4、网络犯罪与网络安全威胁解析

网络犯罪与网络安全威胁解析

1. 数据录入错误引发的威胁

数据录入错误可能会打开其他攻击途径。股票交易员的“肥手指综合征”就是一个实际例子,交易员在输入买卖股票数量时,可能会不小心多输入一个零。这种异常大的订单会导致市场活动激增,因为自动计算机交易系统会被这种超出正常交易范围的大幅偏差所迷惑。这可能只是一个影响数据完整性的失误,但也可能是网络攻击者扰乱市场正常交易的策略,虽然手段相同,但意图不同。

在系统管理领域,错误也很普遍。许多软件产品(包括操作系统和数据库服务器)在出厂时都带有默认密码,这些默认密码应该被禁用,并替换为用户选择的密码,特别是对于系统账户。然而,黑客年复一年地利用互联网上广泛可用的默认密码列表,对这些未受保护的系统发动攻击。

2. 盗窃与欺诈

网络犯罪分子广泛利用互联网来获取收入。与传统的欺诈途径相比,互联网往往是一种更便捷的欺诈手段。这是因为司法管辖区的障碍,例如从与目标国家没有引渡条约的国家发动攻击,为网络犯罪分子提供了实施欺诈的理想场所。因此,某些国家与针对其他国家的特定欺诈类型联系在一起,尼日利亚的“419”诈骗就是一个典型例子。

在考虑欺诈案件时,需要思考谁最有可能是攻击者:是防火墙外对内部系统一无所知的人,还是防火墙内可能负责设计和/或维护系统的人?在战略/跨国外包的时代,“内部人员”可能实际上在不同的国家和司法管辖区工作,这使得检测和执法比处理同一建筑物和同一国家内的欺诈者更加具有挑战性。

欺诈检测的关键要素之一是通过数据分析得出可能表明可疑行为模式的规则。通过了解这些模式,应该能够识别犯罪者并起诉他们,和/或找出降低风险的方法。例如,BBC的《地铁》纪录片展示了火车乘客如何通过在入

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理决策支持提供了重要的技术工具。 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!
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