21、编程安全漏洞与防护全解析

编程安全漏洞与防护全解析

1. 栈保护与堆溢出

1.1 栈保护信息

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1.2 堆溢出原理

由于栈空间通常有限,程序往往仅在栈上存储少量数据,而大部分实际数据存储依赖于堆。使用堆时,程序需管理堆的使用情况,不同操作系统解决此问题的方式略有差异,通常会在堆上存储小块信息,用于表明当前内存块的大小及使用状态。

正常运行时,堆的结构如下:
| 堆结构 | 详细信息 |
| — | — |
| 第一堆块 | 包含使用状态、块大小、用户数据、下一块位置等信息 |
| 下一堆块 | 同样包含使用状态、块大小、用户数据、下一块位置等信息 |

若黑客向堆中写入超出程序预期的数据,会导致堆上的特殊区域损坏。与栈溢出不同,黑客虽不能直接控制程序的执行位置,但可利用各平台的内存分配细节,向指定位置写入少量数据,即“任意位置写入一个字”漏洞。

1.3 标准堆溢出流程

  1. 程序启动时,堆进行初始化。
  2. 登录过程中,恶意黑客使堆结构溢出。
  3. 程序需要更多内存,在堆上分配新块。由于堆结构溢出,程序会将数字 1(表示“真”)写入程序中用于判断黑客是否通过认证的位置。
  4. 黑客成功登录。

1.4 堆溢出防护

堆溢出是现代 C/C++ 程序中最危险的溢出类

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为系统鲁棒性。
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