18、网络安全:SSH、文件系统加密与入侵检测全解析

网络安全:SSH、文件系统加密与入侵检测全解析

1. SSH 历史漏洞

SSH 过往存在一些安全漏洞,主要包括以下几种:
- 中间人攻击 :SSH1 容易遭受中间人攻击,因其允许客户端在首次与主机建立连接时绕过主机密钥检查。
- 缓冲区溢出 :SSH1 存在 CRC - 32 整数计算缓冲区溢出问题,攻击者可借此获得 SSH 服务器的特权远程访问权限。
- 拒绝服务攻击 :特定的 SSH 版本和实现方式在历史上易受拒绝服务攻击。
- 暴力密码攻击 :特定的 SSH 版本和实现方式也容易遭受暴力密码攻击。

2. 文件系统加密

文件系统加密通常利用公钥和私钥(非对称)加密技术生成文件加密密钥(本质上是会话密钥),用于加密和验证文件数据。常见的文件加密技术如 EFS、PGP、Cryptfs、Fcrypt 等,采用类似的加密方案创建加密磁盘卷和加密数据文件。

文件系统加密的流程如下:
1. 查找公钥 :客户端若要与远程客户端共享加密文件,首先通过 LDAP 服务器或其他密钥管理/目录服务查找远程客户端的公钥。
2. 生成会话密钥 :本地客户端使用 LDAP 服务器返回的公钥,动态生成一个对称的“会话”密钥(文件加密密钥),用于加密发送给远程客户端的文件。加密文件和会话密钥一同发送给远程客户端,其中会话密钥使用远程客户端的公钥进行加密。
3. 解密文件 <

【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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