你的BNET“专网”如何帮你摆脱信息泄露的?

面对频发的信息泄露事件,BNET专网提供了一种全新的解决方案,通过智能路径选择和加密技术,确保用户信息在传输过程中的安全,有效防止黑客窃取。

近日,位于江苏某大学发生大规模学生信息泄露事件,大量学生信息疑被多家企业盗用引发广泛关注;全球最大酒店华住酒店集团5亿条用户信息遭到泄露等等。各种各样信息泄露的新闻层出不穷。

 

也有各种防范个人信息泄露的妙招应运而生。比如谨慎使用公共场所免费WI-FI,社交软件上泄露过多的个人信息,不同软件不要使用同一组账号密码,不要注册来源不明网站,不扫码来历不明的二维码,等等。

 

但是你是否意识到当今网络已经不足以满足我们私密性的需求了呢?有没有一种网络既不影响我们对网络的需求,也能保证我们信息的安全呢?甚至再也不需要花费心思想各种妙招来应对,也不需要担心我们的私密信息即将被泄露了?再也… …

 

到底是什么网络这么神奇呢?没错,就是BNET专网。

 

在BNET的网络中,每个人都可以像建微信群一样创建属于自己的的专属网络,并通过你的专属网络实现随时随地发送消息、共享照片和视频,传输文件等。

 

 

那么我们的信息到底是怎么被泄露的呢?

 

众所周知,当今社会的个人信息买卖已形成产业链。如下图老王在现今网络里给老李传输的传输过程,黑客可以很轻松地通过多种手段窃取大量的用户信息,然后进行贩卖。这就是老王和老李的信息被窃取的过程,日常传输的内容的渠道包括各种聊天工具,视频软件,商业邮件,甚至包括加密过的网盘等等。具体传输路径为老王家的WI-FI,老王家小区宽带,城域网,老王家购买宽带的电信营业商家的基站到老李家购买宽带的电信营业商家的基站,域域网,老李家小区宽带,老李家的WI-FI。

                                                                                                    传统传输

 

为什么BNET的网络不会导致信息泄露呢?

 

当老王在BNET的网络中给老李传输文件的时候,首先人工智能会进行实时决策,来选择比如下图所示的多条路径,同时老王的文件被分成多份来走这些路径。这可难倒了黑客,因为他不知道你的信息到底是在哪条路径上,而且即使是他走运发现了老王的其中一条路径,他也不可能窃取到老王传输的信息,因为老王的信息已经被BNET分解成多部分并且进行了加密。最终,它们会同时安全快速地传输到老李的设备里。没有任何人可以窃取到你们的信息。他们终于可以开心而又无所顾虑地传递任何他们想要传递的信息。

                          

                                                                                                         BNET传输

 

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### 关于 P2BNet 的技术文档及相关实现 #### 背景介绍 P2BNet 是一种基于弱监督学习的目标检测方法,其核心在于利用点标注信息生成高质量的建议包,并优化最终的检测器性能。该网络采用两阶段策略——CBP(Coarse Box Proposal)和 PBR(Proposal Box Refinement),分别用于粗略伪框预测和精细化调整[^2]。 #### 技术文档与资源链接 以下是关于 P2BNet 及其实现的相关资料: 1. **官方仓库** 官方提供了详细的 README 文件以及训练脚本说明,适用于 VisDrone 数据集的实验环境搭建。具体可以参考以下地址: ```plaintext https://github.com/ucas-vg/P2BNet/blob/main/README.md ``` 2. **模型架构详解** 在 CBP 阶段,P2BNet 使用固定采样方式围绕标注点生成初始候选框;而在 PBR 阶段,则通过自适应采样的机制进一步提升边界框的质量。这种设计显著降低了对密集标注的需求,同时提高了检测精度。 3. **训练命令示例** 下面是一个典型的训练命令配置,假设已经克隆并安装好了 `P2BNet` 项目: ```bash python train.py --dataset visdrone --config configs/p2bnet_visdrone.yaml ``` 上述命令中的参数可以通过修改 YAML 配置文件来自定义数据路径、超参设置等内容[^1]。 4. **理论基础解析** 论文中提到的传统 OTSP (Object Tracking with Spatial Proposals) 方法存在局限性,比如难以处理复杂场景下的多目标交互问题。因此,研究者提出了无需依赖 OTSP 的新框架,即 P2BNet,从而实现了更高的效率与鲁棒性。 #### 实现细节探讨 为了更好地理解如何部署或改进 P2BNet,可以从以下几个方面入手: - **数据预处理**: 对输入图像执行标准化操作,并将单点标签转换成适合后续计算的形式。 - **损失函数构建**: 结合分类误差与回归偏差共同指导模型收敛过程。 - **推理流程展示**: ```python import torch from p2bnet.models import build_model device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' model = build_model(config).to(device) checkpoint = torch.load('path/to/checkpoint.pth', map_location=device) model.load_state_dict(checkpoint['state_dict']) def infer(image_tensor): image_tensor = image_tensor.to(device) outputs = model(image_tensor) return outputs ```
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