11、网络攻击与防御全解析

网络攻击与防御全解析

1. 间谍软件(Spyware)

间谍软件是安装在系统中的隐蔽应用程序,其目的是收集一组预定义的信息。常见的间谍软件包括按键记录器和数据包嗅探器。按键记录器可以记录用户的按键操作,从而获取敏感信息,如账号密码等;数据包嗅探器则可以捕获网络中的数据包,分析其中的内容。

2. 编程策略(Programming Tactics)

编程策略是黑客攻击的一部分,主要包括以下几种类型:
- 缓冲区溢出(Buffer overflows) :包含栈溢出、堆溢出、整数溢出和格式字符串漏洞。攻击者利用这些漏洞破坏内存空间中的进程,从而控制程序并执行任意代码。例如,当程序在处理输入时没有对输入长度进行有效检查,攻击者就可以输入超长的数据,导致缓冲区溢出。
- 规范化攻击(Canonicalization attacks) :利用目录遍历、文件处理、目录操作、编码方案(如 Unicode)和特殊字符等特性,通常针对 Web 服务器或远程过程调用(RPC)服务器发动攻击。例如,攻击者可以通过构造特殊的目录路径,绕过服务器的访问控制。
- 特定平台编程攻击(Platform - specific programming attacks) :利用应用程序编程接口(APIs)、认证功能、核心系统服务、文件描述符、shell 环境、临时或动态文件系统、命名管道、共享内存和系统调用等设施。攻击者可以通过调用这些系统资源,获取系统的控制权。

3. 进程操纵(Process Manipulation)

进程

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以面掌握该方法的核心技术要点。
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