60、网络攻击巩固与利用的技术解析

网络攻击巩固与利用的技术解析

1. 共享库攻击与相关工具

UNIX 平台易受共享库攻击。Shaun Clowes 开发了 Injectso 工具,可在 Linux 和 Solaris 环境中,将共享库注入正在运行的进程并拦截库函数调用。该工具允许拦截程序输入输出,便于通过开放套接字收发信息、读写进程独占打开的文件、关闭套接字文件描述符,还能将 I/O 重定向到文件进行调试。

Injectso 与 Injlib 原理相似,但采用 ELF PLT 重定向技术破坏可执行文件/进程环境。ELF 描述可执行文件的内部结构,提供链接和加载“视图”。PLT 使可执行文件能动态调用编译时不存在的函数,动态链接器通过 PLT 调用函数时,可根据 PLT 内容(符号、重定位)进行重定向。Injectso 利用此功能,将替换库函数注入运行进程。

相关工具如下表所示:
| 工具 | 作者 | 来源 | 描述 |
| — | — | — | — |
| Apihijack | Wade Brainerd | http://www.codeguru.com/dll/apihijack.shtml | 使用 DLL 挂钩将恶意代码注入 Windows 进程的工具 |
| Injlib | Jeffrey Richter | http://packetstormsecurity.org | 用于 Windows DLL 注入的工具 |
| Injectso | Shaun Clowes | http://www.securereality.com.au/ | 使用 ELF PLT 重定向实现动态库感染的工具 |

2. 外壳访问与命令行工具

【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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