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新型 Linux 病毒,脚本超 1000 行,功能复杂

俄罗斯杀毒软件公司 Dr.Web 近日公开了一个被称为 Linux.BtcMine.174 的新型木马,相比传统恶意 Linux 病毒,它更加复杂,同时也包含了大量恶意功能。 ?...该木马是一个包含 1000 多行代码的 shell 脚本,它同时也是能在受感染 Linux 系统上执行的第一个文件。...在入侵 Linux 之后,脚本会寻找磁盘上具有写入权限的文件夹,进行繁殖,并下载其它模块。...在这个过程中,病毒将查找 Linux 系统上的杀毒软件进程名称,并将其关闭,查找对象包括:safedog、aegis、yunsuo、clamd、avast、avgd、cmdavd、cmdmgd、drweb-configd...目前 Dr.Web 已在 GitHub 上释出了该木马各组件的 SHA1 文件哈希值: https://github.com/DoctorWebLtd/malware-iocs/tree/master/Linux.BtcMine

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    【时间复杂度空间复杂度】

    时间复杂度空间复杂度 0.数据结构介绍及磁盘特点 0.1 数据结构和数据库的区别 0.2 磁盘特点 1....时间复杂度 2.1 时间复杂度的概念 2.2 大O的渐进表示法 2.3 常见时间复杂度计算举例 3. 空间复杂度 4. 常见复杂度对比 5....因此衡量一个算法的好坏,一般是从时间和空间两个维度来衡量的,即时间复杂度和空间复杂度。 时间复杂度主要衡量一个算法的运行快慢,而空间复杂度主要衡量一个算法运行所需要的额外空间。...时间复杂度 2.1 时间复杂度的概念 时间复杂度的定义:在计算机科学中,算法的时间复杂度是一个函数,它定量描述了该算法的运行时间。...空间复杂度不是程序占用了多少bytes的空间,因为这个也没太大意义,所以空间复杂度算的是变量的个数。 空间复杂度计算规则基本跟实践复杂度类似,也使用大O渐进表示法。

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    时间复杂度和空间复杂

    1 时间复杂度 01 时间复杂度定义 在进行算法分析时,语句总的执行次数T(n)是关于问题规模n的函数,进而分析T(n)随n的变化情况并确定T(n)的数量级。...算法的时间复杂度,也就是算法的时间量度,基座T(n)=O(f(n))。它表示随问题规模n的增大,算法执行时间的增长率和f(n)的增长率相同,称作算法的渐进算法时间复杂度,简称为时间复杂度。...所以我们可以总结得出,循环的时间复杂度等于循环体的复杂度乘以该循环运行的次数。 那么下面这个循环嵌套,它的时间复杂度是多少呢?...比如直接插入排序的时间复杂度是O(n^2),空间复杂度是O(1) 。而一般的递归算法就要有O(n)的空间复杂度了,因为每次递归都要存储返回信息。...当不用限定词地使用"复杂度'时,通常都是指时间复杂度。

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    【算法】复杂度理论 ( 时间复杂度 )

    文章目录 一、复杂度理论 二、时间复杂度 1、P 与 NP 问题 2、O 表示的复杂度情况 3、时间复杂度取值规则 4、时间复杂度对比 一、复杂度理论 ---- 时间复杂度 : 描述一个算法执行的大概效率...使用 蛮力算法 , 编程复杂度很低 , 很容易看懂 , 但是其时间复杂度是 O(m \times n) ; 如果使用 Rabin-Karp 算法 , 时间复杂度是 O(m + n) , 但是编程复杂度很高..., 也是很难理解的 ; 一般 蛮力算法 时间复杂度 很高 , 但是 编程复杂度 和 思维复杂度 很低 , 代码容易理解 ; 如果对 时间复杂度 要求很高 , 如必须达到 O(n) 或 O(n^...等 ; 2、O 表示的复杂度情况 O 表示算法在 最坏的情况下的时间复杂度 ; 一般情况下 , 算法的时间复杂度都以最坏情况的时间复杂度为准 ; 但是也有特例 , 快速排序的最坏情况下 , 时间复杂度是...O(n^2) , 这个时间复杂度几乎不会遇到 , 一般情况下描述快速排序的时间复杂度时 , 使用 平均时间复杂度 O(n \log n) ; 3、时间复杂度取值规则 只考虑最高次项 : 时间复杂度描述中

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    时间复杂度与空间复杂

    时间维度:是指执行当前算法所消耗的时间,我们通常用「时间复杂度」来描述。 空间维度:是指执行当前算法需要占用多少内存空间,我们通常用「空间复杂度」来描述。...记作 T(n)= O( f(n) ),称O( f(n) ) 为算法的渐进时间复杂度,简称时间复杂度。 T(n) 不同,但时间复杂度可能相同。...阶乘阶 旅行商问题 说明:常见的时间复杂度有小到大依次排序,随着问题规模n的不断增大,上述时间复杂度不断增大,算法的执行效率越低 1....常数阶 O(1) 无论代码执行了多少行,只要是没有循环等复杂结构,那这个代码的时间复杂度就都是O(1)。 2....立方阶 O(n^3) 3次n循环 7. k 次方阶 O(n^k) k次n循环 3 空间复杂度 类似于时间复杂度的讨论,一个算法的空间复杂度(Space Complexity)定义为该算法所耗费的存储空间

