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“棱镜门”事件的曝出,使得Cisco路由器的安全性问题越来越受到重视。从提升网络环境的安全角度出发,通过引入动态污点分析技术来检测针对Cisco IOS的内存溢出攻击。通过分析Cisco IOS的指令格式,根据不同指令的特点制定相应的污点传播规则,实现了Cisco IOS上的动态污点分析技术。在此基础上,通过定位Cisco IOS中的安全库函数来确定安全性检测点,并在安全性检测点实现对内存溢出攻击的检测。实验结果证明了本文提出的攻击检测方法的有效性,并可以追踪攻击的来源,有利于提升网络的安全性。 相似文献
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Cisco IOS的安全功能探索 总被引:1,自引:0,他引:1
Cisco厂商提供了多层次多角度的安全解决方案,Cisco IOS设备的安全功能是其重要的组成部分,它主要包括登录验证、权限分级、路由收敛、TCP拦截、访问控制和日志记录等内容,清晰地掌握和熟练地运用这些技术对网络设备的安全运行具有重要意义。 相似文献
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本文针对Cisco IOS类型7加密口令的破解工具,分析了他的缺陷,在其原有算法的基础上进行了改进,利用文中程序生成的类型7加密字符串,不会被流行的破解工具破解。 相似文献
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胡长杰 《电脑编程技巧与维护》2016,(9)
针对目前智能家居系统存在的不足,对现有智能家居系统进行对比分析,完成一套通信距离更长、通信更可靠且易于扩展的家用系统.系统由IOS终端、无线中继器、射频设备、服务器组成.在系统中,IOS终端通过无线网络与家中设备通信,实现对厨房、卧室、门窗全范围监控. 相似文献
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绝大多数的数据库和Web应用安全问题是由于用户的错误输入导致的。分析了当今广泛采用的众多技术,如过滤技术和静态分析技术,在SQLIA防范中存在弱点和缺陷,指出必须解决由Web系统动态构造SQL语句的非结构化所带来的语义鸿沟问题,才能根除SQLIA的结论。 相似文献
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提出了一种基于静态分析的SQL注入攻击的检测方法。静态分析Web应用程序的源文件,提取污染源到执行参数的构造路径,形成检测规则。动态执行时替换规则中的输入参数为用户输入值,比较得到的SQL语句和原SQL语句在语义和结构上的异同,判断是否存在SQL注入攻击。实验结果表明,该方法有效可行,增加了过滤模块后对系统的性能影响不大。 相似文献
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底层虚拟机混淆器(OLLVM)是一个著名的代码混淆工具,除了用于保护商业软件的安全外,也被恶意代码的开发者所利用,以此增加分析难度。为便于安全研究人员对ARM恶意程序进行分析,提出并实现了基于动态分析的OLLVM自动化反混淆方法。对于虚假控制流,根据不透明谓词的内存特征监控内存读写并利用动态污点分析技术识别虚假控制流来完成反混淆;对于控制流平坦化,通过动态运行程序并记录基本块的执行顺序来完成反混淆;同时利用多执行路径构造来提高代码覆盖率,最后通过指令修复还原基本块之间的关系。实验结果表明,该方法可准确消除可执行程序中因混淆产生的条件分支,且反混淆后得到的程序其运行结果与未混淆的程序保持一致,能有效完成对ARM混淆程序的反混淆工作。 相似文献
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In this work, we investigate a new ranking method for principal component analysis (PCA). Instead of sorting the principal components in decreasing order of the corresponding eigenvalues, we propose the idea of using the discriminant weights given by separating hyperplanes to select among the principal components the most discriminant ones. The method is not restricted to any particular probability density function of the sample groups because it can be based on either a parametric or non-parametric separating hyperplane approach. In addition, the number of meaningful discriminant directions is not limited to the number of groups, providing additional information to understand group differences extracted from high-dimensional problems. To evaluate the discriminant principal components, separation tasks have been performed using face images and three different databases. Our experimental results have shown that the principal components selected by the separating hyperplanes allow robust reconstruction and interpretation of the data, as well as higher recognition rates using less linear features in situations where the differences between the sample groups are subtle and consequently most difficult for the standard and state-of-the-art PCA selection methods. 相似文献