28、隐形网络:技术与防御策略解析

隐形网络:技术与防御策略解析

1. 邻居发现与容量估计

在网络环境中,当一个节点接收到数据包时,会将其IP地址添加到邻居表中。若该节点尚未向此邻居表明自己参与SIN网络,便会在后续发往该地址的数据包中嵌入发现信号来表明参与。由于几乎所有流量都会引发某种响应数据包,邻居关系通常是对称的。

发现邻居后,节点可通过观察一段时间内发往该邻居的数据包来估计传输容量。具体操作是压缩发往该邻居的每个应用程序有效负载,并收集数据包中空出空间的大小。这些逐包容量可按合适的时间间隔(如每天)累加,以确定每天到该邻居的容量估计值。每个节点会在邻居表中存储对每个邻居的这些估计值。

2. 命名机制

当主机被入侵时,SIN恶意软件会为节点生成一个标识符,以便其他节点对其进行命名。为避免使用现有知名主机标识符(如IP地址)可能导致的安全风险(若结合链路状态路由协议,可能使单个被渗透节点轻易定位所有参与者),节点为自己生成的标识符是一个固定长度的新随机值,这里选择4字节长度。

发现邻居后,节点会将自己的标识符压缩到现有应用程序有效负载中,插入到发往该邻居的数据包中,并添加一个小的头部来表明这是发送节点的标识符。每个发送的数据包大小与原始数据包相同,以确保该方法具有隐形性。收集到邻居的标识符后,节点会将其插入邻居表,与该邻居的IP地址关联。

3. 数据对象模型

SIN网络设计允许对象在节点间传输。对象以自身长度开头(如前四个字节),具有自描述性。对象通过一系列点对点消息在网络中传输,每条消息嵌入从一个节点到邻居的即将发送的数据包中。

对象有一个标识符,会包含在每个包含该对象字节的SIN消息头部。应用程序数据

【激光质量检测】利用丝杆步进电机的组合装置带动光源的移动,完成对光源使用切片法测量其光束质量的目的研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了利用丝杆步进电机的组合装置带动光源移动,结合切片法实现对激光光源光束质量的精确测量方法,并提供了基于Matlab的代码实现方案。该系统通过机械装置精确控制光源位置,采集不同截面的光强分布数据,进而分析光束的聚焦特性、发散角、光斑尺寸等关键质量参数,适用于高精度光学检测场景。研究重点在于硬件控制图像处理算法的协同设计,实现了自动化、高重复性的光束质量评估流程。; 适合人群:具备一定光学基础知识和Matlab编程能力的科研人员或工程技术人员,尤其适合从事激光应用、光电检测、精密仪器开发等相关领域的研究生及研发工程师。; 使用场景及目标:①实现对连续或脉冲激光器输出光束的质量评估;②为激光加工、医疗激光、通信激光等应用场景提供可靠的光束分析手段;③通过Matlab仿真实际控制对接,验证切片法测量方案的有效性精度。; 阅读建议:建议读者结合机械控制原理光学测量理论同步理解文档内容,重点关注步进电机控制逻辑切片数据处理算法的衔接部分,实际应用时需校准装置并优化采样间距以提高测量精度。
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