网友遇到 Trojan.DL.Win32.Agent.yqv,疑是ARP病毒传播

一位网友遇到疑似ARP病毒传播的Trojan.DL.Win32.Agent.yqv病毒,该病毒通过网页注入恶意代码并利用软件漏洞下载恶意程序。

网友遇到 Trojan.DL.Win32.Agent.yqv,疑是ARP病毒传播

endurer 原创
2007-09-21 第1

一位网友发来 email 说他现在使用电脑浏览网页时,隔一段时间瑞星就会提示发现病毒:
/---
病毒名称 处理结果 发现日期 路径 文件
Trojan.DL.Script.VBS.Agent.xgp 跳过脚本 2007-09-20 20:39 C:/DOCUME~1/ADMINI~1/LOCALS~1/Temp 2072186203104.tmp
Hack.Exploit.Script.JS.Bugexp.a 跳过脚本 2007-09-20 20:39 C:/DOCUME~1/ADMINI~1/LOCALS~1/Temp 2072186203104.tmp
---/


接着系统提示下载文件:Thunder.js,下载后用瑞星扫描报为:Trojan.DL.JS.THunder.b

Scanned file: Thunder.js - Infected

Thunder.js - infected by Trojan-Downloader.JS.Agent.pg

他把这个文件作为附件发过来了。

Thunder.js 的功能为:运行 IE,把窗口移动到屏幕显示范围之外,打开hxxp://news.1**6*3-s*tv.com/page/image/Downer.html,利用讯雷漏洞,运行下载到 IE 缓存中的 abc[1].exe

hxxp://news.1**6*3-s*tv.com/page/image/Downer.html 内容为:
/---
<script src="page.exe"></script>
---/


文件说明符 : D:/test/page.exe
属性 : A---
获取文件版本信息大小失败!
创建时间 : 2007-9-20 23:17:31
修改时间 : 2007-9-20 23:17:42
访问时间 : 2007-9-20 0:0:0
大小 : 10596 字节 10.356 KB
MD5 : c9ce5001e401cc796785810d9a3a91b2
HSA1: 153C5DA7A325A8C50DEC9921B1816001BCB74C2B

瑞星报为 Trojan.DL.Win32.Agent.yqv

Scanned file: page.exe - Infected

page.exe - infected by Trojan-Downloader.Win32.Small.fso

把 pe_xscan 传给他 扫描 log 发回来分析,未发现可疑项。

怀疑是与网友电脑处于同一网络的其他电脑中了ARP病毒,该病毒会定期在网页中加入恶意代码。

本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 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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