校内网黑客入侵案的最新消息,用户日志模块遭挂马“QQ千里眼”

校内网近期遭遇黑客入侵,用户日志被篡改并植入恶意代码,导致出现不良页面及恶意软件下载链接。目前,网站正在进行数据恢复。

遭到篡改的用户日志页面截图

6月15日消息,千橡公司旗下的SNS社交网站“校内网”近日遭到黑客挂马,许多用户的日志遭篡改并添加不明连接,校内网方面今日向网易科技证实了这一情况。

据多位用户反映,其在校内网的日志模块近日被篡改并插上了恶意代码。据了解,该代码会自动修改用户日志,并在文章末尾加入一个名为“QQ千里眼”的恶意软件下载链接。此外,遭挂马的用户页面还会弹出一个不良页面,并以框架访问其他恶意网站。

校内网相关负责人向网易科技证实,校内网遭到了黑客的入侵,目前相关数据正在恢复之中。至于受影响的用户规模和危害程度,该负责人称尚未统计。

校内网是国内著名的SNS社交网站,以实名制为基础。据其官方网站介绍,目前校内已经拥有真实注册用户超过4000万、PV4亿、日登陆2200万人次。

本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 资源来源于络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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