10、工业化勒索:基于隐私入侵的物联网勒索软件

工业化勒索:基于隐私入侵的物联网勒索软件

1. 数据管理

攻击者有多种方法从受害者那里提取私人数据,但为了使公开数据的威胁有效,必须正确管理收集到的数据。研究中创建了一个概念验证的收集器,其抽象操作结构可参考相关附录。

收集器提供了一个 API,供受感染设备与之交互,允许上传各种类型的私人数据,如图片、音频记录或浏览历史。数据被收集器接收后,可使用适当的方法进行处理。每个数据点都与受感染设备的 MAC 地址相关联,因为它是一个容易获取且即使重启也不太可能改变的唯一标识符。

攻击者可以通过一个网络界面访问收集器处理后的数据,还可以实现一些额外功能,如突出显示特别有趣的收集信息,像音频转录中的关键词或私人浏览活动。

2. 勒索要求

当收集到足够的个人信息后,就可以生成勒索通知并展示给受害者。如果从设备中提取到了联系方式,如电子邮件地址,勒索通知可以直接发送给用户;或者攻击者可以劫持设备的原生通信方式来显示勒索通知,如屏幕或网络服务。

通常,勒索通知可能包含事件描述、计时器和支付勒索金的说明。与阻止用户访问资源的勒索软件不同,隐私入侵勒索软件威胁在特定时间前未支付勒索金就会公开私人信息。因此,在勒索通知中包含收集阶段获得的部分私人信息,可能会迫使受害者付款。通过这种“个性化”勒索通知,可能会让技术不太熟练的受害者认为攻击是专门针对他们的手动操作,从而更有可能促使他们付款。

3. 公开私人信息

在基于隐私的勒索软件攻击中,受害者会被威胁若不付款就公开其私人信息,公开方式有多种,复杂程度各异。
- 集中公开 :攻击者可以创建一个集中的“

深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别与函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理与滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值与真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练与验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解与异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层与正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验与季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值