欧洲安全研究人员:黑客是如何泄露加密电子邮件

欧洲安全研究人员警告,OpenPGP和S/mime两个电子邮件加密方案遭严重破坏,此漏洞被称为Efail,表明加密电子邮件难以实现。这两种工具使用困难且未流行,也无法加密大部分元数据。此外,还介绍了早期电子邮件缺乏认证和隐私措施的情况。

  一周前,一群欧洲安全研究人员警告说,两个模糊的电子邮件加密方案遭到严重破坏。这些名为OpenPGP和S/mime的方案并不是您正在使用的技术类型,但不知道它。它们不是我们都依赖的无形且重要的互联网基础设施的一部分。

​  这个漏洞被发布的研究人员称为Efail,表明加密的(因此是私人的和安全的)电子邮件不仅难以实现,而且可能以任何实际的方式无法实现,因为电子邮件是其核心。但是,为什么这些标准失败的故事包含了为什么电子邮件本身就是我们被黑客攻击,抢劫和在线侵犯的主要方式。电子邮件的故事也是我们如何失去如此多隐私的故事,以及我们如何重新获得它。

  OpenPGP很难使用,S/mime只能由IT部门维护。这些工具从未流行,永远不会流行,甚至不会加密大部分电子邮件泄露的元数据。关于这些加密方案的大多数故事集中在通过使用或支持它们的过程中遇到困难的特殊人员:人权捍卫者,记者,安全研究人员或企业机密的保管人。

  约翰霍普金斯大学信息安全学院的助理教授马修格林说:“我们对加密电子邮件有很多不好的理由,”马修格林说。“我们不知道如何使用它。我们不做密钥管理权。但令人惊讶的是,艾菲尔并没有提到所有这些问题。它的影响究竟是谁付出努力,做的人一个错误的一切权利。”

  我们认为电子邮件是在20世纪70年代开始的,具有可识别的电子邮件地址,邮箱,文件夹以及我们现在知道的发送和接收。这个网络很小,大部分毕业学校都在和美国的军工企业打交道。这种信任模式围绕着一小群技术人员,很大程度上彼此都知道。因此,没有电子邮件认证,也没有隐私措施。伪造不仅容易,而且很普遍。任何人都可以发送邮件说他们来自任何人,运行服务器的人可以阅读所有的信息。

  电子邮件的隐私模式总是基于礼貌:我们不会看到那些不适合我们的信息,因为那样会很粗鲁。更改它们会更加粗鲁,尽管系统管理员确实经常插入陌生消息或修改消息为恶作剧,或者引起用户的注意。来自上帝或圣诞老人的电子邮件并非闻所未闻。(黑客周刊)


【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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