“小浩”蠕虫病毒

一种名为“小浩”的新型蠕虫病毒正在互联网上传播,该病毒与之前流行的“熊猫烧香”极其相似,能够感染*.exe文件并将其图标替换为“浩”字。病毒还能感染网页脚本并通过U盘传播。被感染的文件因采用覆盖式写入而难以恢复。专家建议用户升级杀毒软件并禁用自动播放功能。

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Dear all
    现在网上出现一个新的病毒“小浩”(Worm/XiaoHao.a),该病毒与前一段时间导致极大损失的“熊猫烧香”极为相似,损害计算机的exe文件后几乎无法恢复,请大家高度关注并采取以下措施:
    1、立刻升级自己杀毒软件的病毒库到最新版
    2、不要使用不明的U盘和访问未明网站
    3、禁用电脑的“自动播放”功能(如果是北京加入域的机器已经禁用此功能),方法如下:在运行中输入 gpedit.msc 后回车,打开组策略编辑器,依次点击:计算机配置->管理模板->系统->关闭自动播放->已启用->所有驱动器->确定。
 
 
 
 
 

网上惊现“小浩”蠕虫病毒

 
 该病毒与“熊猫烧香”蠕虫病毒极为相似,可以感染*.exe可执行程序,并将被感染的可执行文件图标变为一个“浩”字。

目前有一新蠕虫病毒“小浩”(Worm/XiaoHao.a)正在互联网上悄悄作案,该病毒与“熊猫烧香”蠕虫病毒极为相似,可以感染*.exe可执行程序,并将被感染的可执行文件图标变为一个“浩”字。

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中毒的计算机截屏图

昨天,江民科技反病毒中心监测到这款病毒。据悉,病毒同时还会感染各种网页脚本程序,将正常网页插入带毒网址,并且可以通过U盘进行传播。当中毒用户浏览含有被感染病毒文件的窗口时,窗口的标题栏会有已中毒 X14o-H4o's Virus 的字样。该病毒会将系统时间修改为2005年1月17日,使一些杀毒软件的使用授权失效,病毒还会模拟鼠标操作,企图绕过杀毒软件的主动防御功能。

该病毒会将其他未被感染的文件设置成隐藏属性,还会生成文件:c:\Jilu.txt,用以记录被感染的文件和被隐藏的文件。该病毒还会破坏注册表相关键值,使其不能显示隐藏文件,严重影响了电脑的正常使用。

据悉,该病毒作者还将病毒源代码公开在互联网中,并且还留下了自己的QQ号和博客地址,称“欢迎各位大牛来指导我,或者是交流” ,具有明显的技术炫耀性。

据反病毒专家介绍,“小浩”蠕虫病毒(Worm/XiaoHao.a)感染.exe可执行程序时,用病毒程序覆盖被感染程序,属于覆盖式写入,破坏式感染。因此被感染的文件即使是专业的数据恢复公司也无法完全恢复。从这种意义上来看,“小浩”病毒的破坏力远胜于“熊猫烧香”。

“目前看来,如果计算机感染了这个病毒,文件和数据是无法挽回的。”反病毒专家解释称,因为病毒的感染方式是恶意覆盖,被感染文件无法恢复。中毒以后,为了减少损失和保护其他正常的文件,对于一般的用户只能是升级杀毒软件,删除病毒,保证其他的文件不被感染。因为目前该病毒还不能阻止杀毒软件运行。但是被损坏的文件和数据是没办法恢复的,这一点比“熊猫烧香”更毒。

“小浩”如何预防?

针对此病毒,反病毒厂商已经紧急升级了病毒库,专家建议:

1 开启每天定时升级病毒库,定时杀毒功能,开启所有的监控功能。

2 禁用系统的自动播放功能,防止病毒从U盘、移动硬盘、MP3等移动存储设备进入到计算机。禁用Windows系统的自动播放功能的方法:在运行中输入 gpedit.msc 后回车,打开组策略编辑器,依次点击:计算机配置->管理模板->系统->关闭自动播放->已启用->所有驱动器->确定。

3 利用Windows Update 功能下载系统补丁,避免病毒以网页木马的方式入侵到系统中。

 

 
 
