37、扫描蠕虫取证分析框架研究

扫描蠕虫取证分析框架研究

在网络安全领域,扫描蠕虫的分析和追踪是一项至关重要的工作。本文将深入探讨扫描蠕虫的相关技术,包括扫描时间估计、感染树构建,并通过对 SQL Slammer 蠕虫和 Witty 蠕虫的案例研究,详细阐述如何进行扫描蠕虫的取证分析。

扫描时间估计

对于扫描蠕虫,准确估计每次扫描的时间是一项具有挑战性的任务。这主要取决于扫描是否成功以及蠕虫的扫描策略。
- 扫描成功情况 :若扫描成功,感染过程可能需要几秒时间才会发送下一次扫描。
- 扫描失败情况 :若扫描失败,则会立即发送下一次扫描。

扫描时间的计算公式如下:
[
\hat{T}(\hat{D}_k^{m+i}) = T(\hat{D}_k^{m}) + \left\lfloor\frac{i}{N_S}\right\rfloor R_k^m
]
其中,(\hat{D}_k^{m} = d_k^n),(\hat{D}_k^{m+i} \preceq d_k^{n+1})。

为了估计在 (d_k^0) 之前发生的扫描时间(即子列表 (L_k^{-1}) 的扫描时间),假设子列表 (L_k^{-1}) 的扫描突发速率与子列表 (L_k^0) 相似,即 (R_k^{-1} = R_k^0),则有:
[
\hat{T}(\hat{D}_k^{m - i}) = T(d_k^0) - \left\lceil\frac{i}{N_S}\right\rceil R_k^0
]

SQL Slammer 蠕虫分析
深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别与函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理与滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值与真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练与验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解与异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层与正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验与季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 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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