6、理解可变异的互联网病原体:探索网络寄生虫的威胁

理解可变异的互联网病原体:探索网络寄生虫的威胁

1. 引言

互联网蠕虫一直是攻击系统和用户的恶意实体中最具威胁性的存在。从1988年起,安全研究人员就意识到蠕虫能在网络中快速传播,且传播速度不断加快。像Slammer蠕虫,在释放后的十分钟内就能攻击90%的目标。然而,这类快速传播的蠕虫并非最糟糕的情况。

我们提出一种新的恶意数字有机体——互联网寄生虫。它具有以下最坏情况的行为特点:
- 它能在宿主内静默运行,宿主难以察觉其存在。
- 它以与其他流量相同的频率和行为将自身传输到其他主机,使入侵检测系统难以检测到异常。
- 它能自主行动,并针对新系统发展出新的学习行为和攻击模式。

通过模拟寄生虫在网络中的传播,我们发现感染率、变异率和接种率的微小变化,会对寄生虫是否会消亡或最终感染网络中的每台主机产生巨大影响。即使是防御良好的网络,在寄生虫足够高的变异率下,最终也可能沦陷。

2. 现实中的寄生虫

很多人可能不知道,寄生虫是地球上数量最多的生命形式,每一种“自由生活”的物种可能对应着三种寄生虫物种。寄生虫的成功归因于多个因素,它们能对宿主施加不良行为影响,在达到目标宿主之前经历多代繁衍。而且,寄生虫攻击宿主的方式会根据中间宿主或最终宿主的物种而改变。

以下是两个典型的寄生虫例子:
- 弓形虫(Toxoplasma gondii) :弓形虫以猫为最终宿主,虽然很多物种都可能被感染,但只有在猫体内它才能进行有性繁殖。寄生虫在猫的肠道内繁殖并随粪便排出。老鼠会食用携带寄生虫的猫粪便,寄生虫进入老鼠体内后,会通过多个器官到达老鼠大脑,形成囊肿改变老鼠的行

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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