英国黑客试图以10万美元勒索苹果

22岁英国男子Kerem Albayrak声称掌握3.19亿个iCloud帐户,要求苹果支付$75,000加密货币或$10万iTunes礼品卡,否则将远程擦除设备并泄露数据。苹果与执法部门合作,NCA逮捕Albayrak,证实数据来自受损第三方服务。Albayrak认罪,被判两年缓刑。

据外媒报道,一名22岁的英国男子声称有权访问超过3亿个苹果iCloud帐户,并威胁要工厂重置所有帐户,除非苹果支付赎金,但他因试图勒索苹果而在伦敦认罪。

这位来自英国北伦敦的Kerem Albayrak声称是一名的专业黑客,并拥有3.19亿个iCloud帐户。Albayrak的给了苹果一个期限,直到2017年4月7日,支付高达$ 75,000加密货币或iTunes礼品卡$ 10万美元,以换取删除被盗数据库的副本,英国国家犯罪局在表示声明,称敲诈者一个“饥渴的网络犯罪分子”。

但是,如果公司不能满足他的要求,Albayrak威胁说他将开始远程擦除受害者的Apple设备,恢复出厂设置的iCloud帐户,并在线转储被盗的数据库。

早在2017年3月下旬,在苹果与英国和美国的执法部门联系后,NCA的国家网络犯罪部门在他的家中逮捕了Albayrak,并没收了包括他的手机,计算机和硬盘在内的数字设备。没有迹象表明苹果的iCloud网络受到损害,而声称拥有的数据实际上来自“先前受到损害的第三方服务,这些服务大多处于非活动状态”。

本月早些时候,勒索者承认一项勒索罪和两项“意图损害计算机操作或阻止/阻碍对计算机的访问”的未经授权的行为。

2019年12月20日,Albayrak在Southwark最高法院被判处有期徒刑两年缓刑,在该街区进行300个小时的无薪工作,并实行六个月的电子宵禁。当被问及他的举动时,Albayrak告诉NCA调查人员,“一旦您沉迷其中(网络犯罪),它就会升级,并且在违法的情况下会变得很有趣,”并补充说:“当您拥有互联网的力量时,这就像名气一样,所有人尊敬您,每个人都在追逐它。”(欢迎转载分享)

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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