你身边的信任危机

BY HackJam
  如果你觉得入侵 者只是会从电脑 技术 上进行入侵,那就大错特错了。在网络 中存在着这一类人通过社会工程学 进行渗透我们暂且把这类人称为入侵者,何为社会工程学?
ps:社会工程学,一种通过对受害者心理弱点、本能反应、好奇心、信任、贪婪等心理陷阱进行诸如欺骗、伤害等危害手段。
举一个不久以前的故事:
  在某一天,一个小孩看到一个网站能进行QQ挂机,由于对他在QQ上好友 等 级高的羡慕,他选择了看一看。打开这个网站后,看到这个网站感觉上比较正式,风格和腾讯网站的风格差不多,各种说明也有,还列出了最近的评论,什么“很 好”,“不错”,“在这个网站挂QQ很快就升级了!”这类的评论(入侵者往往会很好的伪造自己)。他于是在这个网站输入QQ帐号和密码 登录了,过没几天,他的QQ无法再登录了。。。
ps:这类网站又称为钓鱼网站,或许你觉得现在根本无法骗到你,但是不久以前这是很主流的一个骗局,这类的网站还有“在线刷QB",“在线刷Q钻”,“QQ空间 人气在刷”等等。
  好了,也许你觉得这些骗局太幼稚了。那么来更高超点的,在前几个月,某个人在各个QQ群上传了一个“女孩必看“的压缩文件 ,里面有一个像文档的文件,实质上却是木马 程序 ,或许入侵者会把可运行 的木马或病毒 程序伪造成图片一样,也许你会说看扩展名就知道了,但是很多人的电脑上都把隐藏 已知扩展名的勾勾上了。即时你会看扩展名,但你不知道,我可以把扩展名也能“伪造”,利用的是XP系统 的字符编码的小漏洞 , 可以把扩展名放到开头或中间,变成“文件.exe.txt“,变成txt扩展名了,但还是能更深入的伪造,把“exe"这个字符串分开来变成如"文 件.eex.txt"类似的名称,但只欺骗扩展名还是不够的,我还要把程序的图标改成txt文档一样的图标,加强欺骗性。这类欺骗方法非常之邪恶,稍微不 留神就中招。
  也许你会认为没关系,我有杀毒软件 或360安全 卫 士呢,但杀毒软件真的能拦截全部木马或病毒吗?不会的,在新的木马病毒出来之前必定有人遭殃,然后过几个小时或几天后才会被查杀这类新木马病毒。入侵者往 往会绞尽脑汁去绕过杀毒软件的查杀,技术不够的入侵者还是被拦杀毒软件的门外了,但有些入侵者会在网络的“黑市”中购买能绕过杀毒软件查杀的病毒木马。
一个小故事:
  小杰是某公司的客服。在某一天,小杰收到一个QQ请求加好友,验证信息里为“购买服务器 ”,然后小杰就毫不犹豫的加他会好友。
  入侵者:你好,我是别人推荐我加你的。
  小杰:哦。
  入侵者:听说你们租出服务器的。
  小杰:是的。
  入侵者:一年多少钱?         (开门见山说钱来提高对方的谈话兴趣)
  小杰 :普通的一年XXX元。
  入侵者:有没有专人维护的?
  小杰:有。
  。。。。。然后问了一大堆的问题。。。。。
  入侵者:好了,是因为我们小组上想够买几台服务和一些网络设备。
  入侵者:我发你我们需要的各个设备和我们小组各部门需要的列表。
  小杰:好的。
-------文件:“购买列表.rar“发送完毕。-------
文件里有个电子表格文件已经被挂马。
稍等了几分钟后,已经成功把木马种植到对方的电脑,可以监控到对方的电脑各个操作。
入侵者:过几天我跟你说并且把钱打过去,然后你再准备好服务器。
小杰:好的,谢谢你的光临。
入侵者从内网渗透入公司内部,并盗取了该公司的一定金额。在公司察觉的时候已经晚了,无从查起入侵者。。

一个简单的社会工程序入侵由一个小职位的客服引起,前2年腾讯公司貌似也出过类似的事情。
  入侵者也许会用很多时间,一个星期或几个星期甚至一个月的时间来获取你的信任。这类人首先会收集关于你的任何信息,甚至接触你身边的人,从而获取你的信息和弱点,为以后的入侵工作做铺垫。
   当你中了病毒或木马,或许你就是其中一个传播它的人,他会通过感染你电脑里的所有可执行程序,感染你的U盘,当你携带U盘插到到别人的电脑那的时候,病毒就传播到那人的电脑里,又增加一个传染源,有些病毒还会自己渗透部门网络(局域网 ),并进行传播、邮件传播等。
  你要提防你信任的人,因为入侵者往往可能盗取他们的聊天号码进行欺骗,这类的事件也不是没见过。
  最好的是你在信任一个产品或公司或人的时候,先调查清楚资料 ,问清楚各项事宜,做到尽量对自己有利的途径下,减少或避免被骗的损失。
  尽量少接受别人传的文件,能让对方截图的尽量截图,当对方一再的问起自己的各方面资料,如年龄,所在单位或学校,住址的...的时候,如果你还不了解对方,请立即停止或转移话题,留意别人问自己的问题是否可能会被对方利用,如:你装的什么杀毒软件,你用的什么浏览器 ?。
  当别人发来一个网址的时候要留意,尽量少用IE浏览器打开,推荐使用非IE内核浏览器打开,如火狐,Opera,谷歌浏览器等。
  掌握一些基本的电脑操作知识,知道各种文件的作用,拒绝当饭桌上的菜鸟
  网络安全 不是危言耸听,时刻保护自己才是真的!

