44、勒索软件利弊的简要回顾

勒索软件利弊的简要回顾

1. 引言

在当今数字化的时代,安全需求因风险活动和潜在威胁的不同而存在显著差异。自联网计算机诞生以来,安全就一直是人们关注的重点。在20世纪90年代之前,系统相对较少,互联网用户也不多,安全问题并不那么关键。然而,随着网络的发展,敏感信息网络的重要性日益凸显。

在20世纪70 - 80年代,研究人员进行的模拟攻击发现了ARPANET(互联网的前身)的安全漏洞。此后,网络用户增多,安全威胁也随之增加。“黑客”一词在电影《战争游戏》中出现,同时国会也举行了听证会并提出了相关法案来应对安全威胁。

如今,勒索软件的传播势头丝毫未减。根据卡巴斯基实验室2017年第一季度的恶意软件报告,移动勒索软件的数量在年初的几个月里增长了3.5倍。勒索软件影响着所有设备、系统和网络,在2017年第一季度出现了11个新的Rill家族和55,679个新的变种。

美国是第一季度受移动勒索软件影响最严重的国家,Svpeng是最普遍的威胁。移动勒索软件文件的数量从上个季度的61,832个增加到本季度的218,625个,增长了超过86%。Congur勒索软件主要通过设置或重置设备PIN码来获取管理员权限,一些变种会利用这些权限在系统文件夹中安装模块,使其难以移除。而Trojan - Ransom.Android OS.Fusob.h仍是最广泛使用的手机勒索软件,约占所有监测到的威胁或攻击的45%。它会获取设备信息并上传到恶意服务器,服务器再发送命令锁定设备。

以下是2017年第一季度移动勒索软件的分布情况:
| 地区 | 受攻击用户比例 |
| ---- | ---- |
| 美国 | 较高 |
| 其他地区

深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别与函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理与滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值与真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练与验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解与异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层与正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验与季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 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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