盘点2008,一些“与众不同创意”的病毒?

回顾2008年,安全厂商们公布了多种具有创新性的恶意软件。这些恶意软件采用各种手段如伪装成优惠券、快递通知、法律文件等进行传播,有的甚至能预测用户死亡或是利用美国总统选举作为诱饵。

from:http://safe.youkuaiyun.com/n/20090120/391.html

 

 近日,一些主流安全厂商纷纷公布了2008年主要病毒的发作情况,有趣的是,我们发现其中一些病毒具有“与众不同的创意”。事实上,即便是主流的反病毒公司,也对这些有趣和不同寻常的恶意软件深感兴趣。

  第一位:P2PShared.U,汉堡包蠕虫病毒。这种恶意代码在电子邮件中的主题为:“麦当劳祝你圣诞快乐!”。在邮件中,声称提供免费的麦当劳优惠券。然而,优惠券是真正的蠕虫病毒。如果没有一个良好的安全解决方案。用户从此邮件中唯一免费获得将是“消化不良”。

  第二位:Agent.JEN,虚假信使。想象一下,一个信使在你的门前声称有一个包裹给你,但当你打开大门,大批犯罪分子入侵你的房子。那么这就是Agent.JEN对用户计算机所做之事。它在电子邮件中声称已通过UPS发送。任何人都可能下载和打开附件,打开的木马程序将立即下载其它恶意软件,并安装在计算机上。

  第三位:Banbra.FXT,法院传令。病毒伪装成从巴西法院传来的一条信息,Banbra.FXT通知收件人他们正在进行调查,并提供了一份报告,已经作出详细说明的指控。然而这份报告仅仅是一个是该木马的副本。一旦安装在计算机上,它会窃取用户银行账号、密码的详细资料。

  第四位:Banker.LGC,眼见为实。F1车手阿隆索出了一宗交通意外?不!这仅仅是一个木马发明的故事,以吸引用户观看视频。下载并打开视频的计算机将被感染系统,并且另一木马旨在窃取用户银行资料。

  第五位:Sinowal.VTJ,恶人告状。这也许是2008年下半年出现的最古怪恶意代码。电子邮件出自一个匿名者,声称收件人曾经发送病毒,并且威胁要通知警方。它试图欺骗用户打开和打印附件,声称该附件证明其已发送了邮件。然而附件仅仅包含一个木马Sinowal VTJ的副本。

  第六位:BatGen.D,西班牙厨师。这种恶意代码专门用于编写各种类型的恶意软件。它以一个名为“personalcake.bat”的文件到达用户计算机。而实际上是一种用于创建恶意软件的工具,当问用户想给创造如何命名时,它要求:“selecciona el nombre del pastel”(为蛋糕选择名称)。

  第七位:Aidreden.A,可怕的预言家。如果一个恶意代码预测用户的未来并不奇怪,奇怪的是它告诉用户即将死亡。当然,恶意软件并非仅此而已,在受感染的计算机上将显示信息: “你将在下个月死亡”,该对话框还包括 “确定” 选项 。当然很难想象用户会同意这一点。

  第八位:Banker.LLN,总统选举。该木马以一个名为“barackobama.exe”的文件以及一个美国国旗的图标进入用户电脑。不出所料,这一恶意代码无关总统选举。只是另一种专为窃取银行资料的邪恶木马。

  第九位:Banbra.GDB,巴西警察。当警察来敲门时最好是开门,除非它真的是一个入侵者。 Banbra.GDB以一封电子邮件到达用户计算机,其声称来自于巴西警察。这个电子邮件告诉用户,他们的电脑正被用于非法活动,并邀请它们下载包含证据的报告。然而,运行附件的用户会发现他们的电脑感染了盗取银行信息的木马。

  第十位:Spammer.AKE,危险朋友。该蠕虫经由电子邮件传播,其中包含有关友谊和爱情的各种信息。但是,不要被愚弄。这是没有朋友,因为它会感染您的计算机,并用它来发送垃圾邮件。

