我是谁?没有绝对安全的系统

电影《我是谁?没有绝对安全的系统》展现了黑客技术与社会工程学的魅力。本片不仅详细描绘了黑客入侵手段,还深刻揭示了人性弱点如何成为最大的安全漏洞。通过巧妙运用社会工程学,主角本杰明实施了一系列令人惊叹的操作。

《我是谁?没有绝对安全的系统》(8分推荐)。
电影海报
《我是谁?没有绝对安全的系统》是一部黑客题材的电影,它想要表达的主题是除了黑客,而更多的是社会工程学,也就是它里面提到的黑客除了本职技术外,还需要回归到最传统的路子上,欺骗人心。影片中开头男主就说黑客其实跟变魔术一样,用的都是障眼法。

人们只想看到他所希望看到的。

因此,此部影片最吸引人的地方正是这两方面:一是高超的实实在在的黑客技术,详实的黑客入侵手段,影片中许多电脑代码特写的镜头,一行行熟悉有陌生的程序代码段,这一切都显得那么到位,使得它成为一部为数不多的计算机专业知识不被吐槽的黑客题材电影;二是剧情的多次反转,社会工程学的运用,骗过了影片中的女警,也骗过了所有观众,当真相被揭秘的时候,瞬间燃爆了!不得不佩服编剧的头脑。

黑客方面,男主的团队CLAY黑进一个被誉为不可入侵的皇家级别的情报局系统,黑客之间的交流方式以及他们在交流中使用的IP追踪器,这些在圈外人看来应该都是些高超技术吧,使得影片极具观赏性,提供了一个新的角度让观众了解黑客。

社会工程学就是通过自然的、社会的和制度上的途径,利用人的心理弱点(如人的本能反应、好奇心、信任、贪婪)以及规则制度上的漏洞,在攻击者和被攻击者之间建立起信任关系,获得有价值的信息,最终可以通过未经用户授权的路径访问某些敏感数据和隐私数据。

社会工程学在影片中也被提及过几次,故也是本片的重要线索之一。如最初的马克思在麦当劳骗来两片面包,男主后来欺骗保安成功混进饭堂安装公共网络,让MRX中计暴露IP信息,以及最后让女警认为男主的精分的大反转均完美的运用了社会工程学。影片结尾的四颗糖变一颗糖的部分是影片中最精彩的一部分。而在影片末尾揭秘真相的同时,也再次说明最大的安全漏洞并不是存在于什么程序或服务器内,人类是最大的安全漏洞。MRX为人自负,因此才会陷入本杰明的圈套,而女警和保安则是出于怜悯之心,方才被人利用。故由于存在这个人类安全漏洞,所以没有绝对安全的系统。

另外,除了这两方面,从这一部电影中,我们还能看出人类的其他缺点。影片中虽说MRX会成为黑客界的传奇人物,但为啥黑客界的人都希望得到他的认可,显然这无论是在现在世界里还是在虚拟空间中,人们都有着不可否认的虚荣感和存在感。影片中男主已无法在现实世界中找到归属感,因此会在虚拟空间中寻找这样的寄托,方才通过做各种事情希望得到他人的认可。无论去到哪,都逃脱不掉。

男主本杰明性格怪异,或许也正因此,才让他能够更专注于也更愿意在网络上打造自己的世界,成为一名出色的黑客。本杰明拥有超强的计算机入侵能力,能够改写一切的计算机程序,在他面前,没有任何组织和个人的隐私。他智商高能力强,入侵电力系统,控制小区电网,还有入侵各种网站,以及后来的入侵皇家情报局,都是轻而易举。在他的黑客团队里面,他的能力其实并不比任何一个人差,不过确实是他的团队让他更能认识到他的价值,没有了他的团队,他就仍然是那个送外卖的小哥。可见,环境对人的发展相当重要。

