张西雨 你妹的——社会化工具下的个人安全问题

近期多人遭遇不明身份的QQ用户频繁添加好友请求,疑似用于商业广告推广或盗取账号。该行为通过收集个人信息,利用社交平台进行非法活动。本文分享了识别与防范措施。

最近总有个QQ昵称是张西雨的人加我好友,因为这个人我并不认识所以就直接拒绝了,但是她又开始在朋友网上面加我为好友。这让我一下子警惕起来,并且发现共同好友一直在增多我开始怀疑这个QQ是不是巧合,在新浪网 QQ空间 人人网 都发了帖子才发现原来很多同学都被这个QQ“骚扰”了。于是通过自己对互联网的认识觉得这个号码可能有以下目的:
1. 商业广告
通过添加大量好友 将QQ好友建立成一个巨大的广告圈,使用广告群发工具发给所有的好友 达到广告宣传的目的。
2.盗号
加为QQ好友后,她将可以直接获得您的大部分信息(不加为好友她并不能直接访问我们的QQ空间) 我们的QQ空间 微博 朋友网 上面暴露着很多真实的个人信息。如果她将这些信息组合起来就可以通过QQ申诉的形式与腾讯客服提交修改密保问题和帐号密码的权限,从而达到盗号的目的。
在这个信息大爆炸的时代:QQ空间 人人网 朋友网 开心网 新浪微博 腾讯微博 等各种社会化媒体的出现,让我们的个人信息展示在互联网上 我们一旦不小心就会将我们的信息泄露给那些不法分子,不法分子通过“社会工程学”将我们所有的信息联系起来 我们的信息通常会被泄漏50%这样我们的一半的个人信息就被他人恶意利用了。拿QQ举例子通过申诉找回QQ密码的大家或许都清楚,QQ申诉一般的时候会让你提供身份证号、真实姓名、居住地址,申请QQ号的时间等 然后还需要3位以上好友帮助你完成申诉。虽然腾讯QQ的安全机制已经很高了,腾讯会通过判断申诉人的地址判断是不是本人申诉,如果我们常用登录地址是上海,然后我们申诉地址却是北京那很大程度是不会申诉成功的,因为腾讯工作人员会觉得有可能是盗号的不法分子在恶意申诉。但是只要不法分子借助下代理工具就可以将这问题解决了。在我们的QQ空间 人人网 朋友网 开心网 新浪微博 腾讯微博 等各种工具中收集我们的个人信息,然后在通过申诉的形式去修改密保得到盗号的目的。可能有朋友会问 他们怎么知道我们的注册时间? 我们注册完QQ后一般会顺带开通QQ空间而你看下你的第一篇日志?应该是欢迎来到QQ空间吧?那就得到了你大概的注册时间。

如何保护自己的信息安全?
QQ空间篇:将自己的QQ空间设置成好友可以访问,(大部分为所有人可以访问);家乡地址:尽量不要填写真实地址 或者写大范围的地址 如 河北 山东等;现居住地址:同上;电话号码:最好不要在QQ空间 公开;年龄:随便填写;性别:(很多女生可能遭到过骚扰,因为有些无聊的人会根据性别搜女生然后加好友骚扰,性别 写成“男”最简单);真实姓名:可以随便写个小名。
QQ:备注常常是不法分子 使用的信息,有很多骗子盗取朋友的QQ然后根据朋友QQ上的备注对某些目标行骗,如果有好友让你买充值卡 你就要注意了。首先他可能知道你的名字,如果是很熟的QQ好友你问他在哪里,他可能回答在家里,你就可以继续问 对了你家是哪里来着?他肯定回答不上来 当然你心里要有正确答案。所以向朋友借钱也好充话费也好 最好是让电话直接打过去。

新浪微博:新浪微博会记载着你的 教育信息 职业信息 QQ号码 邮箱信息;还包括你的交际圈所以要注意这些内容。其他平台大家去自己留心观察下,那些信息的设置有可能暴露自己个人信息的就修改下免得以后麻烦。骗子骗人的方法层出不穷,所以还是希望大家谨慎为好,一般的不占小便宜没事。
先写这么些。

记住 张西雨 你妹的
让更多的朋友少被骗

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【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 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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代码下载地址: https://pan.quark.cn/s/1b5b026cbb57 分类类别不平衡问题--python篇 # 一、什么是类不平衡 ## 在分类中经常会遇到:某些类别数据特别多,某类或者几类数据特别少。 如二分类中,一种类别(反例)数据特别多,另一种类别(正例)数据少的可怜。 如银行欺诈问题,客户流失问题,电力盗窃以及罕见疾病识别等都存在着数据类别不均衡的情况。 二、为什么要对类不平衡进行特殊处理 ## 传统的分类算法旨在最小化分类过程中产生的错误数量。 它们假设假阳性(实际是反例,但是错分成正例)和假阴性(实际是正例,但是错分为反例)错误的成本是相等的,因此不适合于类不平衡的数据。 有研究表明,在某些应用下,1∶35的比例就会使某些分类方法无效,甚至1∶10的比例也会使某些分类方法无效。 如果数据存在严重的不平衡,预测得出的结论往往也是有偏的,即分类结果会偏向于较多观测的类。 三、提升不平衡类分类准确率的方法 ## 提升不平衡类分类准确率的方法有三大类:采样、阈值移动、调整代价或权重。 avatar 1、采样 ### 1 过采样 #### 过采样基本思想就是通过改变训练数据的分布来消除或减小数据的不平衡。 过采样有随机过采样、基于聚类的过采样、信息性过采样(SMOTE)三大类方法。 随机过采样:通过增加少数类样本来提高少数类的分类性能 ,最简单的办法是随机复制少数类样本。 基于聚类的过采样:K-Means聚类算法独立地被用于少数和多数类实例,之后,每个聚类都过采样使得相同类的所有聚类有着同样的实例数量。 avatar 信息性过采样--SMOTE 利用KNN技术,对于少数类样本a, 随机选择一个最近邻的样本b, 然后从a与b的连线上随机选取一个点c作为新的...
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