4、网络安全:防钓鱼与即时通讯加密协议解析

网络安全:防钓鱼与即时通讯加密协议解析

1. 钓鱼攻击与防范措施

钓鱼攻击是一个日益严重的问题,它不仅会给企业带来巨大的经济损失,还会严重打击消费者对电子商务的信心。当用户在钓鱼网站输入个人信息后,钓鱼者可以将这些信息转发到合法的银行网站,一旦通过验证,攻击者就能完全控制被劫持的连接。银行已经报告了针对一次性密码系统的此类攻击。

为了应对钓鱼攻击,研究人员提出了基于用户的服务器认证机制:
- 理论框架与邮件认证 :Jakobsson提出了钓鱼攻击的理论框架,并建议加强电子邮件认证,同时更好地保护用户电子邮件地址的保密性,以防止钓鱼邮件。
- Petname项目 :该项目为每个访问的网站分配一个用户自定义的昵称。如果浏览器加载的是仿冒网站的页面,昵称会缺失或错误,但用户可能会选择容易被仿冒的可预测昵称。
- 动态安全皮肤(DSS) :Dhamija和Tygar提出的DSS系统中,服务器会打开一个用户自定义的弹出窗口,显示只有正确服务器才能生成的图像,此方法依赖用户进行验证。
- 图像序列验证 :Myers建议服务器在用户输入密码时显示一系列图像,钓鱼网站很难猜测正确的图像序列,但同样依赖用户验证。
- PassMark系统 :该系统在客户端存储一个安全的cookie,并设置一个与账户关联的图像供用户记忆,但它是一个专有系统,未披露详细方法。

然而,这些方法都存在局限性,它们都依赖用户的细心操作,任何一个小失误都可能导致账户被盗用,而且其中一些方法

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模线性化提供一种结合深度学习现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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