在币圈, 如何玩转反间计?

Reddit用户BCD4分享了一次有趣的经历,他不仅识破了一位自称能48小时内让资产翻10倍的比特币骗子,还巧妙地反过来“敲诈”了这位骗子。本文详细记录了这场心理博弈的过程。

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来源 | Reddit

整理 | 乔治

出品 | 区块链大本营(blockchain_camp)



如果有人告诉你,只用两天就可以将资产翻10倍(比如投资1个比特币,48小时后可以获得10个比特币),你信吗?你肯定不信,也坚决不要信


一般人遇到这种欺诈情景,要么不理会,要么自发举报,并不会和骗子纠缠太多,毕竟谁也不想将时间浪费在这上面。


但近日在国外社交新闻站点 Reddit 上,一个名为「BCD4」的用户却反其道而行之,狠狠地“敲炸”了这个「骗子」一把


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整个过程中的反「骗子」敲诈与“敲诈”「骗子」的手法十分简单,也十分有趣。


这篇文章的目的不在于传播区块链技术知识,也不会教你如何买币炒币,而是告诉你:币圈骗子太多,当你面对比特币(加密货币)诈骗时,你需要学会辨别真伪并作出必要的反击,最好的选择自是不盲目炒币。


话不多少,「BCD4」究竟如何“敲诈”这个「骗子」?两个人产生了怎样的博弈?28张图,告诉你!


前段时间,「BCD4」在 Messenger 上收到了来自一个名为 Mhiz Love Vincent 的陌生人的消息,“hi,你对比特币挖矿感兴趣吗?不需要经验,收益丰厚哟!”

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「BCD4」自然不相信这些鬼话。


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打过招呼之后,这个骗子开始和「BCD4」套近乎,“你来自哪里呀?“哇,菲律宾是个好地方!


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然后,重新步入正题,骗子准备开始行骗了“你有区块链钱包吗?”


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「BCD4」心想:“我有吗?有吧...”


确认「BCD4」有区块链钱包之后,骗子又继续忽悠了:


“用蚂蚁矿机 S9 挖比特币超级容易,差不多一小时挖出0.041个比特币!”


你的钱包中有多少比特币?”


“只有0.01232比特币?Ok,没关系,我会帮你获得丰厚的回报!


“你最少需提供150美元!但48小时后可以拿到1500美元!”


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「BCD4」:“终于谈钱了,骗谁啊,鬼才信你”。

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骗子见状,开始继续忽悠,“你100%会大赚一笔,你现在要开始吗?


他不知道已经掉入「BCD4」的“圈套”中


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“我现在把钱包地址发给你,你把钱打到这个地址,48小时后就躺着数钱吧!”


“好的好的,我还差个床...”


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骗子越来越放肆,忍不了啊,于是「BCD4」开始行动了。


“抱歉,转不了啊,报错了...”


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“还是不行,还是报错。


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骗子急了,“再试试,是不是网络不好...”、“你的钱够150美元吗?”、“可以少一点,试试80美元?


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“可恶,还不行!也许是因为我没有足够的比特币,稍等,我买几个!”「BCD4」暗暗发笑。


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“你赶紧买,你投200美元,48小时后可以赚2000美元!”


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「BCD4」入戏太深,“我可以多买一些吗?200美元太少啦!”“一个比特币怎么样?


骗子上当了!“棒!你可以得到10个比特币。”


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「BCD4」一发不可收,再次表演起来,“如果我投8个比特币呢?”


也许是骗子过于兴奋,算错数了,“你将获得80000美元!你赶紧买啊!”


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「BCD4」演技炸裂!,“什么?80000美元?数学是体育老师教的?我拒绝!


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“是的,需要收取一些费用才能完成交易。你不用担心,一旦交易完成,你就会立即收到80000美元的收益!(你数学老师到底是谁?)


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“你搞啥子?我用82000美元买了8个比特币,全部投进去却只能获得80000美元,我竟然陪了?不是说好收益翻10倍吗?(你数学老师到底是谁?)


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“为什么我投入82000美元,却只得到80000美元?”


“因为矿机(硬件)要收取一部分费用。”


「BCD4」装傻,“bitman(比特大陆)是谁?”


骗子很有耐心,“一种让你快速挖到比特币的机器...”


「BCD4」继续装傻,“bitman 肯定是一个超级英雄”


骗子要被气疯了,“不是!你赶紧开始啊!”


继续算数学,“但我还是觉得不应该只收到80000美元...”


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“我花光所有的钱买了比特币,我认为我应该得到10倍以上的收益!”


“Trust me!你很快就会收到巨额回报!200美元变2000美元,8000美元变80000美元。


“我已经有82000美元了,愚蠢smiley_40.png


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骗子没有耐心了,不过这次算对了...


“投8个比特币,可以获得828014.40美元。”


这时,骗子为赢得「BCD4」的进一步信任,发了一个假消息,“这哥们儿已经得到巨额回报啦,你抓紧时间投哟~”


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「BCD4」怎么可能投!“Good!Invest now!“可是又报错了!”、我的钱包是不是有问题?“你能试着给我的钱包地址发送一美元吗?


骗子很无奈,“好,给你转了1美元,收到了吗?”


「BCD4」继续演,“还没有收到,我刚刚给客服打电话了,叫我耐心等等。”


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“收到了没?


“没...”


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“收到了吗?”

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“没...”


“要修好一个钱包,1美元可不够,也许你还需要给我转8个比特币!


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写在最后


切记,天下没有免费的午餐,一夜暴富的机会也不多。贪婪是人的本性,如何抵制内心的贪婪、如何不因被利益驱使而上当受骗才是一个人愈加成熟的表现。技术无罪,罪恶源于内心。


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猛戳"阅读原文"有惊喜哟smiley_12.png


老铁在看了吗??

本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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