黑客可能已经泄露了Uber漏洞报告

Uber遭遇严重网络安全事件,黑客访问了其电子邮件、云系统、代码存储库等内部资源。据称,攻击者通过冒充IT部门成员并骗取员工密码的方式获得了访问权限。

Uber似乎再次遭到入侵,据报道,一名威胁行为者访问了其电子邮件和云系统、代码存储库、内部 Slack 帐户和 HackerOne 票据。

这家网约车公司在推特上发布了一条简短的消息, 称它目前正在应对网络安全事件,并与当地执法部门保持联系。

与此同时,被指控的黑客向《纽约时报》和安全研究人员发送了屏幕截图,显示他们可以访问各种内部企业IT系统。

据报道,他们还劫持了一个内部 Slack 账户,并向员工宣布了违规行为,然后在单独的内部网页面上发布了一张色情图片。

报告称,在黑客冒充一名IT部门的成员并向一名员工发送要求输入密码的文本后,才获得了初始访问权限。据报道,袭击者声称只有18岁。

Yuga Labs的安全工程师Sam Curry一直在与黑客和Uber员工进行交流,他在Twitter上解释说,敏感的漏洞报告似乎也已被泄露。

他说:“有人入侵了Uber员工的HackerOne账户,并对所有罚单发表评论。他们可能可以访问所有Uber HackerOne报告。”

如果个人想要通过尚未修复或公开披露的错误获利,这可能会很严重。

他补充说:“攻击者声称已经完全入侵了 Uber,并显示了他们在 AWS 和 GCP 上拥有完全管理员权限的屏幕截图。”

就在一周前,一桩具有里程碑意义的法庭案件开庭,检察官指控优步前首席安全官乔·沙利文未能恰当披露2016年5700万用户的大规模数据泄露。

据称,该公司已支付了 10万美元的违约金,以试图将事件保密。

如果沙利文被判有罪,这将是第一次有安全专业人员因此类事件而被追究个人责任。

内容概要:本文介绍了一种基于蒙特卡洛模拟和拉格朗日优化方法的电动汽车充电站有序充电调度策略,重点针对分时电价机制下的分散式优化问题。通过Matlab代码实现,构建了考虑用户充电需求、电网负荷平衡及电价波动的数学模【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)型,采用拉格朗日乘子法处理约束条件,结合蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的随机充电行为,实现对充电功率和时间的优化分配,旨在降低用户充电成本、平抑电网峰谷差并提升充电站运营效率。该方法体现了智能优化算法在电力系统调度中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究电动汽车有序充电调度策略的设计与仿真;②学习蒙特卡洛模拟与拉格朗日优化在能源系统中的联合应用;③掌握基于分时电价的需求响应优化建模方法;④为微电网、充电站运营管理提供技术支持和决策参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及优化求解过程,可尝试调整参数设置以观察不同场景下的调度效果,进一步拓展至多目标优化或多类型负荷协调调度的研究。
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