<think>嗯,用户想了解深度信任网络图的概念或应用,以及它的实现方法。首先,我需要确定“深度信任网络图”具体指的是什么。因为根据提供的引用内容,可能涉及到深度学习、图神经网络,以及信任网络相关的算法。 从引用[3]中提到了图对比学习,结合图神经网络的应用。引用[2]提到了信任网络重建算法,涉及构建社交网络图、计算信任度等步骤。而引用[1]和[4]主要关于深度学习和图像识别。可能用户提到的“深度信任网络图”是深度学习和信任网络的结合,尤其是在图结构数据中的应用。 需要先分解这个概念。深度信任网络可能是指深度信任网络(Deep Belief Networks, DBN),但用户提到“图”,所以可能是指结合图结构的深度信任模型,比如用于社交网络或信任预测的图神经网络。需要确认这两个关键词:深度信任网络和图结构。 然后,根据引用[2]中的信任网络重建算法,可能涉及图结构中的信任度计算和修复。而深度学习方法可能用于处理这些图数据,比如使用图神经网络进行节点表示学习,从而预测或分析信任关系。 接下来,应用方面可能包括社交网络分析、推荐系统、欺诈检测等,这些都需要处理复杂的信任或关系网络。实现方法可能需要结合图神经网络和信任计算的机制,比如使用GCN、GAT等模型,结合信任传播算法。 同时,用户提供的引用中有图对比学习的相关内容,这可能用于增强图表示学习的鲁棒性。因此,在实现深度信任网络图时,可能需要考虑对比学习的方法来提升模型性能。 需要确保回答涵盖概念、应用场景、技术实现方法,以及可能的代码示例。代码部分可能需要使用PyTorch Geometric或DGL库来构建图神经网络模型,处理信任数据。 另外,用户之前的问题可能涉及深度学习和图神经网络的结合,所以需要参考之前的回答,保持一致性。需要检查是否有混淆的概念,比如深度信任网络(DBN)和图信任网络的区别,确保解释清晰。 最后,生成的相关问题需要围绕实现细节、应用案例和优化方法展开,帮助用户进一步探索该主题。</think>### 深度信任网络图的概念与应用 深度信任网络图(Deep Trust Network Graph)是**深度学习与图神经网络(GNN)在信任网络分析中的结合**,主要用于建模复杂人际关系、社交网络中的信任传播与修复机制[^2][^3]。 --- #### 核心概念 1. **信任网络图** - 由节点(用户/实体)和边(信任关系)构成,边权重表示信任强度[^2]。 - 例如:社交网络中用户A信任用户B,可表示为有向边$A \xrightarrow{0.8} B$,权重0.8表示信任度。 2. **深度学习方法** - 使用图神经网络(GNN)学习节点嵌入(embedding),捕捉信任传播的非线性特征[^3]。 - 关键技术包括图卷积网络(GCN)、图注意力网络(GAT)[^3]。 3. **信任动态建模** - 通过时序图神经网络(T-GNN)分析信任关系的演化,例如信任衰减或增强[^2]。 --- #### 应用场景 1. **社交网络信任修复** - 识别信任危机节点(如频繁冲突的用户),生成修复建议(如增加互动频率)[^2]。 2. **金融风控系统** - 检测异常信任链(如欺诈团伙的虚假信任关系),公式化表示为: $$ \text{异常得分} = \sum_{e \in \mathcal{E}} w_e \cdot \sigma(\mathbf{h}_u \cdot \mathbf{h}_v) $$ 其中$w_e$为边权重,$\mathbf{h}_u$为节点嵌入,$\sigma$为激活函数。 3. **推荐系统** - 融合用户信任图的协同过滤算法,提升推荐准确性。 --- #### 实现方法(代码示例) 以PyTorch Geometric实现信任传播模型: ```python import torch from torch_geometric.nn import GATConv class TrustGNN(torch.nn.Module): def __init__(self, input_dim, hidden_dim): super().__init__() self.conv1 = GATConv(input_dim, hidden_dim, heads=3) self.conv2 = GATConv(3*hidden_dim, 1) # 输出信任度预测值 def forward(self, data): x, edge_index = data.x, data.edge_index x = self.conv1(x, edge_index) x = torch.relu(x) x = self.conv2(x, edge_index) return torch.sigmoid(x) # 输出归一化的信任概率 ``` --- #### 关键技术挑战 1. **数据稀疏性** - 使用对比学习增强稀疏信任图的表示学习[^3]。 2. **动态性** - 引入时序模块(如LSTM-GNN混合模型)捕捉信任演化。 3. **可解释性** - 通过注意力权重可视化关键信任路径[^4]。 ---
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