中国黑客盯上可口可乐公司

2009年,可口可乐公司遭受黑客袭击,敏感商业信息被盗,事件发生在公司试图收购中国汇源果汁集团期间。黑客通过电子邮件植入恶意软件,获取了公司内部信息。

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原文:Coca-Cola 'targeted' by China in hack ahead of acquisition attempt
作者:BBC
发表:2012-11-5
本文由Fish翻译。

彭博社报道,中国黑客曾经侵入可口可乐内部机密系统超过1个月。

在2009年,一个恶意链接通过电子邮件发送给可口可乐高级行政人员,随后该公司就被黑客入侵了。黑客秘密记录敏感商业信息,长达1个月未被发现。

美国证券交易委员会(SEC)表示,可口可乐公司并没有公开披露被黑客攻击的事情。

去年,美国证券交易委员会概述了企业受到网络攻击的准则。内容为:在这种问题上必须给出高透明度,尽力维护投资者和利益相关者的利益。

然而,可口可乐公司,一直不愿意这样做,因为担心声誉受损而影响股票价格。

Jacob Olcott(网络政策顾问)说:“投资者根本就不知道发生了什么!可口可乐公司目前所提供的材料很少有关他们在网络上的发生的事情。”

交易失败

在这次事件中,黑客伪装成可口可乐公司的首席执行官,发送电子邮件给Paul Etchells(可口可乐公司亚太地区副总裁)。

电子邮件中的一个恶意连接被点击,黑客在Paul Etchells的电脑上安装了鼠标键盘记录器等其他恶意软件。

在接下来的日子里,黑客偷取了密码,给自己在网路上增加管理员权限。

彭博社的内部文件看到,这次攻击是获得国家力量支持的。

黑客事件,正好发生在可口可乐打算收购中国汇源果汁集团之时,预计收购价为24亿美元。如果成功收购,这将会是外资收购中国公司历史上交易额最大的一次。

Bloomberg表示(由内部人士透露),但是,可口可乐内部网络被攻击后第3天,此项收购交易被取消了。

可口可乐公司在一份声明中告诉BBC:“我们公司的安全团队,和世界各地的执法机构合作,以保障网络安全”。

“依惯例,我们对安全事件不做评论”。

           

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植物实例分割数据集 一、基础信息 数据集名称:植物实例分割数据集 图片数量: - 训练集:9,600张图片 - 验证集:913张图片 - 测试集:455张图片 总计:10,968张图片 分类类别:59个类别,对应数字标签0至58,涵盖多种植物状态或特征。 标注格式:YOLO格式,适用于实例分割任务,包含多边形标注点。 数据格式:图像文件,来源于植物图像数据库,适用于计算机视觉任务。 二、适用场景 • 农业植物监测AI系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别植物特定区域并分类的AI模型,辅助农业专家进行精准监测和分析。 • 智能农业应用研发:集成至农业管理平台,提供实时植物状态识别功能,为作物健康管理和优化种植提供数据支持。 • 学术研究与农业创新:支持植物科学与人工智能交叉领域的研究,助力发表高水平农业AI论文。 • 农业教育与培训:数据集可用于农业院校或培训机构,作为学生学习植物图像分析和实例分割技术的重要资源。 三、数据集优势 • 精准标注与多样性:标注采用YOLO格式,确保分割区域定位精确;包含59个类别,覆盖多种植物状态,具有高度多样性。 • 数据量丰富:拥有超过10,000张图像,大规模数据支持模型充分学习和泛化。 • 任务适配性强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO、Mask R-CNN等),可直接用于实例分割任务,并可能扩展到目标检测或分类等任务。
室内物体实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:室内物体实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:4923张图片 验证集:3926张图片 测试集:985张图片 总计:9834张图片 • 训练集:4923张图片 • 验证集:3926张图片 • 测试集:985张图片 • 总计:9834张图片 • 分类类别: 床 椅子 沙发 灭火器 人 盆栽植物 冰箱 桌子 垃圾桶 电视 • 床 • 椅子 • 沙发 • 灭火器 • 人 • 盆栽植物 • 冰箱 • 桌子 • 垃圾桶 • 电视 • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形标注,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片为常见格式如JPEG或PNG。 二、适用场景 • 实例分割模型开发:适用于训练和评估实例分割AI模型,用于精确识别和分割室内环境中的物体,如家具、电器和人物。 • 智能家居与物联网:可集成到智能家居系统中,实现自动物体检测和场景理解,提升家居自动化水平。 • 机器人导航与交互:支持机器人在室内环境中的物体识别、避障和交互任务,增强机器人智能化应用。 • 学术研究与教育:用于计算机视觉领域实例分割算法的研究与教学,助力AI模型创新与验证。 三、数据集优势 • 类别多样性:涵盖10个常见室内物体类别,包括家具、电器、人物和日常物品,提升模型在多样化场景中的泛化能力。 • 精确标注质量:采用YOLO格式的多边形标注,确保实例分割边界的准确性,适用于精细的物体识别任务。 • 数据规模充足:提供近万张标注图片,满足模型训练、验证和测试的需求,支持稳健的AI开发。 • 任务适配性强:标注格式兼容主流深度学习框架(如YOLO系列),便于快速集成到实例分割项目中,提高开发效率。
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