UC浏览器、手机百度遭卸载

UC浏览器遭遇大规模恶意卸载事件,官方悬赏500万人民币征集幕后黑手的相关证据。该行为疑似某些厂商打击竞品的恶性竞争手段,已引起行业高度关注。

UC浏览器悬赏500万征集恶意卸载程序证据


官方声明:http://bbs.uc.cn/thread-4652376-1-1.html
悬赏原帖:http://www.uc.cn/a/news/2014/0227/3396.html
用户提供的证据视频连接:http://v.youku.com/v_show/id_XNjc3Njg1MDky.html
    
  悬赏令!继昨天UC公司公布《关于UC浏览器被恶意卸载的声明》之后,今天UC公司决定悬赏人民币500万,召集各路高手共同揪出幕后黑手。如果哪位豪杰能提供帮助警察叔叔结案证据,UC浏览器郑重承诺奖励人民币现金5000000元!
  
  事件回顾:
  2月26日,知名互联网服务提供商UC优视发布声明,称近期有大量用户反馈手机中的UC浏览器被无故删除,重新安装后仍被卸载。经技术专家分析,该行为应是某些厂商打击竞品、推广自身应用的恶性竞争手段。目前UC公司已向公安机关报案,并于今日悬赏500万元公开征集有效结案证据,号召技术专家和网友与UC一同追查该恶意程序的幕后黑手,同时提醒广大用户通过UC官网(uc.cn)或PP助手下载UC浏览器,避免受到影响。
  网友提供优酷视频:http://v.youku.com/v_show/id_XNjc3Njg1MDky.html
经检测,出现这一现象的用户手机中均装有com.mobile.factory.eng恶意程序。该程序在手机解锁、网络变化时会被唤醒,随后通过网络请求服务器下发数据、写入数据库并按数据库中的列表恶意删除相关应用。除此之外,该程序还具备发短信、弹广告、下载安装指定应用的能力。
该消息爆出后,立即引起了互联网相关企业的广泛关注,业内普遍认为,该行为严重破坏了中国移动互联网行业的生态环境,同时给手机用户带来潜在安全隐患,后果不容忽视。
针对此事件,UC表示已经报案,并正在积极配合公安机关搜集相关证据,同时在今天下午宣布悬赏500万元,面向社会征集能够结案的有效证据,号召技术专家和网友与UC一同追查该恶意程序的幕后黑手。

500万悬赏金发放规则
UC优视将提供人民币500万元,用于答谢提供重要证据并最终实现案件侦破和审判的用户或技术专家,具体规则如下:
线索或资料可以采用两种方式提供,第一种为公证后的资料;第二种为非公证的录音、录像、数据文件等资料;
所有线索或资料以xuanshang@ucweb.com邮箱收到的时间先后顺序为准进行排序;
重复或雷同的线索或资料以排序顺序确定领取答谢金的依据,仅限第一份线索或资料可以获得悬赏金;
可以获得悬赏金的线索或资料需要被司法机关认可为法定证据并用于该案件的侦破或审判;
悬赏金按照线索或资料对案件的重要程度而进行分配,最高额度为500万人民币;
悬赏金的金额为税前金额,获得答谢金的人士需要承担个人所得税;
悬赏金支付时间为案件结案,相关犯罪嫌疑人被法院定罪量刑并执行判决之日起十个工作日;

好事如此,大家广而告之吧!技术改变命运!这可比买双色球中大奖的概率大多了!不用多久,你就会功成名就、天下闻名、手握五百万、迎娶白富美、走上人生巅峰!

UC优视500万悬赏线索投递邮箱:xuanshang@ucweb.com 


金山毒霸:UC浏览器、手机百度遭卸载源于云暗杀

近日有网友反馈说自己手机上的UC浏览器、手机百度被莫名其妙卸载,自己亲手安装,一锁屏再解锁,就发现UC浏览器、百度被删除了。金山毒霸安全中心分析后发现,这种情况是一种手机病毒所为,病毒删除UC浏览器、手机百度使用了经典的云暗杀


对此现象,UC优视官方表达了极大的愤慨,据称已经报案。UC称,种种迹象表明,这是某些公司打击竞争对手、推广应用的无底线恶性手段


金山毒霸安全中心立即对此进行调查,在获得部分网友配合后,查明卸载UC浏览器和手机百度为某个手机病毒所为。这种手机病毒使用了经典的云暗杀手法:病毒安装后不会在手机中留下任何图标,病毒通过网络获得远程服务器的指令,根据服务器指令删除指定的应用程序:包括UC、baidu等知名应用关键字

在网络状态、手机锁屏和解锁时,会触发病毒删除动作。该病毒每天的删除量约数千次。根据有关证据,此病毒的传播方式较为隐蔽,尚未在安卓软件应用商店大面积出现。推测该病毒的传播途径为手机连接电脑时,某个电脑程序通过USB调试模式向手机中写入了恶意软件,尚不清楚该病毒删除UC浏览器和手机百度应用的具体目的。


内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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