清除病毒和清除流氓的不同

本文探讨了清除流氓软件的难度及原因。与病毒不同,流氓软件由公司开发,不考虑系统稳定性,只追求安装量。文章分析了技术上的清除难点,并介绍了几种有效的清除手段。
管了一段时间论坛,了解到网民对流氓软件有着切肤之痛,不少网友尝试用各种办法来尝试清除流氓软件。结果却发现流氓软件和病毒软件相比,流氓软件更难清除。

这其中有一个深刻的原因,病毒通常是个人或小工作室制作,而流氓软件是公司制作,研发实力和反病毒公司相比并不逊色,而流氓可以完全不顾忌产品的稳定性,只追求点击量,安装量。用户系统的死活流氓软件是根本不考虑的。相反,杀毒公司的反流氓软件产品,必须考虑到兼容性,清除效率,修复能力,BUG解决等问题,受制因素更多。杀毒公司还有个很重要的顾虑来自法律纠纷,360不是前几天输了么,毒霸接到的律师函也有一打了吧。比较可笑的是,有的流氓软件公司可以给杀毒公司递律师函,却胆小到自己主页上从不敢提自己是干嘛的,流氓软件公司开发的流氓程序,甚至在他的主页上没有提供下载,只是通过网盟发布共享软件捆绑。

技术上来讲,杀病毒的流程基本是这样,杀毒软件调用反病毒引擎和特征库,扫描内存、文件是否有和病毒特征库匹配,发现一个就清除一个,是顺序执行的。比较难杀的病毒、***有守护进程A、B,甚至有的还有,A、B、C相互守护,你杀掉A时,引擎还没有检测到B是病毒,B会尝试重启A,这时A就重启了,当杀毒软件杀掉B时,A又回头重新启动B,如此循环,你就发现总也杀不掉。

相当一部分流氓软件采用守护进程,甚至rootkit,rootkit可以完全隐藏自身,当杀毒软件检测病毒时,rootkit可以返回虚假值。当你尝试手工清除时,你会发现根本找不到相关文件,进程中隐藏了,文件夹也隐藏了。

那技术上清除流氓软件该怎么办呢?可以采用的作法有多种,比如限制进程创建,冰刃就有这个配置,缺点是使用这个配置后,在恢复正常进程创建前,任何其它程序都不能运行。

还可以分析流氓软件的安装行为,比如生成了某文件,修改了某键值,把这些修改记录为流氓软件特征库,清除流氓时,采用某种技术,一次性恢复到流氓软件安装前的状态,通常这样清除流氓软件需要重启计算机。

毒霸还有另一个绝招,就是使用文件粉碎,根据对该流氓软件的分析,明确知道系统中哪些文件是流氓程序,一次性使用文件粉碎功能把相关文件全部删除。但这样还没有结束,单纯删除文件的方法可不适用于清除流氓软件,流氓软件修改的系统配置如果不修复,就会带来更多问题,比如,不能上网,正常程序不能运行等。反流氓软件还需要在删除流氓文件后完成注册表还原等善后工作,这个操作有时也需要重启后生效。

流氓软件是不会自动退出用户的系统的,因为耍流氓的低成本和耍流氓的高收益比起来,实在微不足道。反流氓软件的战役注定打的会比反病毒更艰难,因为到目前,还没有看到任何流氓软件遭到司法制裁。
标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 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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