特洛伊木马是什么恶意代码

时间: 2023-07-03 21:15:03 浏览: 553
特洛伊木马(Trojan horse)是一种恶意代码,它通常伪装成有用的软件程序,并在用户不知情的情况下安装在计算机上。一旦安装成功,特洛伊木马就会给黑客提供远程访问计算机的权限,从而可以进行各种恶意活动,如窃取个人信息、破坏系统文件、安装其他恶意软件等。特洛伊木马的危害性很高,用户需要时刻保持警惕,不要轻信不明来源的软件程序,以免被特洛伊木马感染。
相关问题

病毒和特洛伊木马相同点

病毒和特洛伊木马都是计算机安全领域中的恶意软件,它们的相同点在于它们都可以对受感染的计算机系统造成破坏,以及对用户的隐私和数据安全造成威胁。此外,它们都需要用户的行为来启动,例如用户打开一个感染的文件或者运行一个下载的程序。尽管病毒和特洛伊木马有许多相似之处,但它们的传播方式和攻击方式有所不同。病毒可以自我复制并传播到其他系统,而特洛伊木马则是通过欺骗用户安装恶意软件,从而获得对系统的控制权限。

论述特洛伊木马技术的发展趋势和最新动向

特洛伊木马技术是指一种利用网络安全漏洞,通过欺骗手段将恶意代码植入目标计算机系统中的攻击手段。这种技术已经存在了很多年,但是随着网络技术的不断发展和完善,特洛伊木马技术也在不断地演化和更新。 以下是特洛伊木马技术的发展趋势和最新动向: 1. 网络攻击方式的变化:随着网络攻击手段的不断进化,特洛伊木马技术也有了新的应用场景,例如在移动设备和物联网等领域中的应用。 2. 加强对恶意软件的检测和防范:随着各种恶意软件的不断增多和变化,防范和检测的手段也在不断改进和完善。 3. 多元化的攻击手段:特洛伊木马技术也逐渐向多个方向发展,例如利用社交工程手段欺骗用户,或者利用零日漏洞攻击系统等。 4. 攻防技术的不断升级:攻击者和防御者之间的技术对抗也在不断升级,攻击者需要不断创新和寻找新的漏洞,而防御者则需要不断更新和完善防御工具。 5. 人工智能和机器学习的应用:随着人工智能和机器学习技术的不断发展,特洛伊木马攻击也可能会利用这些技术,例如使用自适应的攻击方式,或者利用机器学习算法来识别并规避防御措施。 总之,特洛伊木马技术的发展趋势和最新动向是多方面的,需要不断关注和研究,以保障网络安全。

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这一段讲的是什么:Abstract—A recent trojan attack on deep neural network (DNN) models is one insidious variant of data poisoning attacks. Trojan attacks exploit an effective backdoor created in a DNN model by leveraging the difficulty in interpretability of the learned model to misclassify any inputs signed with the attacker’s chosen trojan trigger. Since the trojan trigger is a secret guarded and exploited by the attacker, detecting such trojan inputs is a challenge, especially at run-time when models are in active operation. This work builds STRong Intentional Perturbation (STRIP) based run-time trojan attack detection system and focuses on vision system. We intentionally perturb the incoming input, for instance by superimposing various image patterns, and observe the randomness of predicted classes for perturbed inputs from a given deployed model—malicious or benign. A low entropy in predicted classes violates the input-dependence property of a benign model and implies the presence of a malicious input—a characteristic of a trojaned input. The high efficacy of our method is validated through case studies on three popular and contrasting datasets: MNIST, CIFAR10 and GTSRB. We achieve an overall false acceptance rate (FAR) of less than 1%, given a preset false rejection rate (FRR) of 1%, for different types of triggers. Using CIFAR10 and GTSRB, we have empirically achieved result of 0% for both FRR and FAR. We have also evaluated STRIP robustness against a number of trojan attack variants and adaptive attacks. Index Terms—Trojan attack, Backdoor attack

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