9、网络攻击与协议分析技术详解

网络攻击与协议分析技术详解

1. MitM(中间人攻击)概述

中间人攻击(MitM)比被动监听对话更为高级。在这种攻击中,受害者与攻击者进行通信,攻击者再将数据转发给受害者原本要通信的接收方,反之亦然。当攻击者在通信中完全不被察觉,能够监听整个对话时,才是一次真正成功的 MitM 攻击,这属于主动情报收集的一种形式。

若攻击成功,应立即捕获所有流量以便后续分析。如果目标用户使用端到端加密(如 HTTP 流量凭证和其他敏感表单数据使用 SSL 加密),可以尝试使用 SSLStrip 工具以明文形式读取流量。

SSLStrip 是一个开源的 MitM 工具,它允许攻击者将受害者的流量转发到安全的 SSL/TLS 连接。由于攻击者处于通信中间,受害者到攻击者的流量是明文的,这使攻击者有机会嗅探包含敏感 HTML 表单数据的数据包。而攻击者到受害者试图访问的终端服务器或服务的流量则使用 SSL/TLS 加密。

2. 使用 Perl 进行 ARP 欺骗

在简单路由网络或网络地址转换(NAT)网络中,所有流量通过一个称为网关的集中路由连接到互联网。若能让网络中的系统认为我们是网关,就可以在记录流量后将其转发到实际网关。

具体操作是通过毒害受害者的 ARP 缓存表,向受害者发送一个无偿的 ARP 回复,告知其网关 IP 对应的 MAC 地址是我们的 MAC 地址。受害者会信任该数据包并更新 ARP 缓存表。

以下是使用 Perl 实现 ARP 欺骗的代码:

#!/usr/bin/perl -w
use strict;
my $usag
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,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模预测控制相关领域的研究生研究人员。; 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)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模线性化提供新思路;③结合深度学习经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想工程应用技巧。
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