7、社交工程中的信息收集与沟通模型构建

社交工程中的信息收集与沟通模型构建

1. 信息收集后的规划

在逻辑地收集信息后,我们需要思考如何利用这些信息。作为一名社交工程师,在获取信息后,就必须开始规划攻击。其中一个重要的方法是开发沟通模型。沟通是将信息从一个实体传递到另一个实体的过程,它涉及至少两个主体之间的互动,可被视为双向过程,在这个过程中信息得以交换,思想、感受或想法朝着共同接受的目标或方向发展。

沟通有多种形式,包括听觉方式(如言语、歌曲和语调)和非言语方式(如肢体语言、手语、副语言、触摸和眼神交流)。无论使用何种沟通类型,信息及其传递方式都会对接收者产生明确的影响。

1.1 沟通的基本规则

  • 发送者和接收者 :沟通始终有发送者和接收者。
  • 个人现实差异 :每个人都有基于过去经历和感知构建的不同个人现实,这会导致对同一事件的不同感知、体验和解释。
  • 个人空间 :每个人都有身体和心理上的个人空间,沟通时试图进入对方的个人空间。
  • 双重信息层 :人际沟通中会发送言语和非言语两层信息。
  • 信息解读差异 :接收者会根据自己的个人现实解读信息,即使意思并非发送者本意。

1.2 沟通的其他基本规则

  • 永远不要认为接收者与你有相同的现实。
  • 永远不要认为接收者会按预期解读信息。
  • 沟通不是绝对、有限的事物。
【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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