欺骗的艺术(第四章 建立信任四)

一位社会工程师利用一次促销活动,通过冒充公司员工并利用内部流程漏洞,成功以一美分的价格获取了一部手机。此案例展示了社会工程学技巧在现实生活中的应用。
 一美分的手机

  许多人都在寻找好的机会,不达目的不罢休。社会工程师不然,他们找到办法使机会变得更好。比如,某公司进行一项诱人的市场优惠活动,社会工程师就会想办法扩大他的利益。

  不久以前,一家全国性的无线通讯公司发起了一个大规模的促销活动,只要你登记接受一种资费方式,便可以得到一部全新的手机,只收一美分。对于一个精明的消费者来说,在登记一种资费方式之前,有好多问题要问清楚。通讯服务是模拟还是数字的,或是两者结合?每个月的免费通话时间是多少?是否包含漫游费……等等,等等,尤其重要的是资费合同时限――你承诺的资费方式是多长时间,几个月还是几年?

想像一个这样的情景,一位费城(Philadelphia)的社会工程师被通讯公司提供的一款十分便宜的手机所打动,但他讨厌与其捆绑的资费方式。没什么大不了的,他也许使用下面的方法来解决此事……

  第一个电话:泰德(Ted)

他首先打给位于西吉拉德(West Girard)的一家电器连锁店。

“电子商城,我是泰德。”
“嗨,泰德,我叫亚当。是这样,我在前几天晚上,跟你们的一个男销售员谈到一个手机,我说一旦决定了就给他打电话。可我忘了他的名字,你们值夜班的人是谁?”
“不只一位,是威廉么?”
“不知道,也许是吧。他长什么样?”
“高个子,瘦瘦的。”
“我想是他吧,他姓什么来着?”
“哈德利。哈-德-利(H--A--D--L--E-- Y.)”
“是的,是他。他什么时候上班?”
“我不知道他这星期的排班,但上夜班的人5点到。”
“好的,那我试试晚上找他。谢谢,泰德。”

  第二个电话:凯蒂(Katie)

第二个电话打给位于北广街(North Broad Street)的连锁店。

“嗨,电器商城。我是凯蒂,需要帮忙么?”
“凯蒂,嗨!我是威廉·哈德利,西吉拉德店的。今天过得怎么样?”
“有点儿忙,什么事?”
“我有一位顾客想购买那个一美分的手机,你知道这个手机的资费捆绑吧?”
“是的,上星期我售出了一些。”
“你那儿还有这种资费捆绑的手机么?”
“还有一堆呢。”
“很好。我刚售出了一个这种手机的资费,顾客通过了信用记录(译者注:美国通讯公司会查询手机用户过去的使用记录,以确定用户是否具备享受某一资费方式的资格),我们也签了资费合同。我查了一下该死的存货记录,却没有这种手机了。这让我很难做,你能帮个忙么?我让他到你们店去买一美分的手机,你卖给他后开张发票。他买到手机后会给我打电话,然后我再告诉他怎么用。”
“好的,当然可以。让他来吧。”
“太好了,他叫泰德,泰德·岩西(Ted Yancy)。”

一个自称泰德·岩西的人来到北广街连锁店,凯蒂开了一张发票,把一美分的手机卖给他,完全依照她的“同事”交待给她的事情,从而彻底地掉入骗局。付钱时,这个顾客的钱包里一枚硬币也没有,于是他到收款台的零钱碟中拿了一枚,交给她完成登记。他甚至一分钱都没有花就得到了那部手机。

  过程分析

  人们会很自然地相信熟悉公司内部的业务流程和专业用语,并声称自己是公司同事的人。这个故事中的社会工程师就是利用了这一点,通过了解促销活动的细节,扮做公司的职员,并要求另一个分店人员的帮助。这种事情在各零售店之间以及一个公司的各部门之间经常发生,这是因为人们没有机会接触,天天与从未见过面的同事打交道。
【SCI复现】含可再生能源与储能的区域微电网最优运行:应对不确定性的解鲁棒性与非预见性研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕含可再生能源与储能的区域微电网最优运行展开研究,重点探讨应对不确定性的解鲁棒性与非预见性策略,通过Matlab代码实现SCI论文复现。研究涵盖多阶段鲁棒调度模型、机会约束规划、需求响应机制及储能系统优化配置,结合风电、光伏等可再生能源出力的不确定性建模,提出兼顾系统经济性与鲁棒性的优化运行方案。文中详细展示了模型构建、算法设计(如C&CG算法、大M法)及仿真验证全过程,适用于微电网能量管理、电力系统优化调度等领域的科研与工程实践。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事微电网、能源管理相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①复现SCI级微电网鲁棒优化研究成果,掌握应对风光负荷不确定性的建模与求解方法;②深入理解两阶段鲁棒优化、分布鲁棒优化、机会约束规划等先进优化方法在能源系统中的实际应用;③为撰写高水平学术论文或开展相关课题研究提供代码参考和技术支持。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的Matlab代码逐模块学习,重点关注不确定性建模、鲁棒优化模型构建与求解流程,并尝试在不同场景下调试与扩展代码,以深化对微电网优化运行机制的理解。
个人防护装备实例分割数据集 一、基础信息 数据集名称:个人防护装备实例分割数据集 图片数量: 训练集:4,524张图片 分类类别: - Gloves(手套):工作人员佩戴的手部防护装备。 - Helmet(安全帽):头部防护装备。 - No-Gloves(未戴手套):未佩戴手部防护的状态。 - No-Helmet(未戴安全帽):未佩戴头部防护的状态。 - No-Shoes(未穿安全鞋):未佩戴足部防护的状态。 - No-Vest(未穿安全背心):未佩戴身体防护的状态。 - Shoes(安全鞋):足部防护装备。 - Vest(安全背心):身体防护装备。 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形坐标和类别标签,适用于实例分割任务。 数据格式:来源于实际场景图像,适用于计算机视觉模型训练。 二、适用场景 工作场所安全监控系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别工作人员个人防护装备穿戴状态的AI模型,提升工作环境安全性。 建筑与工业安全检查:集成至监控系统,实时检测PPE穿戴情况,预防安全事故,确保合规性。 学术研究与创新:支持计算机视觉在职业安全领域的应用研究,促进AI与安全工程的结合。 培训与教育:可用于安全培训课程,演示PPE识别技术,增强员工安全意识。 三、数据集优势 精准标注与多样性:每个实例均用多边形精确标注,确保分割边界准确;覆盖多种PPE物品及未穿戴状态,增加模型鲁棒性。 场景丰富:数据来源于多样环境,提升模型在不同场景下的泛化能力。 任务适配性强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO),可直接用于实例分割模型开发,支持目标检测和分割任务。 实用价值高:专注于工作场所安全,为自动化的PPE检测提供可靠数据支撑,有助于减少工伤事故。
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