字如其命名

黑客攻击与恶意软件 黑客是孤独的，因为掌握了通往任意门的秘诀。 只要我的技术高超，我就要首先为我的祖国服务。 内容提要： 一、网络不安全因素与网络安全体系 二、恶意软件的防治 三、黑客攻击及预防方法

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恶意网址URL检测一直是信息安全防御技术领域的研究热点之一。针对传统恶意URL检测技术无法自主探测未知URL,并且缺乏适应大数据时代发展的能力等问题,设计并实现了一种基于大数据技术,结合决策树算法与黑白名单技术的恶意URL检测模型。该模型基于Spark分布式计算框架,利用已知URL训练集提取特征、训练决策树分类模型,然后用已有分类模型对黑白名单无法检测出的URL进行分类预测,达到检测目的。实验证明,构建的检测模型具有很好的检测效果和稳定性。

传统的无线传感器网络（wireless sensor network，WSN）攻防模型一般只考虑一种攻击行为，而在真实情况下，恶意节点为了提高攻击成功率，常常会同时采取多种攻击方式，并且能够根据对方的防御情况灵活调整攻击策略。针对这种情况，提出了一种面向多种攻击的无线传感器攻防博弈模型，分别对WSN在外部攻击、内部攻击和混合攻击下的攻防博弈过程进行研究。利用不完全信息博弈理论分别建立了三种攻击下的博弈模型，通过对博弈模型的分析与求解，得到了攻防双方的最优策略，并利用数值模拟方法对理论结果进行了验证。研究结果对WSN中入侵检测系统（intrusion detection system，IDS）的设计具有现实指导意义。

解码范例 如果需要线索，请尝试使用中间步骤从每个解码示例的第一个文件到最后一个文件。

信息安全

针对现有恶意PDF文档在检测方案存在特征顽健性差、易被逃避检测等问题，提出了一种基于混合特征的恶意PDF文档检测方法，采用动静态混合分析技术从文档中提取出其常规信息、结构信息以及API调用信息，并基于K-means算法设计了特征提取方法，聚合出表征文档安全性的核心混合特征，从而提高了特征的顽健性。在此基础上，利用随机森林算法构建分类器并设计实验，对所提方案的检测性能以及抵抗模拟攻击的能力进行了探讨。

恶意URL项目 学生项目 使用机器学习来检测恶意网站 主题已涵盖： 知识网络 随机森林 主成分分析 编程语言：python 编译器：Jupiter Notebook 数据集来源： : 主成分分析 在Random Forest网站上练习 使用All.csv，应用随机森林和KNN，并比较结果。

AdwCleaner 是一款可从您的计算机上搜索和删除广告软件，工具栏，潜在有害程序（PUP）和浏览器劫持者的应用程序，通过使用 AdwCleaner 您可以删除多种类型的有害程序，从而使您更加精简。 无论这些程序最终在计算机上如何运行，此应用程序都可以快速，平稳地将其删除。AdwCleaner 可以释放计算机中不需要的程序和恶意软件，包括广告软件，工具栏等。 恶意广告程序清除工具 Malwarebytes AdwCleaner 中文版 恶意广告程序清除工具 Malwarebytes AdwCleaner 中文版 AdwCleaner 通过直观的界面清晰呈现所有功能。屏幕顶部的进度条显示了所选活动的进度，在其下方，您将找到用于实际任务的按钮，包括扫描，清理，报告，然后在窗口的底部找到扫描结果，这些结果按服务，文件夹，文件，快捷方式，预定任务，注册表等类别进行分类，以方便搜索。 快速工作：无论您使用哪种功能，都不会为等待完成而烦恼，从扫描到清洁的所有过程都可以快速，顺利地完成，这使该程序成为您日常或每周维护的一个不错的选择例行 积极的默认删除：此程序在删除内容方面非常具有攻击性，这通常是一件好事，但也可能意味着不时清除了某些您想要或需要的物品，为了避免这种情况，您需要可以在运行清洁功能之前仔细检查各个项目并取消选择要保留的任何内容。但这可能会有些乏味，并且还会大大增加完成该过程所需的时间。 AdwCleaner以易于访问，方便且免费的软件包提供了许多不错的功能。尽管它会主动删除程序，但对于所有经验水平的用户来说，这都是一个不错的选择，对真正的新手用户而言可能是一个挑战。 AdwCleaner 在 32 和 64 位系统中都兼容。