47、无线局域网安全审计与监控全解析

无线局域网安全审计与监控全解析

一、无线局域网安全审计工具概述

无线局域网(WLAN)安全审计类似于部署前或部署后进行的WLAN站点调查工具包,但审计会监测WLAN不需要的信道、频率和覆盖区域。传统的渗透测试工具大多基于Linux系统,不过如今许多工具也支持Windows平台。选择使用哪种工具可能取决于被审计用户使用的是Linux、Windows还是Mac OS系统,Mac OS系统上可用于WLAN分析的工具相对Linux和Windows平台较少。

常见的WLAN安全审计工具如下表所示:
| 使用类型 | 可能的审计/攻击 | 工具 |
| — | — | — |
| 无线发现 | 窃听、发现流氓接入点(AP)、自组网站点(STA)以及开放或配置错误的AP | inSSIDer、NetSurveyor、NetStumbler、Kismet、Wellenreiter、WiFiFoFum、WiFi Explorer、WiFi Hopper、WiFi Scanner、Win Sniffer、Wireshark和商业WLAN协议分析仪 |
| 加密/认证 | 破解WEP、WPA、LEAP,字典攻击 | Asleap、Aircrack - ng、CloudCracker、coWPAtty、AirSnort、Fern WiFi Cracker、WEPCrack和WZCook |
| 伪装 | MAC地址欺骗、中间人攻击、邪恶双胞胎攻击、Wi - Fi钓鱼攻击 | Airsnarf、Ettercap Karma、Ghost Fisher、Hotspotter、HostAP和SMAC |
| 插入 | 组播/广播注入、路由缓存中毒、中间人攻击 | Airp

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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