25、网络钓鱼攻击:原理、类型与防范

网络钓鱼攻击:原理、类型与防范

1. 网络钓鱼攻击的现状与原因

如今,网络钓鱼攻击日益猖獗。谷歌的 Gmail 服务每月就有 4.25 亿活跃用户,如此庞大的用户群体,使得网络钓鱼攻击如同瓮中捉鳖。

1.1 攻击盛行的原因

  • 目标众多 :大量的互联网用户成为了攻击者的潜在目标。据 RSA 反欺诈指挥中心的研究,2012 年英国消费者和企业因网络犯罪损失约 270 亿英镑,其中 60 亿英镑是消费者损失,4.058 亿英镑归因于网络钓鱼攻击,英国成为全球“被钓鱼”最严重的国家,损失是美国的 10 倍。
  • 用户防范意识不足 :绝大多数用户在处理电子邮件时,没有彻底检查邮件内容。若没有杀毒和反垃圾邮件软件,这对超过 20 亿的互联网用户来说将是更大的问题。
  • 客户端防御存在漏洞 :客户端攻击是网络钓鱼攻击有效的重要原因。计算机的入站流量通常会被路由器或防火墙阻挡,但出站连接限制较少。例如,攻击者可能在邮件中嵌入恶意文件(如嵌入有效负载的 PDF 文件),若有效负载绕过入站杀毒签名,出站访问可能允许目标系统与攻击者建立返回连接。大规模的网络钓鱼攻击只需找到 1 - 2% 处于脆弱状态的系统就能获利。

1.2 不同的攻击方式

  • 附件攻击 :攻击者在邮件中包含恶意文件,通过编码或加密机制绕过入站杀毒软件,利用出站访问建立与目标的连接。
  • 无附件攻击 :更具
一种基于有效视角点方法的相机位姿估计MATLAB实现方案 该算法通过建立三维空间点二维图像点之间的几何对应关系,实现相机外部参数的精确求解。其核心原理在于将三维控制点表示为四个虚拟基点的加权组合,从而将非线性优化问题转化为线性方程组的求解过程。 具体实现步骤包含以下关键环节:首先对输入的三维世界坐标点进行归一化预处理,以提升数值计算的稳定性。随后构建包含四个虚拟基点的参考坐标系,并通过奇异值分解确定各三维点在该基坐标系下的齐次坐标表示。接下来建立二维图像点三维基坐标之间的投影方程,形成线性约束系统。通过求解该线性系统获得虚拟基点在相机坐标系下的初步坐标估计。 在获得基础解后,需执行高斯-牛顿迭代优化以进一步提高估计精度。该过程通过最小化重投影误差来优化相机旋转矩阵和平移向量。最终输出包含完整的相机外参矩阵,其中旋转部分采用正交化处理确保满足旋转矩阵的约束条件。 该实现方案特别注重数值稳定性处理,包括适当的坐标缩放、矩阵条件数检测以及迭代收敛判断机制。算法能够有效处理噪声干扰下的位姿估计问题,为计算机视觉中的三维重建、目标跟踪等应用提供可靠的技术基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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