6、社会工程学攻击手法揭秘

社会工程学攻击手法揭秘

1. 企业流程漏洞带来的安全隐患

在企业运营中,流程是至关重要的一部分,它被定义为“按特定顺序或方式进行的一系列行动”,能确保业务任务按照企业期望的方式一致执行。然而,若企业流程存在薄弱环节,人员就容易遭受攻击。这里所说的“薄弱”,指的是攻击者能够以某种方式绕过或规避该流程。

以承包商签到流程为例:
1. 承包商到达前台并自我介绍后,需在签到簿的相应部分填写日期、姓名、公司、拜访对象、通行证号码和车牌号(如有需要)。
2. 前台为承包商发放特定的射频识别(RFID)通行证。
3. 联系“拜访对象”,告知其承包商已到达。
4. 邀请承包商在指定区域就座等候。

这个流程看似合理,大多数企业也采用类似的做法,但从社会工程师的角度来看,它存在被滥用的可能:
- 信息获取 :承包商填写签到簿时,可能会看到之前访客的信息。若之前有来自“易受攻击工程师公司”拜访“IT 部门”的访客,社会工程师可能会推断其为第三方支持技术人员。通过观察访客的穿着、携带的工具,甚至与其交谈,社会工程师能获取更多信息,为可能的伪装攻击提供帮助。若侦察到管理层人员的姓名,且签到表显示有人拜访该人员,社会工程师可借此联系该经理,声称是拜访者的同事,从而获取信任。此外,社会工程师还可填写虚假信息,提供一个不存在的联系人,当接待员告知时,只需声称失误并道歉离开,不会引起怀疑。
- 通行证问题 :流程中先发放 RFID 通行证再进行验证,社会工程师有机会仔细观察通行证,甚至可能制作假证用于未来攻击,还可使用专业设备重放 RFID 信号。即便验证失败,他们可能已获取所需

【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模与优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能与其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统与人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模与实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
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