僵尸网络为云计算所用

在你沉浸于云计算可能带来的兴奋之时,你是否想过“或许僵尸网络能够应用于云计算或者云安全这一领域”;又或者僵尸网络倘若掌握某方面云计算技术,将其僵尸组成一个僵尸云,是否会给我们的安全带来更大的挑战。

    如果想让僵尸网络为云所用,则必须对比之间的相同点与不同点,这样才能得出关键的信息

    僵尸网络 Botnet 是指采用一种或多种传播手段,将大量主机感染bot程序(僵尸程序)病毒,从而在控制者和被感染主机之间所形成的一个可一对多控制的网络。早期出现IRC聊天网络中,最初的Bot是管理者用于管理应用服务时所编写的智能程序,但其后来却被一些不怀好意的人利用其思路来控制电脑,基于bot的协议有IRC,HTTP,P2P等

    云是一种虚拟的计算机资源。狭义云计算指IT基础设施的交付和使用模式,指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需资源;广义的则是由所需资源变为获得所需服务。 

     云与僵尸网络的共同点(1)都是基于大流量以及大数据的一种资源,对于网络流量都十分依赖  (2)将分散分布的计算资源聚合在一起来完成某项大任务   (3)它们都是基于一对多的控制。对于云来说(如下图),它的集中端为云服务提供商。而对于僵尸网络(如下图),它的集中端为攻击者或者僵尸网络服务商。  (4)无论是云计算还是僵尸网络,其使用模式和能力都超越了个人电脑CPU的限制(这也是为什么僵尸网络出现的原因,它使得攻击者能够以极低的代价高效地控制大量的资源为其服务

 

                云与僵尸网络的不同点:(1)云计算可以突破各种底层资源的异构性,它打破底层资源的边界,使得资源被统一的调度和使用,成为一个“资源池”。云就如生活中的水,电这种资源,可按需分配;而反观僵尸网络,其缺少突破各种底层资源异构性的能力,只能针对某一种系统通过某个通用漏洞,传播bot程序,其获得只能是某一种具有共同漏洞的资源。   (2)对于云计算,由于资源的统一化,其可以应用于大型的计算和其它任务,对于不同的客户,提供可伸缩的资源分配;而相对于僵尸网络,由于底层边界限制,控制者只能对僵尸网络发送相同指令,而他们也只能完成相同的任务;比如DDos(分布式拒绝服务攻击),发送大量垃圾邮件,制造虚假访问次数,进行金融诈骗,甚至提供向任何云服务的阴影的服务。(3)云与个人PC之间的关系如同连通器,它们之间实现是一种动态平衡,以及可伸缩供给。而僵尸网络与个人PC之间如同一个大拼图,每一个感染bot程序的PC就是拼图的一个小块件。

                 有了以上的对比,或许我们就能把僵尸网络的某些优点应用于云。

              (1)借鉴僵尸网络的bot程序,我们可以在云端用户上安装一个应用客户端程序,通过程序在云服务商与用户之间建立一个通道,用以实现虚拟计算资源的分配。这样的借鉴有以下优点:【1】可以降低网络不稳定对于云服务提供的影响 【2】降低由于新的传输协议缺陷带来的危险性,即应用程序可以使用MD5和以及3DES等多种算法对之间信息加密,保护云的安全性

               (2)僵尸的网络的优点之一是自动传播,只要感染主机发现了具有相同漏洞的主机,便会自动感染,从而实现控制。而反观云计算则是打破异构性,显然寻找共同点(僵尸网络)比打破异构性(云)容易得多,也就是说,我们在实现“资源池”这一区域时,倘若能通过寻找资源的共同点来实现虚拟资源的调动,则云计算将会更进一步

                (3)还有僵尸网络中,受感染主机一接入网络,就会去寻找下一台感染主机,从而增加僵尸网络的规模。倘若我们能够利用上这一点,只要接入网络者,会自动成为云的一部分。相应,接入者能够获得相应云计算服务。那时将会使私人云的门槛降低,从而才能实现的云的普遍化

                  但在最后,我们也不得不提出。倘若,僵尸网络方面吸收云计算方面的技术,从而打破底层资源的异构性,那么僵尸网络将会大麾旗下,那时云安全将陷入困境。

               “  居安思危,我们要防止云可能成为下一个僵尸网络”。

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/140386800631 通用大模型文本分类实践的基本原理是,借助大模型自身较强的理解和推理能力,在使用时需在prompt中明确分类任务目标,并详细解释每个类目概念,尤其要突出类目间的差别。 结合in-context learning思想,有效的prompt应包含分类任务介绍及细节、类目概念解释、每个类目对应的例子和待分类文本。但实际应用中,类目和样本较多易导致prompt过长,影响大模型推理效果,因此可先通过向量检索缩小范围,再由大模型做最终决策。 具体方案为:离线时提前配置好每个类目的概念及对应样本;在线时先对给定query进行向量召回,再将召回结果交给大模型决策。 该方法不更新任何模型参数,直接使用开源模型参数。其架构参考GPT-RE并结合相关实践改写,加入上下文学习以提高准确度,还使用BGE作为向量模型,K-BERT提取文本关键词,拼接召回的相似例子作为上下文输入大模型。 代码实现上,大模型用Qwen2-7B-Instruct,Embedding采用bge-base-zh-v1.5,向量库选择milvus。分类主函数的作用是在向量库中召回相似案例,拼接prompt后输入大模型。 结果方面,使用ICL时accuracy达0.94,比bert文本分类的0.98低0.04,错误类别6个,处理时添加“家居”类别,影响不大;不使用ICL时accuracy为0.88,错误58项,可能与未修改prompt有关。 优点是无需训练即可有较好结果,例子优质、类目界限清晰时效果更佳,适合围绕通用大模型api打造工具;缺点是上限不高,仅针对一个分类任务部署大模型不划算,推理速度慢,icl的token使用多,用收费api会有额外开销。 后续可优化的点是利用key-bert提取的关键词,因为核心词语有时比语意更重要。 参考资料包括
内容概要:本文详细介绍了哈希表及其相关概念和技术细节,包括哈希表的引入、哈希函数的设计、冲突处理机制、字符串哈希的基础、哈希错误率分析以及哈希的改进与应用。哈希表作为一种高效的数据结构,通过键值对存储数据,能够快速定位和检索。文中讨论了整数键值和字符串键值的哈希方法,特别是字符串哈希中的多项式哈希及其优化方法,如双哈希和子串哈希的快速计算。此外,还探讨了常见的冲突处理方法——拉链法和闭散列法,并提供了C++实现示例。最后,文章列举了哈希在字符串匹配、最长回文子串、最长公共子字符串等问题中的具体应用。 适合人群:计算机科学专业的学生、算法竞赛选手以及有一定编程基础并对数据结构和算法感兴趣的开发者。 使用场景及目标:①理解哈希表的工作原理及其在各种编程任务中的应用;②掌握哈希函数的设计原则,包括如何选择合适的模数和基数;③学会处理哈希冲突的方法,如拉链法和闭散列法;④了解并能运用字符串哈希解决实际问题,如字符串匹配、回文检测等。 阅读建议:由于哈希涉及较多数学知识和编程技巧,建议读者先熟悉基本的数据结构和算法理论,再结合代码实例进行深入理解。同时,在实践中不断尝试不同的哈希策略,对比性能差异,从而更好地掌握哈希技术。
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