京东商城用户资料完全泄露

继多家知名网站后,京东商城和17173也遭遇了用户信息泄露事件,泄露数据量已超过一亿条。WooYun.org披露了京东商城存在的用户权限控制不当漏洞,允许任意用户访问所有用户信息,包括姓名、地址、电话、邮箱等。京东已承认此漏洞并将其定为中等危害,表示将尽快修复。建议用户立即更改密码。

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继优快云、人人网、多玩网、天涯社区等数十家知名网站用户信息被泄露之后,17173和京东商城的用户信息也被泄露。目前,被泄露的用户信息数据已由5000万上涨到过亿,大量的用户账号和密码被公开。

WooYun.org爆出了京东商城用户数据泄露的漏洞。

确认时间:2011-12-27

漏洞描述:京东商城在某些业务上存在用户权限控制不当的漏洞,导致用任意用户登录系统后,都可以正常访问到所有用户的信息,包括:姓名、地址、电话、Email等。

而该漏洞目前已被京东商城官方承认,京东商城将该漏洞的危害等级定义为中等,漏洞Rank为10,并表示将会马上处理。快改密码吧,改到你手软。

作者:卢松松

内容概要:该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题,提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括:提出基于高频信息约束的网络框架,通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节;设计渐进式特征匹配融合框架,采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性;引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明,该方法不仅提高了超分辨率性能,还保持了图像质量。 适合人群:从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师,尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标:①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景;②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量,解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题;③为临床诊断提供更高质量的影像资料,帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明:论文不仅提供了详细的网络架构设计与实现代码,还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外,作者还对模型进行了量化处理,使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理,理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
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