你的网上银行安全吗?(转)

随着个人网上银行业务的快速发展,其便捷性和高效性受到广泛欢迎。然而,安全使用成为大众关注焦点。本文介绍如何安全使用个人网上银行,包括保管好卡号、密码和个人客户证书,安装正规杀毒软件,注意系统提示,避免在公共场所使用网上银行,以及关闭自动记忆功能等。
自从各商业银行开办个人网上银行以来,由于它具有方便、高效、现代理财等多种功能于一身的特点,得到了众多用户的青睐。目前仅在工商银行开立的个人网上银行客户就达到1100多万户,月交易额达到500多亿元,而个人网上银行的一些优势业务,如代缴费、个人汇款、基金、代发工资代报销、网上购物都呈现几何式增长。个人网上银行正快速走进千家万户,走进百姓经济生活。
  尽管个人网上银行发展很快、优点很多,但任何新事物都不是十全十美的,都需要在实践中不断创新、不断完善、不断提高,特别像个人网上银行这样以因特网为载体的现代金融服务工具,更需要具有一定的专业知识,如个人网上银行“金融@家”自上年推出以来,社会影响力不断扩大,网上银行产品也得到进一步的推广应用。如何安全地使用个人网上银行,已逐渐成为大众百姓关注的焦点。
  客户除了需要了解产品功能、正确使用个人网上银行外,还需要不断加强自我保护、提高安全防范意识,采取必要的手段与保障措施防止资金损失,使网上银行做得放心,用得顺心。
  在日常网上银行应用中,用户要养成良好的习惯,坚持做到“三要”。即一要保管好卡号、密码和个人客户证书。网上银行注册卡号和登录密码是客户登录网上银行系统时银行鉴别客户身份的惟一标志,插入个人客户证书进行电子签名是顺利完成重要交易的必备条件。他人取得了卡号、密码等有关信息,也就是得到进入网上银行的“钥匙”。因此,客户需要妥善保管好登录信息和硬件证书,同时建议将登录密码、支付密码与证书密码设为不一致的号码,并经常更改,尤其应及时修改证书密码,因为个人客户证书密码有统一初始密码。
  二要安装正规软件公司的杀毒软件,及时升级病毒码,定期对系统进行检测,为网上银行的使用创造一个良好的环境。
  三要注意网上银行使用过程中系统的提示。登录个人网上银行系统提示前次登录的时间、交易过程中碰到异常情况客户都应高度重视,仔细查看您的交易。
  在做好“三要”的同时,为确保网上银行的安全运营,还要做好“三不要”。即一不要在公共场所(如网吧)使用网上银行。因为您无法知道这些计算机是否装有恶意的监测程序。
  二不要随意关闭窗口画面。使用完毕后需正确退出网上银行,应按网上银行操作页面上的“退出”按钮正常退出系统,不要在未退出网上银行服务前离开计算机。
  三不要使用计算机自动记忆功能。客户第一次登录网上银行时,浏览器可能会问你是否记住这些登录信息,这样浏览器就记住了你的用户名与密码,对此建议用户不要使用此项功能。如果计算机已具有了自动记忆功能,可以通过如下途径除去这一功能:IE浏览器-工具-internet选项-内容,点击“个人信息”框中的“自动完成”按钮,点击“清除表单”按钮,并将“表单上的用户名和密码”从选项中去掉(不打√)。

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本文旨在系统阐述利用MATLAB平台执行多模态语音分离任务的方法,重点围绕LRS3数据集的数据生成流程展开。LRS3(长时RGB+音频语音数据集)作为一个规模庞大的视频与音频集合,整合了丰富的视觉与听觉信息,适用于语音识别、语音分离及情感分析等多种研究场景。MATLAB凭借其高效的数值计算能力与完备的编程环境,成为处理此类多模态任务的适宜工具。 多模态语音分离的核心在于综合利用视觉与听觉等多种输入信息来解析语音信号。具体而言,该任务的目标是从混合音频中分离出不同说话人的声音,并借助视频中的唇部运动信息作为辅助线索。LRS3数据集包含大量同步的视频与音频片段,提供RGB视频、单声道音频及对应的文本录,为多模态语音处理算法的开发与评估提供了重要平台。其高质量与大容量使其成为该领域的关键资源。 在相关资源包中,主要包含以下两部分内容: 1. 说明文档:该文件详细阐述了项目的整体结构、代码运行方式、预期结果以及可能遇到的问题与解决方案。在进行数据处理或模型训练前,仔细阅读此文档对正确理解与操作代码至关重要。 2. 专用于语音分离任务的LRS3数据集版本:解压后可获得原始的视频、音频及录文件,这些数据将由MATLAB脚本读取并用于生成后续训练与测试所需的数据。 基于MATLAB的多模态语音分离通常遵循以下步骤: 1. 数据预处理:从LRS3数据集中提取每段视频的音频特征与视觉特征。音频特征可包括梅尔频率倒谱系数、感知线性预测系数等;视觉特征则涉及唇部运动的检测与关键点定位。 2. 特征融合:将提取的音频特征与视觉特征相结合,构建多模态表示。融合方式可采用简单拼接、加权融合或基于深度学习模型的复杂方法。 3. 模型构建:设计并实现用于语音分离的模型。传统方法可采用自适应滤波器或矩阵分解,而深度学习方法如U-Net、Transformer等在多模态学习中表现优异。 4. 训练与优化:使用预处理后的数据对模型进行训练,并通过交叉验证与超参数调整来优化模型性能。 5. 评估与应用:采用信号失真比、信号干扰比及信号伪影比等标准指标评估模型性能。若结果满足要求,该模型可进一步应用于实际语音分离任务。 借助MATLAB强大的矩阵运算功能与信号处理工具箱,上述步骤得以有效实施。需注意的是,多模态任务常需大量计算资源,处理大规模数据集时可能需要对代码进行优化或借助GPU加速。所提供的MATLAB脚本为多模态语音分离研究奠定了基础,通过深入理解与运用这些脚本,研究者可更扎实地掌握语音分离的原理,从而提升其在实用场景中的性能表现。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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