【RIS 辅助的 THz 混合场波束斜视下的信道估计与定位】在混合场波束斜视效应下,利用太赫兹超大可重构智能表面感知用户信道与位置(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“IS 辅助的 THz 混合场波束斜视下的信道估计与定位”展开,重点研究在太赫兹(THz)通信系统中,由于混合近场与远场共存导致的波束斜视效应下,如何利用超大可重构智能表面(RIS)实现对用户信道状态信息和位置的联合感知与精确估计。文中提出了一种基于RIS调控的信道参数估计算法,通过优化RIS相移矩阵提升信道分辨率,并结合信号到达角(AoA)、到达时间(ToA)等信息实现高精度定位。该方法在Matlab平台上进行了仿真验证,复现了SCI一区论文的核心成果,展示了其在下一代高频通信系统中的应用潜力。; 适合人群:具备通信工程、信号处理或电子信息相关背景,熟悉Matlab仿真,从事太赫兹通信、智能反射面或无线定位方向研究的研究生、科研人员及工程师。; 使用场景及目标:① 理解太赫兹通信中混合场域波束斜视问题的成因与影响;② 掌握基于RIS的信道估计与用户定位联合实现的技术路径;③ 学习并复现高水平SCI论文中的算法设计与仿真方法,支撑学术研究或工程原型开发; 阅读建议:此资源以Matlab代码实现为核心,强调理论与实践结合,建议读者在理解波束成形、信道建模和参数估计算法的基础上,动手运行和调试代码,深入掌握RIS在高频通信感知一体化中的关键技术细节。
### 3. 提高OCR在资产盘点场景中的识别准确率的方法 在资产盘点场景中,OCR技术常用于识别资产标签、条形码、设备编号、型号、序列号等信息。由于资产标签可能存在打印质量差异、光照影响、角度倾斜、污损等问题,OCR识别的准确率面临挑战。为提升识别效果,可以从以下几个方面入手: #### 图像预处理优化 图像质量直接影响OCR识别的准确性。在资产盘点中,资产标签通常位于复杂背景或受到光照不均、透视变形的影响。采用图像增强技术,如直方图均衡化、对比度调整、锐化滤波等方法,可提升图像清晰度。此外,透视变换和文本区域检测技术(如基于CNN的文本检测方法)有助于纠正文本倾斜,提高识别精度[^3]。 #### 多模态特征融合提升识别能力 结合文本、图像和语义信息可以提升OCR在资产盘点中的识别准确率。例如,采用多模态特征融合框架,利用大语言模型(LLM)提取资产编号、型号等结构化文本特征,并与图像中的OCR结果进行语义对齐。通过跨模态注意力机制,系统可更准确地识别模糊或变形文本,从而提升识别准确率。实验表明,该方法比传统方案(如ResNet-50+规则引擎)在识别准确率上提升了约40%[^2]。 #### 动态特征优化与模型迭代 OCR模型需要不断优化以适应不同资产标签格式和打印样式。可采用动态梯度压缩算法,优化模型推理过程中的显存占用,提升识别速度和准确率。同时,定期收集资产标签样本并用于模型微调,有助于适应新标签格式和打印方式,提高OCR在资产盘点中的泛化能力。 #### 结构化数据校验机制 OCR识别结果可与资产管理系统中的已有字段进行比对,例如资产编号、设备型号等,通过正则匹配、格式校验等方式识别异常数据。例如,若识别出的资产编号格式不符合系统要求,系统可自动提示人工复核,减少错误数据进入资产台账的风险。该机制可显著提升资产盘点数据的完整性与一致性[^1]。 #### 示例代码:OCR识别结果校验逻辑(Python) ```python def validate_asset_id(asset_id): import re # 资产编号格式:A+6位数字,例如A123456 pattern = r'^A\d{6}$' return re.match(pattern, asset_id) is not None # 模拟OCR识别结果 ocr_result = { "asset_id": "A12345", "model": "ThinkPad X1 Carbon", "serial_number": "SN123456789" } # 校验资产编号格式 if not validate_asset_id(ocr_result["asset_id"]): print(f"资产编号 {ocr_result['asset_id']} 格式错误,需人工复核") else: print("资产编号校验通过") ``` #### 人工复核与闭环反馈机制 尽管OCR技术在不断进步,但在手写资产标签、模糊打印、低分辨率图像等场景下,识别错误仍难以避免。建立OCR识别结果的人工复核机制,并将复核结果反馈至训练数据集,有助于持续优化OCR模型。该机制可提升资产盘点的可靠性,并减少因识别错误导致的资产数据异常问题[^1]。 ###
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