5、网络安全灾难的形成与应对

网络安全灾难的形成与应对

1. 常见的网络安全场景

在网络安全领域,我们经常会面临以下几种场景:
- 入侵者获取简单访问权限
- 拒绝服务攻击
- 网站篡改或系统完全被控制

接下来,我们将详细探讨引发这些情况的因素。

2. 入侵者获取简单访问权限

简单的未经授权访问可能通过以下几种方式发生:
- 曾经拥有授权访问权限的内部人员(如前员工或开发人员)回来捣乱。
- 用户在其他被黑客攻陷的网络上选择了糟糕的密码,从而导致跨网络的未经授权访问。
- 底层操作系统存在漏洞,勤奋的黑客利用这些漏洞获得有限的访问权限。
- 与 Apache 一起使用的工具存在缺陷。

研究表明,大约 70% 的严重入侵来自内部人员。以下是一些实际案例:
- 2002 年 1 月,一家知名的在线色情服务提供商联系我。一名前开发人员跳槽到另一家公司,并带走了该色情服务提供商的客户名单。他还拿走了用户名/密码数据库,并通过匿名转发器向客户进行推销。更过分的是,他还入侵了我客户的服务器。
- 2001 年,我审计了一个提供金条支持的信用卡/借记卡服务的系统。已离职的开发人员留下了通过 PHP 和 SSL 客户端证书进行安全远程访问管理部分的后门。
- 2000 年,一家国防承包商联系我。其秘密研发部门使用了一个集中式密码服务器,其中存储了 4500 个用户名/密码对。在连接到这些账户的用户中,有 800 多人已经不在该公司,其中 42 人仍在未经授权的情况下使用网络资源,而这些人是制造核武器组件的。

为了防范这些情况,当终止用户访问时,应删除其账户,并将与该用户相关的

基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的p-Hub选址优化问题的研究实现,重点利用Matlab进行算法编程和仿真。p-Hub选址是物流交通网络中的关键问题,旨在通过确定最优的枢纽节点位置和非枢纽节点的分配方式,最小化网络总成本。文章详细阐述了粒子群算法的基本原理及其在解决组合优化问题中的适应性改进,结合p-Hub中转网络的特点构建数学模型,并通过Matlab代码实现算法流程,包括初始化、适应度计算、粒子更新收敛判断等环节。同时可能涉及对算法参数设置、收敛性能及不同规模案例的仿真结果分析,以验证方法的有效性和鲁棒性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法理论知识的高校研究生、科研人员及从事物流网络规划、交通系统设计等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决物流、航空、通信等网络中的枢纽选址路径优化问题;②学习并掌握粒子群算法在复杂组合优化问题中的建模实现方法;③为相关科研项目或实际工程应用提供算法支持代码参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现逻辑,重点关注目标函数建模、粒子编码方式及约束处理策略,并尝试调整参数或拓展模型以加深对算法性能的理解。
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