21、开源情报在社会工程学中的应用与工具解析

开源情报在社会工程学中的应用与工具解析

1. 网站信息收集的价值

在社会工程学中,网站信息收集是早期侦察阶段的重要工作。无论是被动还是主动的网站爬虫技术,都能为社会工程师提供有价值的信息。网站布局是进一步探索的前奏,它能引导侦察方向,确保时间得到有效利用。通过网站,社会工程师可以一眼获取诸如商业伙伴、门户、客户、供应商和联系页面等有用信息,还能在大型网站中识别文档和关键词。这些信息可作为进一步侦察的平台,最终用于构建一个或多个借口,成为评估的基础。

2. 文档元数据的利用

文档元数据是存储在办公文档中的属性信息。当创建Microsoft Word或PDF文档时,会自动标记一些元数据,作者可能甚至都不知道。这些信息可以被任何拥有该文档的人检索。

2.1 元数据包含的内容

通常,元数据包括安装办公产品时选择的用户和企业名称。此外,还可能包含操作系统版本、目录结构、用户信息以及创建文件所使用的软件的确切版本。

2.2 提取元数据的工具
  • Strings :用于在文件及其元数据中搜索可打印字符串,并在终端中显示它们。例如,运行 strings mypdfdocument.pdf 可以检索到使用的操作系统(如Mac OSX 10.0.4)和Acrobat的版本。
mac1:rich$ strings mypdfdocument.pdf
  • FOCA
内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解应用能力。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值