22、网络敏感数据搜索与防护全解析

网络敏感数据搜索与防护全解析

1. 网络敏感数据现状

互联网上存在着大量敏感数据,利用 Google 搜索引擎能够找到这些数据。只要掌握合适的查询方法,可定位的信息范围几乎没有限制,像用户名、密码、信用卡号、社保号码以及个人财务信息等都可能被搜索到。

1.1 敏感数据搜索途径

  • 搜索用户名
    • 用户名可能存在于多种位置。
    • 有时需要深入挖掘文档或电子邮件目录。
    • 简单的查询语句,如“your username is”,在定位用户名方面非常有效。
  • 搜索密码
    • 密码也能在多个地方找到。
    • “Your password” forgot 这样的查询可以定位提供忘记密码恢复机制的页面。
    • intext:(password | passcode | pass) intext:(username | userid | user) 是另一种通用的搜索密码信息的方式。
  • 搜索信用卡号、社保号码等
    • 包含信用卡和社保号码信息的文档确实存在且数量不少。
    • 一些不负责任的新闻媒体曾披露过可定位这些信息的有效查询方式。
    • 虽然网上个人财务数据的示例相对较少,但种类繁多。
    • 大多数情况下,可以搜索特定的文件扩展名。
六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
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