美团工程师上演“谍战”剧?“黑了一把”拼多多获取薪资信息

整理 | 王晓曼

出品 | 程序人生 (ID:coder _life)

6月2日,中国警察网发布信息称,山西太原警方近期破获一起入侵计算机系统套取商业信息案,抓获犯罪嫌疑人曲某。据悉,该嫌疑人用伪装成拼多多公司邮箱的账号,向该公司员工邮箱发送大量“钓鱼邮件”,致使拼多多公司驻山西太原的员工邮箱账号密码被盗取,数份个人简历及部分薪资信息等资料遭到泄漏。

据悉,太原警方已于5月将嫌疑人曲某抓获,系美团公司生鲜社区团购公司安全团队工程师,目前案件正在进一步侦办中。

6月3日,有网友在微博爆料美团员工通过钓鱼邮件“黑了一把”拼多多,结果被带走调查。对此,网友调侃到这个美团的工程师是想跳槽到拼多多,所以想提前了解一下薪资吗?这一带有“谍战情节”的事件迅速引发广泛关注。

据中国警察网报道显示,4月7日至18日,有人用伪装成拼多多公司邮箱的账号,向拼多多员工发送大量“钓鱼邮件”,其中,部分邮件以“安全验证”为由,要求员工登陆伪造的拼多多企业邮箱页面、输入账号及密码。此外,部分邮件含有非法木马程序。

在该起事件中,拼多多公司驻太原的员工邮箱账号密码证实被盗取,部分薪资信息等资料同时被盗取。

在相关帖子的回复中,有美团带V的HR回应称,“经查,不存在帖子中所说的事实。希望大家能不信谣、不传谣。”

事发后,有媒体向太原市公安局杏花岭分局综合科、刑侦等部门求证,一位工作人员答复称,不方便透露,由于案子时间短,目前仍在侦查阶段。

截止发稿时,拼多多和美团官方均未对此事做出任何回应。

参考链接:

https://baijiahao.baidu.com/s?id=1701532505586568332&wfr=spider&for=pc

https://weibo.com/5647310207/KisaEC34h?filter=hot&root_comment_id=0&type=comment

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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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