6、系统性发现潜在内核钩子,有效对抗持久化内核Rootkit

系统性发现潜在内核钩子,有效对抗持久化内核Rootkit

1. 实验概述

为了对抗持久化内核Rootkit,进行了两组实验。第一组是监控各类安全程序的执行,识别可能被劫持用于隐藏目的的内核钩子;第二组是通过分析多个真实世界的Rootkit,对识别出的钩子进行实证评估,查看使用的内核钩子是否在发现的范围内。

2. 内核钩子识别
  • 目标资源与选择程序 :Rootkit主要针对文件、进程和网络连接这三种资源。为枚举相关内核钩子,选择了Red Hat Linux Fedora Core 5默认安装的三个实用程序:ls、ps和netstat。测试平台是运行Scientific Linux 4.4的Dell PowerEdge 2950服务器。选择这些程序的依据是,持久化内核Rootkit若要隐藏文件、进程或网络连接,需破坏ls、ps或netstat程序的内核端执行。
  • 评估重点 :评估时,关注与安全程序正常功能相关的收集跟踪部分,排除无关部分。假设所选安全程序及其依赖库未被破坏。
程序 监控目的
ls 识别文件相关内核钩子
ps 识别进程相关内核钩子
netstat 识别网
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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