最后,放一下电影中MRX的三大准则以及百度百科词条中的黑客守则,MRX的准则有时在现实生活中似乎也适用,而后面的黑客守则就感觉比较有趣,供您阅读。

MRX的三大准则
第一,没有一个系统是安全的;
第二,敢做就能赢;
第三,在虚拟空间以及聚会空间享乐。

所有黑客都遵循他的三大准则。

黑客守则
1、不恶意破坏任何的系统,这样只会给你带来麻烦。恶意破坏他人的软件将导致法律责任,如果你只是使用电脑,那仅为非法使用!注意:千万不要破坏别人的软件或资料!
2、不修改任何的系统档,如果你是为了要进入系统而修改它,请在达到目的后将它改回原状。
3、不要轻易的将你要hack的站台告诉你不信任的朋友。
4、不要在bbs上谈论你hack的任何事情。
5、在post文章的时候不要使用真名。
6、正在入侵的时候,不要随意离开你的电脑。
7、不要在电话中谈论你作为黑客的任何事情。
8、将你的笔记放在安全的地方。
9、想要成为黑客就要学好编程和数学,以及一些TCPIP协议、系统原理、编译原理等计算机知识!
10、已侵入电脑中的帐号不得清除或修改。
11、不得修改系统档案,如果为了隐藏自己的侵入而做的修改则不在此限,但仍须维持原来系统的安全性,不得因得到系统的控制权而将门户大开!
12、不将你已破解的帐号分享于你的朋友。
13、不要侵入或破坏政府机关的主机。
14、不会编程的黑客不是好黑客。
15、黑客世界的高手们不同于“盗取”。
16、黑客并不是一味的攻击用户,而是通过攻击来研究漏洞,从而大大提高系统的安全性。