 
内容概要:本文从关键概念、核心技巧、应用场景、代码案例分析及未来发展趋势五个维度探讨了Python编程语言的进阶之路。关键概念涵盖装饰器、生成器、上下文管理器、元类和异步编程,这些概念有助于开发者突破基础认知的核心壁垒。核心技巧方面,介绍了内存优化、性能加速、代码复用和异步处理的方法,例如使用生成器处理大数据流、numba库加速计算密集型任务等。应用场景展示了Python在大数据处理、Web开发、人工智能和自动化运维等多个领域的广泛运用,特别是在FastAPI框架中构建异步API服务的实战案例,详细分析了装饰器日志记录、异步数据库查询和性能优化技巧。最后展望了Python的未来发展趋势,包括异步编程的普及、类型提示的强化、AI框架的深度整合以及多语言协同。 适合人群:已经掌握Python基础语法,希望进一步提升编程技能的开发者,特别是有意向从事数据科学、Web开发或AI相关工作的技术人员。 使用场景及目标:①掌握Python进阶概念和技术,如装饰器、生成器、异步编程等,提升代码质量和效率;②学习如何在实际项目中应用这些技术,如通过FastAPI构建高效的异步API服务;③了解Python在未来编程领域的潜在发展方向,为职业规划提供参考。 阅读建议:本文不仅提供了理论知识,还包含了丰富的实战案例,建议读者在学习过程中结合实际项目进行练习,特别是尝试构建自己的异步API服务,并通过调试代码加深理解。同时关注Python社区的发展动态,及时掌握最新的技术和工具。
内容概要:本文档《Rust系统编程实战》详细介绍了Rust在系统编程领域的应用,强调了其内存安全、零成本抽象和高性能的特点。文档分为三个主要部分:核心实战方向、典型项目案例和技术关键点。在核心实战方向中,重点讲解了unsafe编程、FFI(外部函数接口)和底层API调用,涉及操作系统组件开发、网络编程、设备驱动开发、系统工具开发和嵌入式开发等多个领域,并列出了每个方向所需的技术栈和前置知识。典型项目案例部分以Linux字符设备驱动为例,详细描述了从环境搭建到核心代码实现的具体步骤,包括使用bindgen生成Linux内核API的Rust绑定,定义设备结构体,以及实现驱动核心函数。 适合人群:对系统编程有兴趣并有一定编程基础的开发者,尤其是那些希望深入了解操作系统底层机制、网络协议栈或嵌入式系统的工程师。 使用场景及目标:①掌握Rust在不同系统编程场景下的应用,如操作系统组件开发、网络编程、设备驱动开发等;②通过实际项目(如Linux字符设备驱动)的学习,理解Rust与操作系统内核的交互逻辑;③提高对unsafe编程、FFI和底层API调用的理解和运用能力。 阅读建议:由于文档内容较为深入且涉及多个复杂概念,建议读者在学习过程中结合实际操作进行练习,特别是在尝试实现Linux字符设备驱动时,务必按照文档提供的步骤逐步进行,并多加调试和测试。
内容概要:本文针对现有配电网灵活性评估方法对网络传输能力考虑不足的问题,提出了一种新的评估方法。该方法首先建立了配电网灵活性供需模型,分析了4种供需匹配情况,接着提出3类灵活性评估指标,构建了以运行成本最低为目标的优化调度模型。通过改进的IEEE33节点配电网仿真验证了方法的有效性。重点解决了高比例分布式电源接入带来的波动性问题,为配电网灵活性评估提供了新思路。文中还详细介绍了MATLAB代码实现,涵盖参数初始化、灵活性需求和供给计算、评估指标计算、优化调度模型及可视化结果等方面。此外,对灵活性供需匹配的4种情况进行深入分析,并扩展实现了完整的灵活性评估系统,增加了动态时间尺度、增强可视化和实用扩展等功能,提升了系统的可扩展性和实用性。; 适合人群:从事电力系统研究、配电网规划与运营的专业人士,特别是关注分布式电源接入和电网灵活性评估的研究人员和技术人员。; 使用场景及目标:①评估含高比例分布式电源的配电网灵活性,解决DG接入带来的波动性问题;②通过优化调度模型最小化运行成本,提高配电网的运行效率;③利用扩展实现的系统进行多时间尺度仿真和不同场景下的对比分析,支持实际工程应用。; 其他说明:此资源不仅提供了详细的理论分析和MATLAB代码实现,还通过模块化设计增强了代码的可扩展性和实用性。建议读者结合具体配电网参数调整设备容量约束,根据当地电价政策优化成本系数,并采用历史数据训练更精确的场景生成模型。同时,可以通过并行计算加速仿真过程,采用交叉验证和蒙特卡洛仿真验证结果的稳定性和鲁棒性。
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