[转载]Google 通过街景小车捕获的 WiFi 数据里包括用户的邮箱密码

Google因街景车收集用户敏感数据遭到调查,其中包括用户的邮箱访问密码及邮件内容等。法国监管部门证实了这一行为,并指出Google可能并非无意中收集这些信息。

Google之前承认了他们利用街景小车收集到了额外的信息也已经同意将这些信息交给各国当局接受调查 。于是今天法国全国计算和自由委员会的初步调查出炉了,他们表示尽 管现在还处于调查的初期,但是他们已经可以肯定的说,Google确实在利用街景小车收集到很多额外的数据,包括用户的邮箱访问密码,并抽取出了邮件的内 容。

目前还有其它国家的一些数据保护部门在调查Google交出的信息,一些律师也继续称Google收集到的WiFi信息并不是一次意外 。一位叫做Brooks Cooper的律师翻出了Google在2008年申请的一个专利 ,其中编号776的专利已经由美国专利局在一月获得批准,这项专利显示的是用一个或多个方式来 通过街景服务获取数据,但是Google的发言人Christine Chen说这项专利所用到的软件代码跟街景车所用的完全不相干,而且获得的专利并不表示就一定会成为最终的服务和产品。

不管怎么说,现在的形式对Google极为不利。

Via GIZMODO

 

文章转载自:谷奥——探寻谷歌的奥秘 [http://www.google.org.cn ]

内容概要:本文围绕EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建)的性能展开多项对比实验研究,重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异,并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量,为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群:具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员,尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现;②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议:建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
谷歌街景数据集中的图像部分包含了大量高质量的全景图像,这些图像覆盖了美国多个城市的街区和地标。具体来说,该数据集中包含62,058张Google街景图像,涵盖了宾夕法尼亚州匹兹堡的市区及周边地区、佛罗达州奥兰多市以及纽约州曼哈顿的部分区域[^2]。 每一张街景图像不仅提供了视觉上的信息,还附带了精确的地理位置数据包括GPS坐标和罗盘方向,这使得用户能够准确地知道图像所对应的现实世界位置。此外,对于每一个街景视图地标(即一条街道上的特定地点),其360°球形视图被划分为四个侧视图和一个向上的视图,以确保全方位的视角覆盖。 为了支持不同级别的图片细节,从而允许用户进行缩放操作而不影响体验,谷歌街景采用了多级缩放分辨率的设计。通常情况下,每一处全景照片都会提供五个级别的缩放分辨率。这种设计避免了使用单一高分辨率图片所带来的性能问题,同时也保证了在放大时图像的质量[^3]。 如果您希望获取这些图像并加以利用,需要注意的是,虽然谷歌提供了相关的API和服务接口来访问街景数据,但直接下载整个数据集可能需要遵循特定的流程,并且要遵守谷歌的相关使用条款和条件。有时,这类数据可能会通过云盘分享等方式提供给研究人员和技术爱好者。 如果您打算开发基于这些图像的应用程序或者进行学术研究,可以考虑利用现有的开源工具和技术,例如用于处理非线性最小二乘问题的解决方案,这类技术已经在科学与工程领域得到了广泛应用[^4]。 ### 示例代码 以下是一个简单的Python示例,展示如何使用`requests`库从网络上请求图像数据。请注意,实际应用中您需要根据具体的API文档调整请求方式和参数: ```python import requests def download_image(url, filename): response = requests.get(url) if response.status_code == 200: with open(filename, 'wb') as file: file.write(response.content) else: print("Failed to retrieve the image") # 假设有一个公开可访问的街景图像URL image_url = "http://example.com/path/to/streetview/image.jpg" download_image(image_url, "street_view_image.jpg") ```
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