<think>首先,用户的问题是关于计算RMSE提升百分比的。他们想知道如何计算他们的算法相比于对比算法的RMSE提升百分比,具体是“谁减谁再除以谁”。 关键点: - RMSE(Root Mean Square Error)是一个衡量预测误差的指标,值越低表示性能越好。 - 提升百分比表示改进的程度。 用户明确问:“谁减谁再除以谁?”,所以我需要明确公式。 公式应该是: - 提升百分比 = [(对比算法的RMSE - 我的算法的RMSE) / 对比算法的RMSE] × 100% 解释: - 因为RMSE越低越好,所以我的算法的RMSE应该小于对比算法的RMSE。 - 所以,提升百分比是基于对比算法的RMSE来计算的。 - 分子是:对比算法的RMSE减去我的算法的RMSE(表示减少的误差)。 - 分母是:对比算法的RMSE(表示原始误差)。 - 然后乘以100%得到百分比。 例如: - 假设对比算法的RMSE是10,我的算法的RMSE是8。 - 那么,提升百分比 = [(10 - 8) / 10] × 100% = (2 / 10) × 100% = 20% 这表示我的算法比对比算法提升了20%。 现在,参考系统级指令: - 所有行内数学表达式使用$...$格式。 - 独立公式使用$$...$$格式并单独成段。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 在回答中引用的段落末尾添加引用标识。 - 回答结构清晰,帮助用户逐步解决问题。 用户提供的引用: - [^1]: 关于RMSE指标高但实际预测误差小的问题。 - [^2]: 使用RMSE、MAE、MAPE作为评价指标。 - [^3]: 提到模型在RMSE等指标上的提升。 - [^4]: POA-Transformer-GRU模型在RMSE上降低了10%、12%和15%。 用户的问题直接基于这些引用,特别是[^3]和[^4]提到了RMSE降低的百分比。 在回答中,我需要自然地引用这些内容,但由于用户的问题是关于计算方法的,引用可能不是直接相关。不过,指令说“回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识”,所以我应该将引用融入回答中。 用户说:“上述引用仅供参考,并不是用户真正的需求,请尽可能多的参考用户上一次的问题和你的回答。” 但在这个对话中,这是第一次互动,所以没有“上一次的问题”。用户可能指的是之前的上下文,但在这个模拟中,这是初始问题。 所以,我专注于当前问题。 回答结构: 1. **解释RMSE提升百分比的概念**:简要说明为什么计算提升百分比。 2. **给出公式**:清晰地写出公式,使用LaTeX格式。 3. **解释公式**:说明谁减谁再除以谁。 4. **举例说明**:用一个例子来演示计算。 5. **引用相关内容**:自然地引用提供的引用,以支持回答。 6. **生成相关问题**:在最后添加相关问题。 生成相关问题: - 基于系统指令,我需要生成相关问题。 - 例如,关于RMSE的其他方面或优化方法。 相关问题建议: 1. 如何解释RMSE提升百分比的统计意义? 2. RMSE与其他误差指标(如MAE)的比较? 3. 在实际应用中,如何确保RMSE提升是显著的? 4. 优化算法以降低RMSE的方法? 现在,组织回答: - 开头:直接回应用户的问题。 - 主体:逐步解释。 - 结尾:添加相关问题。 确保LaTeX语法正确: - 行内公式:例如,$RMSE_{\text{对比}}$ - 独立公式:例如,公式放在单独段落。 最终公式: - 提升百分比 = $\left( \frac{\text{RMSE}_{\text{对比}} - \text{RMSE}_{\text{我的}}}{\text{RMSE}_{\text{对比}}} \right) \times 100\%$ 在文本中解释。</think>### 计算RMSE提升百分比的方法 在机器学习和预测模型中,RMSE(均方根误差)是常用的评价指标,值越低表示模型性能越好。当您的算法与对比算法比较时,计算RMSE提升百分比可以量化性能改进程度。下面我将一步步解释如何计算,并明确“谁减谁再除以谁”。 #### 1. **RMSE提升百分比的公式** 提升百分比的计算基于对比算法的RMSE值,公式如下: $$ \text{提升百分比} = \left( \frac{\text{RMSE}_{\text{对比}} - \text{RMSE}_{\text{我的}}}{\text{RMSE}_{\text{对比}}} \right) \times 100\% $$ - **谁减谁**:对比算法的RMSE减去您的算法的RMSE(即 $\text{RMSE}_{\text{对比}} - \text{RMSE}_{\text{我的}}$)。这表示误差减少的绝对值。 - **除以谁**:除以对比算法的RMSE(即 $\text{RMSE}_{\text{对比}}$)。这表示以原始误差为基准的相对改进。 - **乘以100%**:将结果转换为百分比形式。 公式解释: - 由于RMSE越低越好,$\text{RMSE}_{\text{我的}}$ 应小于 $\text{RMSE}_{\text{对比}}$,这样提升百分比为正,表示性能提升。 - 如果提升百分比为负,则表示您的算法性能不如对比算法(需要进一步优化)。 - 这个公式在模型评估中被广泛使用,例如在比较不同模型的性能改进时[^3][^4]。 #### 2. **计算步骤示例** 假设您有以下数据: - 对比算法的RMSE:10.0 - 您的算法的RMSE:8.5 逐步计算: 1. 计算误差减少量:$10.0 - 8.5 = 1.5$ 2. 除以基准值:$1.5 / 10.0 = 0.15$ 3. 转换为百分比:$0.15 \times 100\% = 15\%$ 因此,您的算法相比于对比算法,RMSE提升了15%。 #### 3. **实际应用注意事项** - **基准选择**:始终以对比算法的RMSE作为分母,这确保了计算的公平性。例如,在引用[^4]中,POA-Transformer-GRU模型的RMSE降低了10%,就是基于对比模型的基准值计算的。 - **误差指标对比**:RMSE提升百分比仅反映相对改进,但实际评估中应结合其他指标如MAE(平均绝对误差)或MAPE(平均绝对百分比误差)进行综合分析,以避免单一指标的局限性[^2][^3]。 - **显著性检验**:如果提升百分比很小(如<1%),建议进行统计检验(如t检验)来确认改进是否显著,而不是仅依赖百分比[^1]。 - **引用场景**:在您的场景中,如果模型在95%时间内的预测误差小于1%,但整体RMSE较高,这可能意味着少数异常点抬高了RMSE值。计算提升百分比时,需确保数据分布一致,否则结果可能误导[^1]。 #### 4. **为什么这个公式有效** - 它直接量化了误差减少的相对幅度,例如在风电或光伏预测模型中,10%的RMSE提升可能对应显著的效率改进[^3][^4]。 - 公式简单易用,适用于各种回归模型比较。 如果您有具体的RMSE值,我可以帮您计算示例!
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