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. 数据录入错误与系统管理失误带来的威胁

数据录入错误会引发新的攻击途径。股票交易员的“肥手指综合征”就是一个典型例子,交易员在输入买卖股票数量时可能无意间多输入一个零,这种异常大的订单会使自动计算机交易系统因超出正常交易范围而混乱,导致市场活动异常波动。这既可能是单纯的失误,也可能是网络攻击者扰乱市场正常交易的手段,虽然表现形式相同,但意图不同。

系统管理领域也普遍存在失误。许多系统因缺乏开启控制,默认配置较为开放。很多软件产品(如操作系统和数据库服务器)自带默认密码,这些密码应被禁用并替换为用户自定义密码,尤其是系统账户。然而,黑客每年都会利用互联网上广泛流传的默认密码列表,对未受保护的系统发起攻击。

2. 盗窃与欺诈

网络犯罪分子广泛利用互联网获取收益,互联网相比传统途径更便于实施欺诈。由于存在司法管辖障碍,如从与目标国家无引渡条约的国家发起攻击,使得一些国家成为针对其他国家特定欺诈类型的高发地,尼日利亚“419”诈骗就是经典案例。

在考虑欺诈案件时,需要思考谁更可能是攻击者:是不了解内部系统的防火墙外部人员,还是负责设计和维护系统的防火墙内部人员?如今战略/跨国外包盛行,内部人员可能身处不同国家和司法管辖区,这让欺诈的检测和执法比处理同一建筑、同一国家内的欺诈者更具挑战性。

欺诈检测的关键在于通过数据分析得出可能表明可疑行为模式的规则。以BBC《The Tube》纪录片中的案例为例,伦敦地铁乘客通过在入口刷牡蛎卡(一种存储现金并管理乘客身份的智能卡)后立即在相邻出口刷出,使计费系统不收取费用,若不在目的地刷出则无实际行程记录。这是因为并非所有地铁站都有出口闸机,且乘客可跟随持有效

潮汐研究作为海洋科学的关键分支,融合了物理海洋学、地理信息系统及水利工程等多领域知识。TMD2.05.zip是一套基于MATLAB环境开发的潮汐专用分析工具集,为科研人员工程实践者提供系统化的潮汐建模计算支持。该工具箱通过模块化设计实现了两大核心功能: 在交互界面设计方面,工具箱构建了图形化操作环境,有效降低了非专业用户的操作门槛。通过预设参数输入模块(涵盖地理坐标、时间序列、测站数据等),用户可自主配置模型运行条件。界面集成数据加载、参数调整、可视化呈现及流程控制等标准化组件,将复杂的数值运算过程转化为可交互的操作流程。 在潮汐预测模块中,工具箱整合了谐波分解法潮流要素解析法等数学模型。这些算法能够解构潮汐观测数据,识别关键影响要素(包括K1、O1、M2等核心分潮),并生成不同时间尺度的潮汐预报。基于这些模型,研究者可精准推算特定海域的潮位变化周期振幅特征,为海洋工程建设、港湾规划设计及海洋生态研究提供定量依据。 该工具集在实践中的应用方向包括: - **潮汐动力解析**:通过多站点观测数据比对,揭示区域主导潮汐成分的时空分布规律 - **数值模型构建**:基于历史观测序列建立潮汐动力学模型,实现潮汐现象的数字化重构预测 - **工程影响量化**:在海岸开发项目中评估人工构筑物对自然潮汐节律的扰动效应 - **极端事件模拟**:建立风暴潮天文潮耦合模型,提升海洋灾害预警的时空精度 工具箱以"TMD"为主程序包,内含完整的函数库示例脚本。用户部署后可通过MATLAB平台调用相关模块,参照技术文档完成全流程操作。这套工具集将专业计算能力人性化操作界面有机结合,形成了从数据输入到成果输出的完整研究链条,显著提升了潮汐研究的工程适用性科研效率。 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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