15、网络安全综合解析:无线、物理与Linux系统

网络安全综合解析:无线、物理与Linux系统

1. 无线黑客技术概述

无线局域网(WLAN)容易遭受多种攻击,其中常见的是窃听或嗅探。在热点或默认安装的接入点(AP)环境中,数据包通常以未加密形式传输,黑客可以轻松捕获网络访问协议(如FTP、POP3和SMTP)的明文密码。

SSID是WLAN的名称,通常在信标包中以明文形式发送。虽然大多数AP允许管理员隐藏SSID,但这并非强大的安全机制,因为一些工具可以从探测和数据包等其他类型的包中读取SSID。

早期的WLAN安全解决方案采用MAC地址过滤,网络管理员会输入允许与AP关联的系统的有效MAC地址列表。然而,MAC过滤配置繁琐,且在企业网络中难以扩展,因为每个AP都需要单独配置。此外,MAC欺骗很容易实施,使得MAC过滤的努力付诸东流,因为MAC头从不加密,黑客可以轻松识别有效MAC地址。

以下是一些常见的无线黑客工具:
| 工具名称 | 功能 | 适用系统 |
| ---- | ---- | ---- |
| Aircrack | 用于在其他工具捕获加密数据包后进行WEP破解 | Windows或Linux |
| WEPCrack、AirSnort | WEP破解工具 | Linux |
| NetStumbler、Kismet | WLAN发现工具,可发现MAC地址、SSID、安全模式和信道等信息,Kismet还能发现隐藏SSID的WLAN、收集数据包并提供IDS功能 | - |
| SMAC | MAC欺骗工具,黑客可用于伪装成合法用户地址以访问网络 | - |

无线黑客攻击主要可分为以下几类:
-

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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