1、Windows系统技术深入剖析

Windows系统核心技术深度解析

Windows系统技术深入剖析

1. 作者介绍

1.1 Andrea Allievi

Andrea Allievi是一位拥有超过15年经验的系统级开发人员和安全研究工程师。2010年,他毕业于米兰 - 比可卡大学,获得计算机科学学士学位。在他的论文中,他开发了一个完全用64位编写的主引导记录(MBR)引导工具包,能够绕过Windows 7的所有内核保护机制(如PatchGuard和驱动程序签名强制)。

Andrea还是一位逆向工程师,专注于操作系统内部机制,从内核级代码到用户模式代码都有深入研究。他是第一个UEFI引导工具包的设计者,同时还提出了多种PatchGuard绕过方法,并发表了许多研究论文和文章。他编写了多个用于清除恶意软件和高级持续性威胁的系统工具和软件。

在职业生涯中,他曾在多家计算机安全公司工作,包括意大利的TgSoft、Saferbytes(现MalwareBytes)和思科系统公司的Talos团队。2016年,他加入微软,担任微软威胁情报中心(MSTIC)的安全研究工程师。自2018年1月起,他成为微软内核安全核心团队的高级核心操作系统工程师,主要负责为NT和安全内核维护和开发新功能,如Retpoline或推测缓解措施。他在安全研究社区非常活跃,在微软Windows Internals博客上撰写有关Windows新内核功能的技术文章,并在多个技术会议上发表演讲。可以通过Twitter @aall86关注他。

1.2 Alex Ionescu

Alex Ionescu是CrowdStrike公司的端点工程副总裁,也是该公司的创始首席架构师。他是世界级的安全架构师和顾问,在低级系统软件、内核开发、

【电能质量扰动】基于MLDWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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