盘点电影《孤注一掷》中的技术栈…

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来源:麦叔编程


上周刷了一次电影《孤注一掷》,说实话看完之后心里五味杂陈...

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技术的发展和应用可以给生活带来许多积极的影响,但同时也可能被用于负面和有害的方式,那也将是一场灾难。

今天我来盘点下,电影中出现的技术栈,了解这些技术后观影体验更佳哦~

本文存在剧透,如果正想去电影院看原片的小伙伴可以先收藏本文,看完电影再回来阅读本文。

SQL注入攻击

潘生在被穿小鞋之后,黑了酒店内部系统,篡改了会议上的投影信息。

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从很少的画面信息上不难看出,潘生是使用sql注入攻击了酒店的管理系统,获取了admin权限。

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从此图上可以差不多看到完整命令行指令:

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python sqlmap.py -u "https://pms.arey-hilmon.com/orders/detail?id=13260994" --random-agent --batch -D pms_arey-hilman_com -T users -C "username,password" –drop
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通过潘生的攻击,酒店内部管理admin的密码是多少,大家肯定都知道了吧?

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爬虫

潘生到了“缅北”之后,被强迫写爬虫,爬取字幕组信息。

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影片中的X-pider 的爬虫工具,现实生活中我并没有听说过,有可能是影片需要或者是潘生自己写的框架。

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影片中,潘生爬取字幕组的邮箱后,“缅北”集团向这些邮箱发送“合作”邮件,只要字幕组植入“广告”,“缅北”就给字幕组对应的报酬。

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自动化钓鱼程序

在影片中后部分,潘生提出和陆经理合伙诈骗,为其写自动化钓鱼程序。把很大一部分人工的事情用AI+算法去实现。

然而被释放的工人就被...卖到了另一个诈骗集团。

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以现在的技术,一个上百的用户群里是真有可能 除了你 其他都是托(AI)。

片中最强的技术

以上的技术在片中都不是最厉害的。

片中,乃至现实生活中,最厉害的技术可能就是社会工程攻击

社会工程攻击,是一种利用"社会工程学" 来实施的网络攻击行为。

在计算机科学中,社会工程学指的是通过与他人的合法的交流,来使其心理受到影响,做出某些动作或者是透露一些机密信息的方式。

这就是为什么潘生智商那么高还被“缅北”集团轻松骗走的原因。

因为“缅北”集团有可能比潘生还要了解潘生,太懂潘生的强项和弱点了。

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还有女主安娜被骗去“缅北”的原因,跟潘生不同。安娜是被下了套之后,主动去的“缅北”。

而那个套,简直就是为安娜量身定制,一环扣一环。

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最后

有人说“人只要不贪就不会被骗”,这是一方面原因。但我觉得保护个人信息不泄漏更重要。

如果个人信息泄漏之后,被别有用心者拿去“琢磨”出点套路对付你或者你的家人,后果都是很难想象的。

举个例子:

我全家的信息都泄露了,然后骗子用“电话一声响”得知我关机了,回头马上给我妈打电话,说我出了XX事,需要保释,要XXXX钱。

我妈此时打我电话不通,可能就打钱了。

这个局可能20分钟就完成了。

这还是几年前的骗局,估计现在的局可能更加精致了。


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一、基础信息 • 数据集名称:垃圾废弃物目标检测数据集 • 图片数量: 训练集:1124张图片 验证集:375张图片 总计:1499张图片 • 训练集:1124张图片 • 验证集:375张图片 • 总计:1499张图片 • 分类类别:包含60多个垃圾和废弃物类别,如气溶胶、铝泡罩包装、电池、破碎玻璃、卡片泡罩包装、香烟、透明塑料瓶、瓦楞纸箱、薯片袋、一次性食品容器、一次性塑料杯、饮料罐、饮料纸盒、鸡蛋盒、泡沫杯、泡沫食品容器、食品罐、食物垃圾、垃圾袋、玻璃瓶、玻璃杯、玻璃罐、杂志纸、餐盒、金属瓶盖、金属盖、普通纸、其他纸箱、其他塑料、其他塑料瓶、其他塑料容器、其他塑料杯、其他塑料包装、纸袋、纸杯、纸吸管、披萨盒、塑料瓶盖、塑料薄膜、塑料手套、塑料盖、塑料吸管、塑料餐具、聚丙烯袋、拉环、绳子、废金属、鞋子、一次性购物袋、六罐环、涂抹管、可挤压管、泡沫塑料片、纸巾、厕纸管、特百惠、未标记垃圾、包装纸等。 • 标注格式:YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。 • 数据格式:图片来源于实际场景,细节清晰。 二、适用场景 • 垃圾自动分类系统开发:数据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别和分类垃圾物品的AI模型,用于智能垃圾桶或回收系统,提升废弃物管理效率。 • 环保应用研发:集成至环保和废弃物管理应用,提供实时垃圾识别功能,促进回收和环境保护,支持可持续发展倡议。 • 学术研究与创新:支持计算机视觉与环保领域的交叉研究,助力发表垃圾识别和AI技术相关学术论文,推动技术创新。 • 教育与培训:可用于学校或培训机构,作为垃圾分类和AI目标检测教学的重要资源,培养环保意识和技术能力。 三、数据集优势 • 精准标注与多样性:每张图片经过准确标注,确保边界框定位精确;包含多种垃圾类别,覆盖常见废弃物,提升模型的泛化能力和鲁棒性。 • 任务适配性强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO等),可直接用于目标检测任务,并支持扩展到其他视觉任务,如分类或分割。 • 实际应用价值:专注于垃圾识别,为环保、废弃物管理和回收提供重要数据支撑,有助于减少污染和促进循环经济。
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