17、网络安全中攻击性武器的发展与扩散

网络安全中攻击性武器的发展与扩散

1. 确保可靠性:软件工程中的可靠性

当能够准确地针对某个系统开发出具有破坏性的有效载荷,而非仅仅针对单个设备时,一个关键问题随之而来:它是否能够发挥作用?攻击者若要构建这样的有效载荷并将设计从理论转化为实践,仍需对代码进行测试,以确保实现以下两点:
- 产生预期的效果。
- 在各种系统配置和防御机制下都能正常工作,且在很大程度上无需外部控制。

获取控制设备并将其组装成目标系统的复制品,既耗费成本又需要大量时间。如果目标设备是胰岛素泵,识别和获取相关硬件可能相对容易;但如果攻击者的目标是数吨重的工业动力涡轮机或复杂的电力传输设备,这将成为巨大的障碍。对这些设备及其控制器进行破坏性测试,会进一步增加后勤方面的挑战。

此外,还需要考虑如何确保项目的保密性。在实际工业规模上测试有效载荷,会增加信息泄露的风险。以美国中央情报局(CIA)的“格洛玛探索者号”(Glomar Explorer)为例,20世纪70年代初,CIA着手建造一艘能够从海底打捞1968年沉没的苏联核动力潜艇K - 129的船只。由于完成这项任务所需的船只规模巨大,CIA不得不编造一个掩护故事来掩盖项目的真实意图。为此,古怪的商人霍华德·休斯(Howard Hughes)提供了支持,他向媒体宣称建造这艘船是为了从海底提取稀有矿物。然而,项目的真实目的最终还是泄露了,《洛杉矶时报》报道了此事。这个例子与其他类似项目有相似之处。

2. 国家可能具有的优势

将网络安全与核武器进行类比是不恰当的,这种类比带来的一个遗留问题是,人们认为国家在开发破坏性恶意软件方面具有内在优势。这种假设之所以重要,部分原因在于涉及到恶意代码在不同群体之

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用改进。
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