9、传输层攻击与防御

传输层攻击与防御

1. 端口扫描

端口扫描是一种类似于端口探测的侦察方法。不同的是,端口扫描不是枚举单个主机上可访问的服务,而是检查多个主机上单个服务的可用性。从安全角度来看,端口扫描比端口探测更令人担忧,因为它们通常意味着系统已被蠕虫入侵,并正在寻找其他目标进行感染。

如果网络中运行着大量的 Windows 系统(通常是蠕虫活动的主要目标),那么检测端口扫描比检测端口探测更为重要。然而,即使能够早期检测到,面对像 SQL Slammer 蠕虫这样的快速传播的蠕虫,也可能无济于事。在 Slammer 蠕虫最初爆发时,编写新的 Snort 签名并分发的时间远远长于蠕虫感染几乎所有易受攻击系统的时间。入侵预防系统在有可靠的签名后可能能够阻止蠕虫,但限制蠕虫传播的最佳方法是修补其利用的漏洞。不过,检测来自内部网络的端口扫描可以是识别受感染系统的好方法(幸运的是,并非所有蠕虫都像 Slammer 蠕虫那样快速传播)。

Nmap 可以轻松地利用其所有扫描功能来扫描整个网络中的特定服务。例如,如果攻击者有一个针对 SSH 守护进程的漏洞利用程序,Nmap 可以通过以下命令在整个 10.0.0.0/8 子网中找到该服务的所有可访问实例:

[ext_scanner]# nmap -P0 -p 22 -sS 10.0.0.0/8

2. TCP 序列号预测攻击

TCP 本身没有内置强大的认证或加密层,这项任务留给了应用层。因此,TCP 会话容易受到各种攻击,包括向 TCP 流中注入数据、劫持会话或强制会话关闭。

为了向已建立的 TCP 连接中

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理决策支持提供了重要的技术工具。 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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