盖茨、奥巴马、马斯克账号被黑,推特遭大规模黑客攻击

推特遭遇大规模黑客攻击,包括比尔·盖茨、马斯克等名人及苹果公司的账号被用于发布比特币诈骗信息。推特紧急处理并调查事件,FBI介入关注。此次事件不仅涉及金钱诈骗,还潜藏政治隐患。

据外媒报道,推特(Twitter)遭遇“史诗级”大规模黑客攻击,比尔·盖茨、马斯克、奥巴马、贝索斯、苹果公司等账号集体被黑,他们的账号均发布了相同的诈骗信息,让大家在接下来的30分钟内向同一个比特币账户打钱,然后名人们将双倍奉还。

推特紧急处理,15日下午删去所有诈骗推文,并关闭了认证账号的发文功能。随后,推特首次公开称调查黑客攻击约三个小时后,大多数帐户已恢复为完整功能。不过推特目前仍在调查其他哪些数据还有可能遭到泄露。

这次推特被黑的背后,除了是金钱上的诈骗,还有政治的隐患,因为很多名人和领导人有使用推特发声,如果有黑客在某领导人发布一些政策决定,后果不堪想象。

本次事件引起FBI的关注,FBI旧金山办事地发表声明:”我们已注意到今日的安全事件,该事件涉及了知名人士的推特账户——由于加密货币诈骗行为的存在,这些账户已经受到威胁。建议公众不要对该事件相关的比特币账户进行转账,避免成为该骗局的受害者。”

参考:https://3w.huanqiu.com/a/c36dc8/3z4X1AKyG8r?agt=20

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【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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