21、编程安全漏洞全解析

编程安全漏洞全解析

1. 内存溢出相关漏洞
1.1 堆溢出

程序由于栈空间有限,常依赖堆进行数据存储。堆管理需记录使用和未使用部分,不同操作系统解决方式类似,会在堆上存储小块信息说明内存块大小和使用状态。

正常堆结构如下:
| 堆结构 | 详细信息 |
| ---- | ---- |
| 已使用/未使用 | 标识该内存块是否被使用 |
| 块大小 | 内存块的大小 |
| 用户数据 | 存储的实际数据 |
| 下一个块位置 | 指向下一个堆块的位置 |

当黑客向堆中写入超出程序预期的数据时,堆的特殊区域会被破坏。与栈溢出不同,黑客不能直接控制程序执行位置,但可利用平台内存分配细节实现“任意位置写入一个字”的漏洞。

标准堆溢出流程如下:
1. 程序启动时初始化堆。
2. 登录过程中,恶意黑客使堆结构溢出。
3. 程序请求更多内存,因溢出结构,被欺骗将数字 1(代表“真”)写入程序中表示黑客是否已认证的位置。
4. 黑客登录成功。

堆溢出是现代 C/C++ 程序中最危险的溢出类型,难以被黑客和开发者发现及预防。虽有像 ElectricFence 这样的库可帮助预防,但会影响程序速度,通常不在生产代码中使用。此外,还有“double - free()”问题,即程序两次释放同一块内存,黑客可利用此漏洞向任意内存位置写入少量数据,如 CVS 远程根漏洞就利用了堆溢出和 double - free 漏洞。

1.2 格式字符串漏洞

格式字符串漏洞较为复杂,与堆溢出效果相同,可让黑客向程序内

【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与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,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与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与效率,为后续的电能治理与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的实现过程与特征提取步骤,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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