经济利益催生恶意软件工业

随着个性化需求的增长,专业编码人员开始涉足恶意软件开发。定制恶意软件可通过雇佣专家或购买工具包实现,价格从2000元起,支持按功能定价。这类软件难以被传统防病毒技术检测,未来将带来更多安全挑战。

恶意软件的定制编写也不必仅由一个恶意软件作者来完成。随着对具有专门功能的个性化恶意软件的需求的增加,我们将会看到更多的专业编码人员转向黑暗一面。

  在早期,如果有心术不正的人想给别人的电脑或网络制造麻烦的话,他必须多多少少是个电脑专家,也就是说,他必须精通编程和拥有网络技术方面的丰富经验。而到了上世纪90年代末,这一要求大为降低,如果要制作病毒或特洛伊木马,他们只需要知道到哪个黑客网站去下载病毒制作工具包就可以了。

  随着时间的推移,这些病毒制作工具包变得越来越先进——增加了新的隐秘特性和集中管控功能,并整合了来自整个经典恶意软件(malware)家族的“一流”功能——能够制作“瑞士军刀”的电子版本。但是,要获得这些高级功能是要付出代价的。

  管早前几代流行的恶件制作工具包是免费的,但今天的大多数高级版本可能需要花费几万元才能得到。可能会让许多人感到惊讶的是,这些工具包相当大的一部分是可以通过公开渠道获得的,因为有商业公司在积极地推销它们,当然通常是在合法面纱的掩盖之下,例如用于“配偶背叛侦察”或“远程网络管理”。

  一般而言,商业公司对于“最好”和最危险的恶意软件制作工具包的贩卖并未明目张胆到这种程度,但如果有人愿意去淌一趟混水——亦即访问盗卡犯罪分子论坛和国外黑客站点——他们就会被淹没在恶意软件制作工具包作者所发布的形形色色的广告当中。在许多情况下,他们还会看到以往客户和评(星)级系统的评论。

  问题(取决于您站在哪一边)在于较大规模的安全供应商也会购买那些同样的恶件制作工具包;这些供应商随后对这些工具包进行研究并开发新的检测技术来解决将会由这些工具包造成的威胁。

  而心术不正的人会做些什么呢?如果他们没有能力亲自开发恶意软件,而且知道使用流行恶意软件制作工具包制作的任何恶件都会被一些最好的防病毒产品所检测到,那么他们还有一个选择,那就是雇用一名专业恶意软件编码人员!

  过去两年间,向愿意出高价者提供其技能的专业(即全职)恶意软件作者的数量以惊人的速度增加。目前,雇用一个经验老到的恶意软件编码人员来编写定制恶意软件就像购买现成的恶意软件制作工具包一样容易。

  最低只需花2000元人民币,就能雇用一个专业恶意软件作者编写一个恶意软件以满足任何特定需要。当然,此价格会随恶意软件要求的复杂程度呈比例增加,不过还附带一整套支持和担保服务。大多数恶意软件作者一般都通过电子邮件、即时信使(IM)或Web提供24x7的全天候支持,并提供在恶意软件被商业防病毒产品检测到的情况下予以替换的保证。

  另外还存在其他财务模式。一些恶意软件作者提供基于人天、批发价、熟客或特定功能的结构化报价方案。例如,增加一个卸载防病毒软件要700元人民币,增加一个带加密通信功能的僵尸网络管理程序要5000元人民币——但二者捆绑起来只要5200人民币。另外,如果你手头的现金不够但是可以控制一个或两个僵尸网络的话,通过授予恶意软件作者对一个包含4000台受感染电脑的僵尸网络的一周访问权也可获得相同的恶件。

  恶意软件的定制编写也不必仅由一个恶意软件作者来完成。

许多比较好的定制恶意软件都来自有组织的编码人员专家团队——他们能够获得各领域专家的专业知识,包括来自隶属于某一组织的安全研究人员的针对最新安全漏洞的攻击代码。

  随着对具有专门功能的个性化恶意软件的需求的增加,我们将会看到更多的专业编码人员转向黑暗一面。由于日渐丰厚的金钱报酬以及对合法编码人员来说可能会面临困难的一年,普遍的看法是我们将来还会看到大量定制恶意软件的出现。

  防范这些定制恶意软件变得越来越困难。传统的基于主机的防病毒扫描技术只能检测最明显和最常见病毒样本,而无法检测所有的可疑活动。今天的最佳防病毒策略是采取前瞻防护的方案——主动阻止已知的或者怀疑有恶意软件的网站、对网络流量的深度检查以及对攻击代码的阻止、主机加固以及限制该主机上用户的权限。即便如此,也不能保证能够拦截精心编写的定制恶意软件的部分代码,所以我们一定要保持警惕,确保对相关日志的保存和研究,并对任何异常情况进行调查。

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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