的一大威胁。不过,对抗间谍软件并不一定需要高昂的成本。大多数间谍软件问题源于用户的网页浏览行为以及在不知情的情况下在机器上安装间谍软件。

锁定 Internet Explorer

为防止用户安装间谍软件和访问可疑网站,可以对 Internet Explorer 和 Windows 的设置进行更改。以下是一些具体的操作步骤:
1. 限制 ActiveX 控件和阻止弹出窗口 :通过限制 ActiveX 等脚本语言安装软件的能力,可以减少利用这种感染方式的间谍软件数量。同时,阻止弹出窗口也能降低间谍软件的传播风险。
2. 确保浏览器和操作系统更新 :驱动下载攻击通常是由于系统未打补丁导致的。因此,要确保浏览器和操作系统始终安装了最新的安全补丁。
3. 设置可信区域列表 :只将知名且可信任的网站(如企业内部网)添加到可信区域列表中,这样可以将下载限制在这些网站范围内。
4. 更新受限站点列表 :管理员应定期更新受限站点列表,以阻止用户访问这些网站的内容或进行浏览。

制定安全更新策略

为了有效防止驱动下载攻击,确保环境中的所有机器都安装了最新的安全补丁至关重要。可以通过部署和配置 Windows Server Update Services (WSUS) 来实现这一目标。具体步骤如下:
1. 使用 WSUS 进行更新管理

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
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