30、DNS安全攻防:应用层攻击与防御策略

DNS安全攻防:应用层攻击与防御策略

应用层攻击类型
缓冲区溢出攻击

从黑客的角度来看,DNS服务器是缓冲区溢出攻击的理想目标。因为它们可能以管理员或根权限启动,并且提供可访问的网络监听器。DNS在大多数连接互联网的网络中广泛存在,这促使了基于DNS的缓冲区溢出攻击的探索,并将其融入蠕虫和类似的攻击工具中。

重要的DNS缓冲区溢出攻击包括以下几种:
| 缓冲区溢出类型 | 描述 |
| — | — |
| BIND 8 TSIG 漏洞 | BIND 8 事务签名(TSIG)处理代码中的缓冲区溢出(CERT CA - 2001 - 02,VU#196945) |
| BIND 8 NXT 记录漏洞 | 处理NXT记录时的缓冲区溢出(CERT VU VU#16532) |
| BIND 4 nslookupComplain() 缓冲区溢出 | BIND 4.9.x 中 nslookupComplain() 例程的缓冲区溢出漏洞(CERT CA - 2001 - 02,VU#572183) |

2001年初,BIND 8 TSIG缓冲区溢出引发了大量攻击活动。未打补丁的BIND 4.9.x和BIND 8.2.x服务器(及其衍生版本)仍然容易受到攻击,在入侵分析人员报告的TCP/UDP 53检测中占相当大的比例。2001年4月的1i0n蠕虫利用此漏洞攻击运行在Linux操作系统上的BIND 8.2名称服务器。该蠕虫使用pscan(探测TCP/53)识别易受攻击的系统,利用BIND TSIG漏洞感染目标系统,然后设置一系列TCP监听器,安装t0rn根工具包,并将 /etc/passwd 和 /etc/shadow 通

【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,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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