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    漫谈时间复杂度空间复杂

    复杂度,有多复杂。。。我们生来就是为了和各种复杂度作斗争,太简单的没挑战,太复杂的玩不动。。。所以简单就是美,能将复杂的东西进行简单化,也是相当不错的。 花了几个小时,沉迷到理论之中。。。...空间复杂度,就是运行一次的过程中,占用的存储空间的大小度量,例如在进行一个list操作的时候,那么空间复杂度为O(1),当在进行修改删除操作的时候,可能需要新建一个新的存储空间来存储新的队列,从而空间复杂度为...空间复杂度和时间复杂度,可以作为选择数据类型的评判标准之一。...对于一种数据结构来说,有各种各样的时间复杂度,对于python的list实现,当你查询一个元素的时候,时间复杂度是O(1),常量时间;但是当你进行加入元素,删除元素的时候,时间复杂度是O(N),对于特例在尾部增加和删除的操作来说...,时间复杂度又是O(1)。

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    时间复杂度与空间复杂

    它表示随着问题规模n的增大,算法执行时间的增长率和f(n)的增长率相同,称作算法的渐近时间复杂度,简称时间复杂度,其中f(n)是问题规模n的某个函数。...,随着输入规模的增大,时间成本会急剧增大,所以,我们的算法,尽可能的追求的是O(1),O(logn),O(n),O(nlogn)这几种时间复杂度,而如果发现算法的时间复杂度为平方阶、立方阶或者更复杂的,...函数调用的时间复杂度分析 之前,我们分析的都是单个函数内,算法代码的时间复杂度,接下来我们分析函数调用过程中时间复杂度。...我么可以用算法的空间复杂度来描述算法对内存的占用。...由于现在的计算机设备内存一般都比较大,基本上个人计算机都是4G起步,大的可以达到32G,所以内存占用一般情况下并不是我们算法的瓶颈,普通情况下直接说复杂度,默认为算法的时间复杂度。

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    时间复杂度与空间复杂

    一、时间复杂度 1.概念 即时间复杂度计算的是执行次数 2.大O的渐进表示法 1.用常数1取代时间中的所有加法常数 2.在修改后的运行次数函数中,只保留最高项 3.如果最高项存在而且不是1,则去除与这个项目相乘的常数...N:factorial(N-1)*N; } 假设为3时得递归展开图 可以看出当N为3时 ,一共递归了3次,每次递归函数调用一次 即时间复杂度为O(N) 二、空间复杂度 1.概念 即创建变量的个数...2.用法 void bubblesort(int *a,int n)//冒泡排序 的bubblesort的空间复杂度 { assert(a); for(size_t end=n;end>0;end...{ swap(&a[i-1],&a[i]); exchange=1; } } if(exchange==0) break; } } 这里的空间复杂度为...++) { fibary[i]=fibary[i-1]+fibary[i-2]; } return fibary; } 这道题因为malloc动态开辟了n+1个空间 所以空间复杂度为

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    SQL 复杂查询

    SQL 复杂查询指的就是子查询。 为什么子查询叫做复杂查询呢?因为子查询相当于查询嵌套查询,因为嵌套导致复杂度几乎可以被无限放大(无限嵌套),因此叫复杂查询。...所以复杂查询不一定真的复杂,甚至可能写出和普通查询等价的复杂查询,要避免这种无意义的行为。 我们也要借此机会了解为什么子查询可以这么做。 理解查询的本质 当我们查一张表时,数据库认为我们在查什么?...因为复杂查询的真正用法并不在这里。...总结 学会灵活运用父子查询,就掌握了复杂查询了。...更深入的了解就需要大量实战案例了,但万变不离其宗,掌握了复杂查询后,就可以理解大部分 SQL 案例了。

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    软件只有两种复杂度:本质复杂度&偶然复杂

    图自网络 我们知道软件设计的本质是持续对抗软件本身产生的复杂度。 题目中的两种复杂度名称,最早来源自哪里呢?...在《人月神话》这本书中,作者将软件复杂度分为本质复杂度(Essential Complexity)和偶然复杂度(Accidental Complexity)。 这两种复杂度应该怎么理解呢?...技术而引入的复杂度,为偶然复杂度。...我们继续分别对本质复杂度和偶然复杂度列举两个更详细的案例。 本质复杂度案例:大型电商平台的实时交易系统 图自网络仅示例 考虑一个大型的电商平台,如淘宝或京东,在高峰时段每秒处理数千甚至数万笔交易。...与本质复杂度相比,偶然复杂度更多地是由于技术选择、系统设计和实现过程中的决策所引起的。通过合理的架构设计、模块化和抽象化等方法,可以降低这种偶然复杂度,提高系统的可维护性和可扩展性。

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