17、使用psad进行主动响应

使用psad进行主动响应

1. 阻止恶意攻击的有效方式

要真正阻止像Witty蠕虫这样的攻击,需要一个能够对数据包内容进行精细决策的在线设备,判断数据包是否应该被转发。Snort以在线模式运行,以及iptables运行转换后的Snort规则,都可以提供这种功能。由于在单个数据包攻击被转发到目标系统后再做出响应是无用的,这类攻击凸显了主动响应和入侵预防机制之间的差异。

2. 主动响应的权衡

通过生成破坏会话的流量或修改防火墙策略来自动响应攻击并非没有后果。攻击者可能很快会注意到与目标系统的TCP会话被拆除,或者与目标的所有连接都被切断。最合理的结论是,某种主动响应机制已被部署来保护目标。如果主动响应系统被配置为对相对无害的流量(如端口扫描或端口遍历)做出响应,攻击者就很容易滥用该响应机制并将其针对目标。对于不需要与目标进行双向通信的恶意流量(这样攻击就可以被伪造)也是如此,Witty蠕虫就是一个典型的例子。

3. 攻击类型及应对策略

许多提供主动响应功能的软件(包括psad)允许将特定主机或网络列入白名单,这样即使攻击者从这些网络伪造端口扫描或其他恶意流量,响应机制也不会采取行动。然而,软件管理员不太可能将所有重要系统都列入此列表,因此攻击者仅受个人创造力的限制。例如,TCP空闲扫描甚至需要伪造扫描才能正常工作。

更好的应对攻击策略是让响应机制仅对攻击者和目标之间需要双向通信的攻击做出响应。通常,这意味着攻击者已经建立了TCP连接并使用它来发动攻击,如针对Web应用程序的SQL注入攻击,或通过监听TCP端口的应用程序中的缓冲区溢出漏洞迫使目标执行shell代码。

检测已建立的TCP连接中的攻击,

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)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与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与环境预测的可靠性。 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与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与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,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,揭示了人类活动与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,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与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,也为环境管理与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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