透过勒索病毒、变脸诈骗来获利的模式,仍将会是2018年网络犯罪的主流手法。

随着移动网络的兴起,网络黑客活动越发猖獗。趋势科技预测2018年的网络攻击将以数字勒索、锁定物联网漏洞及攻击区块链为主。其中,“数字勒索”已成为主流手法,通过勒索病毒或变脸诈骗获取高额回报。

在随着移动网络兴起,网络黑客也变得更加猖獗。信息安全厂商趋势科技指出,因人们透过网络进行不安全的连线情况越来越普遍,明年黑客的活动将也将越发旺盛。趋势科技指出,明年黑客将以“数字勒索”、“锁定物联网漏洞”以及“攻击区块链”等3种手法,做为明年网络攻击的主力。


趋势科技台湾暨香港区总经理洪伟淦指出,2017年爆发出不少全球性的信息安全危机,从WannaCry、Petya到BadRabbit,勒索病毒风暴席卷全球企业端及消费者,显见黑客攻击手法日益进步。


而与过去几年相比,网络犯罪手法已由间接诱骗使用者的帐号密码,转向直接勒索钱财的“数字勒索”为主,黑客利用勒索病毒威胁受害者付钱赎回资料或透过“变脸诈骗”进行商业诈骗,以获得高利润报酬。


洪伟淦表示,预估透过勒索病毒、变脸诈骗来获利的模式,仍将会是2018年网络犯罪的主流手法。所谓“变脸诈骗”(BusinessEmailCompromise,简称BEC)就是商务电子邮件入侵,黑客主要锁定需与国外厂商合作,并定期汇款的国际贸易公司,透过入侵其电子邮件帐号方式,进行诈欺性转帐。洪伟淦表示,变脸诈骗仰赖的是网络钓鱼手法、程序简单又快速,加上企业组织架构资讯相当容易取得,因此预估明年变脸诈骗案件在全球将不减反增,甚至恐造成高达90亿美元的全球损失。

### 面部交换中的神经网络架构与实现 在面部交换技术中,人工神经网络扮演着至关重要的角色。通过构建复杂的多层感知器模型,这些系统能够学习并模拟人类视觉系统的功能[^1]。 #### 1. 据预处理阶段 为了使神经网络有效地执行面部交换任务,输入据通常需要经过一系列预处理操作。这包括但不限于图像裁剪、缩放以及标准化等步骤。特别地,在准备训练集时,会收集大量成对的真实人脸图片作为样本,每一对分别代表源身份和目标身份的脸部特征。 #### 2. 编码解码框架设计 一种常见的做法是采用编码-解码式的自编码器结构来进行端到端的学习过程。具体而言: - **编码部分**:利用卷积层提取原始脸部区域的关键属性;随着层加深,感受野逐渐扩大直至覆盖整个视野范围内的信息。 - **瓶颈层/潜空间表示**:此处在低维度向量形式下保存了最抽象级别的语义描述——既包含了个体独有的外貌标记也涵盖了姿态角度变化等因素的影响。 - **解码环节**:反向传播重建新面孔的过程则依赖于转置卷积机制逐步恢复细节纹理直到最终输出合成后的逼真效果。 ```python import torch.nn as nn class FaceSwapAutoencoder(nn.Module): def __init__(self, input_channels=3, latent_dim=512): super(FaceSwapAutoencoder, self).__init__() # Encoder layers self.encoder = nn.Sequential( nn.Conv2d(input_channels, 64, kernel_size=7), ... nn.Linear(2048, latent_dim), # Bottleneck layer ) # Decoder layers self.decoder = nn.Sequential( nn.Linear(latent_dim, 2048), ... nn.ConvTranspose2d(...), ) def forward(self, x): encoded = self.encoder(x) decoded = self.decoder(encoded) return decoded ``` #### 3. 多模态融合策略 除了单纯依靠RGB色彩通道之外,还可以引入额外的信息来源辅助提升性能表现。例如,热力图可用于指导注意力集中在眼睛鼻子嘴巴等人脸器官位置附近;而深度传感器获取的距离场有助于增强三维立体感塑造真实触觉反馈体验。 #### 4. 训练优化方法论 考虑到实际应用场景下的多样性需求,损失函的设计往往综合考量多个方面的要求。一方面要确保生成结果尽可能贴近自然状态而不失原有风格特色;另一方面也要兼顾对抗性判别能力防止过拟合现象发生。因此,实践中经常采取混合型的目标设定方式,比如联合使用均方误差(MSE)衡量像素级差异的同时加入对抗损失(GAN Loss)来促进全局一致性改善。
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