6、利用Python实现代码执行与持久化的攻防策略

利用Python实现代码执行与持久化的攻防策略

1. 代码执行与任务调度

1.1 任务调度器(TaskScheduler)分析

任务调度器(TaskScheduler)被设计为像真正的恶意软件样本一样无限期运行。其最大间隔设置为一分钟,任务的下一次迭代很快就会发生。运行时会输出类似如下内容:

Folder: \
TaskName                                 Next Run Time          Status
======================================== ====================== =========
SecurityScan                             N/A                    Running
SUCCESS: The scheduled task “SecurityScan” was successfully deleted.
I am doing malicious things
SUCCESS: The scheduled task “SecurityScan” has successfully been created

从输出中可以看到,当前任务“SecurityScan”没有下一次运行时间,因为它被设置为仅运行一次。当任务成功删除并执行其恶意功能后,程序会安排自己在未来再次运行。若要终止它,可在命令提示符中输入命令: schtasks /delete /f /tn SecurityScan

混合动力汽车(HEV)模型的Simscape模型(Matlab代码、Simulink仿真实现)内容概要:本文档介绍了一个混合动力汽车(HEV)的Simscape模型,该模型通过Matlab代码和Simulink仿真工具实现,旨在对混合动力汽车的动力系统进行建模仿真分析。模型涵盖了发动机、电机、电池、传动系统等关键部件,能够模拟车辆在不同工况下的能量流动控制策略,适用于动力系统设计、能耗优化及控制算法验证等研究方向。文档还提及该资源属于一个涵盖多个科研领域的MATLAB仿真资源包,涉及电力系统、机器学习、路径规划、信号处理等多个技术方向,配套提供网盘下载链接,便于用户获取完整资源。; 适合人群:具备Matlab/Simulink使用基础的高校研究生、科研人员及从事新能源汽车系统仿真的工程技术人员。; 使用场景及目标:①开展混合动力汽车能量管理策略的研究仿真验证;②学习基于Simscape的物理系统建模方法;③作为教学案例用于车辆工程或自动化相关课程的实践环节;④其他优化算法(如智能优化、强化学习)结合,实现控制策略的优化设计。; 阅读建议:建议使用者先熟悉Matlab/Simulink及Simscape基础操作,结合文档中的模型结构逐步理解各模块功能,可在此基础上修改参数或替换控制算法以满足具体研究需求,同时推荐访问提供的网盘链接获取完整代码示例文件以便深入学习调试。
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