Advertisement

MATLAB代码保密-PASAD：感知进程的隐蔽攻击检测

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
PASAD是一种用于检测针对MATLAB环境中运行进程隐蔽攻击的方法。它通过分析系统行为和数据模式来识别潜在的安全威胁，确保代码保密性。 该存储库包含必要的代码和数据文件以重现2018年ACMCCS上发表的论文《真相将传出：控制系统隐身攻击的过程级检测》中的发现。具体而言，它提供了用于生成本段落第4.1、4.2、4.4及4.5节中涉及损坏攻击、隐身攻击及其他实验（如设定报警阈值）结果所需的数据和代码。 存储库包括从田纳西州-伊士曼挑战过程获得的捕获数据，并使用了文中提及的结果。然而，由于保密原因，第4.3节所用SWaT测试床工厂及第4.6节中真实供水工厂的相关数据并未包含在内。 “data”目录下的每个子文件夹均含有用于验证各章节内容的数据集。“code”目录中的pasad.m文件包括了重现论文部分图示所需的Matlab代码。Data_creator.m脚本使用DVCP-TE模型创建实验方案所需的数据，但需注意由于该模型的随机特性，由脚本生成的数据可能与“data”子文件夹中实际提供的数据存在细微差异。 所述pasa

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • MATLAB代码保密-PASAD：感知进程的隐蔽攻击检测
    优质
    PASAD是一种用于检测针对MATLAB环境中运行进程隐蔽攻击的方法。它通过分析系统行为和数据模式来识别潜在的安全威胁，确保代码保密性。 该存储库包含必要的代码和数据文件以重现2018年ACMCCS上发表的论文《真相将传出：控制系统隐身攻击的过程级检测》中的发现。具体而言，它提供了用于生成本段落第4.1、4.2、4.4及4.5节中涉及损坏攻击、隐身攻击及其他实验（如设定报警阈值）结果所需的数据和代码。 存储库包括从田纳西州-伊士曼挑战过程获得的捕获数据，并使用了文中提及的结果。然而，由于保密原因，第4.3节所用SWaT测试床工厂及第4.6节中真实供水工厂的相关数据并未包含在内。 “data”目录下的每个子文件夹均含有用于验证各章节内容的数据集。“code”目录中的pasad.m文件包括了重现论文部分图示所需的Matlab代码。Data_creator.m脚本使用DVCP-TE模型创建实验方案所需的数据，但需注意由于该模型的随机特性，由脚本生成的数据可能与“data”子文件夹中实际提供的数据存在细微差异。 所述pasa
     
  • XSS攻击的检测
    优质
    本篇文章主要探讨了XSS（跨站脚本）攻击的基本原理、常见类型及其危害，并介绍了多种有效的检测技术和预防措施。 XSS攻击检测代码可以删除bin生成的class文件，直接使用src加载.java文件即可。开发使用的IDE是MyEclipse，请根据实际使用的其他工具进行相应的调整。
     
  • 网络攻击检测识别网络攻击检测识别
    优质
    网络攻击检测识别技术专注于监测和分析网络安全威胁，通过运用机器学习、行为分析等方法，及时发现并应对潜在的恶意活动，保障信息系统的安全稳定运行。 网络攻击检测是指识别网络中的恶意活动或威胁的行为。
     
  • ASP.NET环境下检测SQL注入攻击的代码
    优质
    本文章提供了一种在ASP.NET环境中用于识别和防御SQL注入攻击的技术方法及其实现代码，旨在增强Web应用程序的安全性。 防网站被攻击代码主要是为了增强网站的安全性，防止黑客入侵、SQL注入和其他网络攻击行为。这类代码可以包括输入验证、使用安全的HTTP协议（如HTTPS）、设置防火墙规则以及定期更新软件等措施。通过这些方法，可以帮助保护敏感数据不被泄露，并确保网站服务稳定运行。
     
  • E语言进程隐蔽技术
    优质
    E语言进程隐蔽技术是指利用E语言实现的一种高级隐蔽技术，旨在使恶意软件或程序在操作系统中不被检测到运行，增加其持久性和攻击效果。 通过驱动隐藏进程和取消隐藏进程的设置纯属娱乐用途，并自行编写。
     
