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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根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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