14、网络认证攻击与防御全解析

网络认证攻击与防御全解析

1. 密码猜测攻击

密码猜测攻击是指生成一个密码文件,用于对特定账户的密码进行多次“猜测”。这种方法较为“手动”且耗时,若针对“活跃”登录账户进行攻击,还可能触发账户锁定机制。通常,密码猜测会与社会工程学或其他账户收集技术结合使用,以提高攻击者准确猜出账户和密码组合的几率。

2. 基于令牌的认证

基于令牌的认证是一种双因素认证方案,利用挑战 - 响应机制,结合软件或硬件令牌,对用户进行特定资源的认证。其目标通常是生成一次性密码,这种密码仅在当前会话中有效,因此更能抵御破解和窃听。许多基于令牌的认证方案会在硬件或软件令牌中集成加密算法(如数据加密标准 [DES]),结合服务器端挑战和客户端个人识别码(PIN)生成响应,作为该会话的“密码”返回给认证服务器。

针对双因素、基于令牌的认证,有记录的黑客攻击手段很少。若攻击者能获得令牌的物理访问权限,可能读取令牌内存内容以获取或更改用户 PIN;也可能通过社会工程学攻击从用户处获取 PIN 号码。虽然理论上可以暴力破解用于生成一次性会话密码的加密算法(和密钥),但在一次性密码的有效期内,这种做法实际上不可行。

2.1 相关监听工具

工具/漏洞利用(作者) URL 描述
Cain & Abel(Oxid) http://www.oxid.it/cain.html 微软平台账户破解工
【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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