  • ARP攻击的程序代码
    优质
    这段材料包含了一段用于执行ARP（Address Resolution Protocol）攻击的程序代码。通过使用这样的代码，攻击者能够在局域网内伪造IP-MAC绑定，导致网络通信被拦截或篡改。由于此类行为可能严重威胁网络安全与稳定性，强烈建议用户仅出于学习合法用途研究该技术，并严格遵守相关法律法规，禁止非法入侵及破坏计算机信息系统的行为。 一般的ARP欺骗是通过向被攻击的主机发送ARP REPLY数据报来实现的，在这些数据报中，源IP地址设置为被攻击主机要通信的目标主机的IP地址，而源MAC地址则替换为发起攻击者的MAC地址。 假设存在两台机器A和B。如果我向机器A发送一个ARP REPLY数据包，并将其中的源IP地址设为B的IP地址，同时把源MAC地址设置成我的设备的MAC地址（确保IPRouter功能开启以转发此数据），那么当A尝试向B发送数据时，这些信息会被直接发往我的设备。同样的操作也可以在机器B上进行，这样就可以使所有从A到B的数据流都通过我控制的主机中转。 一旦完成了对两台目标机（即A和B）的上述设置，它们之间的通信数据就会不断经过攻击者的设备转发，直到有正常的ARP响应更新了这两台计算机上的ARP缓存为止。
     
  • 【图像隐藏】利用DCT算法进行数字水印的嵌入、检测及攻击分析（附带Matlab源码）
    优质
    本项目运用DCT算法实现数字水印技术，包括嵌入与提取过程，并对其进行鲁棒性测试和常见攻击分析。提供完整Matlab代码供学习参考。 基于DWT算法实现数字水印的嵌入与提取，并附带各类攻击情况下的测试及MATLAB代码。
     
  • Python利用机器学习进行Web攻击检测系统的源代码.zip
    优质
    本资源提供了一个基于Python和机器学习框架的Web攻击检测系统源代码，旨在帮助开发者理解和实现有效的网络安全防护机制。 Python基于机器学习的web攻击检测系统源码.zip
     
  • 基于情境感知的显著性检测的Matlab代码
    优质
    本项目提供了一套用于进行基于情境感知的图像显著性检测的Matlab代码，旨在帮助研究者和开发者更好地理解和应用这一领域的算法和技术。 Context-Aware Saliency Detection的Matlab代码，可以直接运行，请自行提供图片。
     
  • 基于Matlab的认知无线电PUE攻击信号检测仿真平台.docx
    优质
    本文档详细介绍了基于Matlab开发的一种认知无线电PUE（主用户设备）攻击信号检测仿真平台的设计与实现。该平台能够有效模拟和分析不同环境下的PUE攻击，并为研究人员提供了一个全面的测试工具，以评估各种检测算法的性能。通过详尽的实验验证了其在提高网络安全方面的潜力和实用性。 本段落档介绍了一个基于MATLAB的仿真平台，用于检测认知无线电网络中的PUE（Primary User Emulation Attack）攻击信号。在无线通信领域，认知无线电技术能够使设备动态感知并利用频谱资源，但同时也带来了如PUE这样的安全挑战。 该平台模拟了电视塔位于位置A1处的情况，并设定了一个覆盖范围为直径2000的圆形区域。仿真中包括10个合法次级用户和1500个潜在攻击者的位置数据，这些位置通过随机均匀分布生成。 在代码实现上，使用两个for循环分别处理PUE与LV的数据点，计算它们之间的欧氏距离，并利用rho矩阵来比较不同设备间的相对距离。接着进行两种主要的检测：DRT（Distance-Ratio Test）和DDT（Distance-Difference Test）。前者检查PUE与LV的距离比率是否在主用户与LV之间合理的范围内；后者可能进一步分析多个LV间的位置差异，以确认是否存在攻击行为。 仿真结果通过累积不同阈值下的测试结果来评估检测效率，并优化认知无线电网络的安全性能。此平台对研究频谱管理和网络安全具有重要意义，有助于开发更有效的防护策略和算法。