非常形象的傻瓜化网络基础教程

通过一个生动的故事,介绍了网络攻防中的基本概念和技术,包括路由欺骗、数据窃听、DDoS攻击、拒绝服务攻击、ARP欺骗等。
非常形象的傻瓜化网

首先他告诉自己院里管电话的王大爷说:“你给李大爷打个电话说小暗搬到咱们院子了,以后凡是打给他的电话我来接”,王大爷没反映过来(毕竟年纪大了啊!)就给李大爷打了电话,说:“现在我来管理小暗的电话了,孙已经不管了”,结果李大爷就把他的通讯录改了,这叫做路由欺骗。
以后小不点再找小暗,李大爷就转给王大爷了(其实应该转给孙大爷的),王大爷收到了这个电话就转给了小明(因为他之前已经和小明说好了),小明收到这个电话就假装小暗和小不点通信。因为小明作贼心虚,害怕明天小不点和小暗见面后当面问他,于是通信断了之后,又自己以小不点的名义给小暗通了个电话复述了一遍刚才的话,有这就叫数据窃听
再后来,小不点还是不断的和小暗联系,而零落了小明,小明心里嘀咕啊:“我不能总是这样以小暗的身份和小不点通话啊,外一有一天露馅了怎么办!”于是他想了一个更阴险的招数:“干脆我也不偷听你们的电话了,你小不点不是不给我打电话吗!那我让你也给小暗打不了,哼哼!”,他怎么做的呢?我们来看:
他联系了一批狐朋狗友,和他们串通好,每天固定一个时间大家一起给小暗院子传达室打电话,内容什么都有,只要传达室的孙爷爷接电话,就会听到“打雷啦,下雨收衣服啊!”、“人是人他妈生的,妖是妖他妈生的”、“你妈贵姓”等等,听的脑袋都大了,不听又不行,电话不停的响啊!终于有一天,孙爷爷忍不住了,大喊一声:“我受不了拉!!!!”,于是上吊自杀了!
这就是最简单的DDOS攻击,孙爷爷心理承受能力弱的现象叫做“数据报处理模块有BUG”,孙爷爷的自杀叫做“路由器瘫痪”。如果是我,就会微笑着和他们拉家常,例如告诉他们“我早就听了天气预报,衣服10分钟前已经收好了”或者“那你妈是人还是妖”或者“和你奶奶一个姓”等等,我这种健全的心理叫做“健壮的数据报处理,能够抵御任何攻击”
孙爷爷瘫了之后,小不点终于不再给小暗打电话了,因为无论他怎么打对方都是忙音,这种现象叫做“拒绝服务”,所以小明的做法还有一个名字叫做“拒绝服务攻击”。
小明终于安静了几天,...
几天后,小明的院子来了一个美丽的女孩,名字叫做小丽,小明很喜欢她(小小年纪玩什么早恋!)可是小丽有个很帅的男朋友,小明干瞪眼没办法。当然这里还是要遵循上面的原则:小丽是不能出院子的。那个男的想泡小丽自然只能打电话,于是小明又蠢蠢欲动了:
还记得王爷爷是院子的电话总管吗?他之所以能管理电话是因为他有一个通讯录,因为同一个院子可能有2个孩子都叫小明,靠名字无法区分,所以通讯录上每一行只有两项:
门牌   电话
一号门   1234567 (这个是小明的)
二号门   7654321 (这个是小丽的)
......
王爷爷记性不好,但这总不会错了吧(同一个院子不会有2个“二号门”吧)?每次打电话人家都要说出要找的电话号码,然后通过通讯录去院子里面敲门,比如人家说我找“1234567”,于是王爷爷一比较,哦,是一号门的,他就去敲一号门“听电话”,如果是找“7654321”,那他就找二号门“听电话”。
这里的电话号码就是传说中的“IP地址”
这里的门牌号就是传说中的网卡的’MAC‘地址(每一块网卡的MAC地址都是不一样的,这是网卡的制造商写死在网卡的芯片中的)
小明心里想“奶奶的,老子泡不到你也别想泡”,于是他打起了王爷爷通讯录的主意,经过细心的观察,周密的准备,他终于发现王爷爷有尿频的毛病(毕竟是老人啊...),终于在一个月黑风高的白天,王爷爷去上厕所了,小明偷偷的摸进传达室,小心翼翼的改了王爷爷的通讯录......
过了几天,小丽的男朋友又给小丽打来了电话,对方报的电话是“7654321”,王爷爷一看通讯录,靠:
门牌   电话
一号门   1234567 (这个是小明的)
一号门   7654321 (注意:这个原来是小丽的,但是被小明改了)
......
王爷爷不知道改了啊,于是就去找一号门的小明了,小明心里这个美啊,他以小丽父亲的口吻严厉的教训了那个男的和小丽之间不正当的男女关系,结果那个男的恭恭敬敬的挂了电话。当然小丽并不知道整个事情的发生...
这里小明的行为叫做“ARP欺骗”(因为在实际的网络上是通过发送ARP数据包来实现的,所以叫做“ARP欺骗”),王爷爷的通讯录叫做“ARP表”
这里要注意:王爷爷现在有两个通讯录了,一个是记录每个院子传达室电话的本本,叫做“路由表”,一个是现在说的记录院子里面详细信息的本本,叫做“ARP表”。
有句命言是“人们总是在追求完美的,尽管永远也做不到”(请记住这句话,因为这是一个大名人--也就是我,说的)
王爷爷的制度中有一条是这么写的“每个月要重新检查一下门牌号和电话的对应本(也就是ARP表)”,这个动作叫做“刷新ARP表”,每个月的时间限制叫做“刷新ARP表的周期”。这样小明为了让那个男的永远不能找到小丽,之后每个月都要偷偷改一次那个通讯录,不过这样也是不得不做的事啊!
补充一点,小明是很聪明的,如果通讯录(ARP表)被改成了这样:
门牌(MAC)   电话(IP)
一号门       1234567 (这个是小明的)
二号门       1234567 (注意:这个被小明改了,但是他一时头晕改错了)
......
就会是计算机就会弹出一个对话框提示“出现重复的IP地址”,最终会导致王爷爷不知所措,于是通知一号门和二号门,你们的电话重复了。这样小丽就知道有人在破坏她的好事,这个现象叫做“骗局被揭穿了”
小不点知道了小明偷听他和小暗的电话,于是就和小暗约定好了密码。小不点在家里把要说的加密了之后告诉小暗。土豆-〉星期三,地瓜-〉请客,笨蛋-〉小不点家。于是小不点告诉小暗:土豆笨蛋地瓜。小明听了???不懂。。。。郁闷了。。。这是加密。
除此之外,小丽也知道了小明改他家的电话号码了。于是王爷爷就登门一个一个把电话和门牌号记下来。并且藏起来不允许外人修改,只能自己有钥匙(密码)。这是ip地址和MAC地址绑定。当有人改了电话号码的时候,就得找王爷爷改。麻烦是麻烦了,但是安全了。不过小明偷偷的把王爷爷的钥匙偷配了一把(盗窃密码成功),于是他还可以修改。这样么,就这样了。
络基础教程


本文转自 霜寒未试 51CTO博客,原文链接:http://blog.51cto.com/51bbs/147861,如需转载请自行联系原作者
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和常用方法。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和改进,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和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,提供多种数据处理和建模功能。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和测试集,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!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值