邮件攻击案例系列一:仿冒国家部委发布虚假劳动补贴邮件

1. 案例描述

2023 年 2 月,某单位职员小孙的工作邮箱收到一封名为《最新个人通知》的邮件,发件人签名为“財務部”,主要内容为“关于 2023 年个人劳动(补贴)申领通知”,并提示“过期将作废”。邮件附有一份名为“重要通知.docx”的附件。

看到“过期将作废”的提示,小孙不疑有他,赶紧打开邮件,看到如下正文内容。文中宣称,扫描文件中的二维码,可以申请到 1000 元以上的劳动补贴。

扫描附件中的二维码之后,小孙开始“申领”所谓的“劳动补贴”,并按页面要求填写 了包括姓名、身份证、手机号、卡内余额等个人信息;最后小孙还根据收到的短信,在页面上填写了一个短信验证码;随后,他便看到页面提示:“系统认证中,请勿刷新页面”。紧接着,小孙就收到了银行发来的 4000 元转账通知短信。此时,小孙才确认,自己上当了。


事实上,这种打着劳动补贴名义实施的钓鱼邮件诈骗活动,自 2021 年起就一直处于持续流行状态。邮件内容大多是打着人力资源部或财政部的名义发放“劳动补贴”,只不过扫码之后的钓鱼网站页面有多种不同变化而已,但大多都会套取身份信息和银行卡信息。骗子们在获得关键信息后,就会开始盗刷网银,并诱骗受害者在钓鱼页面上填写验证码,从而完成盗刷转账活动。
此类诈骗手法之所以会绕过很多邮件安全防护系统,主要是因为攻击者将诈骗信息进行了多层隐藏:攻击者没有将恶意网址以链接的形式直接写在正文中,而是将恶意网址以二维码的形式藏在了邮件的附件中。而邮件附件本身也不带毒,所以,除非邮件安全防护系统打开附件,并识别附件中的二维码后,才有可能判断出邮件的附件中含有恶意信息。不过,此类钓鱼邮件也是由明显的特征的,只要掌握识别方法,还是可以通过“肉眼”轻松识破的。以下几点可以参考。

2. 鉴别方法 

1. 任何国家部委机关都不可能直接给普通的个人邮箱发送邮件。所以,来自任何国家机关的“广告式”邮件一定都是诈骗。

2. 如果真是国家有关部门发出的正式邮件,发件人的邮箱后缀一版都是“.gov”,而不可能是任何其他后缀。

3. 以 Word 文档、压缩包为附件,也是比较明显的恶意特征。政企机构给员工发邮件,附件一般都是 PDF 格式。

4. 陌生人发来的邮件中包含二维码也是明显的恶意特征。如果是真正的公益信息或需要向公众广而告之政务的信息,不论是通过短信还是邮件,一般都会直接给出短信链接,收件人直接点开就可以了,很方便。而采用扫码的方式,二维码还藏在附件当中,显然要麻烦一些,只有当攻击者想要隐藏链接防范安全系统识别时,才会采用这种方式。
下面三图分别是冒充公司人力资源部发放“工资津贴”、“个税申报”的钓鱼邮件,以及冒充财政部发出的夏季高温补贴邮件。同样是要求扫码申请,相关套路大同小异。

参考来源:邮件攻击案例系列一:仿冒国家部委发布虚假劳动补贴邮件 | MailABC邮件知识百科

【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开,重点介绍基于Matlab代码实现的四轴飞行器动力学建模与仿真方法。研究构建了考虑非线性特性的飞行器数学模型,涵盖姿态动力学与运动学方程,实现了三自由度(滚转、俯仰、偏航)的精确模拟。文中详细阐述了系统建模过程、控制算法设计思路及仿真结果分析,帮助读者深入理解四轴飞行器的飞行动力学特性与控制机制;同时,该模拟器可用于算法验证、控制器设计与教学实验。; 适合人群:具备定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及无人机相关领域的工程技术人员,尤其适合从事飞行器建模、控制算法开发的研究生和初级研究人员。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学特性的学习与仿真验证;②作为控制器(如PID、LQR、MPC等)设计与测试的仿真平台;③支持无人机控制系统教学与科研项目开发,提升对姿态控制与系统仿真的理解。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析,重点关注动力学方程的推导与实现方式,动手运行并调试仿真程序,以加深对飞行器姿态控制过程的理解。同时可扩展为六自由度模型或加入外部干扰以增强仿真真实性。
基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制(DMPC)的多智能体点对点过渡轨迹生成研究”展开,重点介绍如何利用DMPC方法实现多智能体系统在复杂环境下的协同轨迹规划与控制。文中结合Matlab代码实现,详细阐述了DMPC的基本原理、数学建模过程以及在多智能体系统中的具体应用,涵盖点对点转移、避障处理、状态约束与通信拓扑等关键技术环节。研究强调算法的分布式特性,提升系统的可扩展性与鲁棒性,适用于多无人机、无人车编队等场景。同时,文档列举了大量相关科研方向与代码资源,展示了DMPC在路径规划、协同控制、电力系统、信号处理等多领域的广泛应用。; 适合人群:具备定自动化、控制理论或机器人学基础的研究生、科研人员及从事智能系统开发的工程技术人员;熟悉Matlab/Simulink仿真环境,对多智能体协同控制、优化算法有定兴趣或研究需求的人员。; 使用场景及目标:①用于多智能体系统的轨迹生成与协同控制研究,如无人机集群、无人驾驶车队等;②作为DMPC算法学习与仿真实践的参考资料,帮助理解分布式优化与模型预测控制的结合机制;③支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发中的算法验证与性能对比。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注DMPC的优化建模、约束处理与信息交互机制;按文档结构逐步学习,同时参考文中提及的路径规划、协同控制等相关案例,加深对分布式控制系统的整体理解。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值