trojan shell

时间: 2023-10-27 12:08:11 浏览: 68
<<引用: Trojan Shell 是一种特定类型的木马程序,它具有隐藏和潜伏的特点。它通常以一个合法程序的形式出现,但在内部隐藏着恶意代码。一旦被激活,Trojan Shell 就会在受感染的系统中创建一个后门,使黑客能够非法地访问和控制这个系统。同时,它还能够窃取用户的敏感信息,如登录凭证、信用卡号码等,并将其发送到远程服务器。Trojan Shell 在网络攻击和非法活动中广泛使用,因其隐蔽性和破坏性而备受关注。>>
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trojan/android.nakedchat.ah

trojan/android.nakedchat.ah是一种Android系统的木马病毒。这个病毒通常伪装成有吸引力的聊天应用程序,以骗取用户下载和安装。一旦用户安装了这个病毒,它会开始窃取用户的隐私信息。它可以获取用户的短信、电话记录、通讯录等敏感信息,并将这些数据发送到攻击者的服务器上。 此外,它还可以偷偷地安装其他恶意应用程序,并可以操控用户的手机,远程访问并控制手机。木马病毒的目的通常是为了盗取用户的信息或者对受感染的设备进行远程攻击。 所以,如果你发现自己的手机运行速度变慢、电池容量变小,或者应用程序和文件被删除,就有可能是中招了。为了避免遭到木马病毒攻击,用户应该避免下载和安装来源不明的应用程序,并对手机进行常规的安全检查。如果出现可疑情况,及时进行反病毒软件扫描和清理。

Trojan.MSWord.Agent.bi

Trojan.MSWord.Agent.bi 是一种恶意软件(恶意代码),它被归类为针对Microsoft Word文档的特洛伊木马。它通常以 .doc 或 .docx 文件的形式传播,并利用Microsoft Word的漏洞或弱点进行攻击。 一旦被感染,Trojan.MSWord.Agent.bi 可能会执行各种恶意活动,例如: 1. 数据窃取:该木马可以窃取用户的敏感信息,如登录凭据、银行账号、个人信息等。 2. 后门功能:它可以创建后门,使攻击者能够远程访问受感染系统,并执行恶意操作。 3. 恶意传播:该木马可以尝试通过感染其他Word文档、通过电子邮件或网络传播自身。 为了防止感染 Trojan.MSWord.Agent.bi 或其他恶意软件,以下是一些建议的安全措施: 1. 更新软件:及时更新您的操作系统、应用程序和安全软件,以修补已知漏洞并获得最新的安全性保护。 2. 警惕附件和链接:不要打开来自未知或不可信来源的附件,避免点击可疑或垃圾邮件中的链接。 3. 使用安全软件:安装和定期更新可靠的安全软件,如杀毒软件、防火墙和恶意软件扫描工具。 4. 持续教育和培训:提高个人和团队对网络安全的意识,学习如何识别和应对恶意软件攻击。 如果您怀疑自己的系统已经感染了 Trojan.MSWord.Agent.bi 或其他恶意软件,请立即与网络安全专家或技术支持团队联系,以获取进一步的帮助和处理建议。

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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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