3、万无一失的网络钓鱼防范方案

基于SSL/TLS的钓鱼防范方案

万无一失的网络钓鱼防范方案

1. 常见威胁及应对策略

在网络安全领域,网络钓鱼攻击是一个严重的问题,下面我们来看看常见的威胁以及相应的防范策略。
- 账户创建认证问题 :账户创建时面临认证难题,需确保创建账户的人与提交的用户信息一致。可让用户在可信商家处亲自创建账户来降低风险。比如,银行可以要求用户到线下网点办理开户手续,当面核实身份信息。
- 密钥对被撤销与账户劫持 :狡猾的钓鱼者可能撤销用户的密钥对,在用户重新创建时劫持账户。但这并非严重威胁,因为钓鱼者通常针对大量人群且成功率低,大规模操作易引起注意,如银行会察觉大量客户突然需要新密钥对。此外,钓鱼者在现实世界资源有限,通过邮政邮件发送密钥重建信息或要求用户亲自验证身份,可大大降低攻击效果。
- 可信设备被盗 :用户的手机或 PDA 存储着所有账户的加密密钥,设备被盗存在风险。攻击者盗走设备后,还需获取用户密码才能危及账户,这足以吓退普通攻击者。不过,可增加安全层,如手机要求用户输入 PIN 码或使用生物识别技术授权密钥使用,安全意识较高的用户可考虑使用防篡改存储模块减少密钥泄露风险。
- 可信设备上的恶意软件 :随着手机和网络 PDA 功能增强,移动设备上的恶意软件问题日益严重,尤其是用于保护金融账户时。众多厂商已发布移动设备反恶意软件,但可能需更多高调攻击事件,此类软件才会像在电脑上一样普及。为增强安全,可利用未来手机架构可能具备的可信平台模块(TPM),将密钥存储在其可信存储设施中。若无额外安全硬件,可使用软件认证技术验证设备和计算机的完整性,手机与计算机通信时,双方需

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理与特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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