互联网+时代,移动互联网安全怎么自我防范呢?

随着移动互联网用户的快速增长,安全风险也日益严峻。本文介绍了移动设备中常见的安全威胁,如恶意软件、伪基站诈骗等,并提供了实用的安全防范措施,包括谨慎扫描二维码、避免点击不明链接、不在公共Wi-Fi下进行敏感操作等。

      

      亿合科技小编了解到:2016年全球互联网用户数将达到32亿人,约占全球总人口数的44%,其中移动互联网用户总数将达到20亿,占互联网用户数62.5%。然而,随之而来的安全风险的成倍增长,恶意软件劫持流量、伪基站诈骗、攻破用户使用权限、盗窃用户信息等问题已经成为当前用户手机吃过的“家常便饭”,移动设备中的恶意软件正从碎片化的和理论层面的“萌芽”状态“变种”长大,严重威胁用户的安全。

      一个影响全球数十亿台安卓手机的漏洞

     2015年4月中旬,阿里安全研究实验室近日发现一个名为“WiFi杀手”的安卓系统漏洞。利用该漏洞,黑客可对开启了WiFi的安卓手机远程攻击,窃取手机内的照片、通讯录等重要信息,影响市面上大部分安卓设备。漏洞发现后,阿里安全研究实验室第一时间将“WiFi杀手”漏洞的相关细节提交给了谷歌。谷歌及时通知了安卓系统wpa_supplicant组件的开发厂商。北京时间4月23日凌晨,开发者公告称漏洞已修复,并对阿里安全研究团队表示感谢。

       除了来自专业团队的安全防护,作为个人用户的我们在用手机时,该注意哪些安全隐患呢?

      1、不要盲目扫二维码

      如今二维码已覆盖生活方方面面,一些消费者希望通过“扫一扫”得到实惠,没想到反而落入骗子设下的陷阱。因此,要养成良好的二维码使用习惯,在扫码前一定要确认该码是否出自官方和正规网站,对于来路不明的二维码,不要盲目扫描。

警方提醒,市民要为自己的手机下载应用安全软件,查杀、屏蔽二维码病毒侵入手机。也可为网银设置每日最高交易限额,开通绑定手机提醒功能,尽量避免资金被盗。

    2、不点击不明链接

      熟记或收藏常用网址,避免登录“钓鱼网站”感染计算机病毒造成经济损失。警方提醒,在登录一些消费类网站时,尽量不要通过搜索引擎搜到的链接点击进入,而应熟记常用网址自己输入地址栏进入,或收藏常用网站从收藏夹进入,陌生人发来的广告链接更不能轻易点击。

     3、不当盲目“蹭网族”

     提高个人信息保护意识,不做“蹭网族”。无法确认WiFi安全性的情况下不要进行网上银行交易。黑客常常会在公共场所提供一个与商家名字类似的WIFI热点,且无需密码验证登录,一旦连入,个人信息就可能会被黑客截取,进而可能导致钱财损失。

    警方提醒,机场、星巴克、肯德基、麦当劳等公共场所提供WIFI热点均需通过短信获取上网验证码才能登录上网,一般公共场所提供WIFI热点也需使用密码登录,而非法WIFI热点一般可直接登录,不需要输入用户名和密码。对于不熟悉且无需密码验证的WIFI热点,建议不要随意连入。在公共场所尽量不要使用网银支付或上网购物,以免造成损失。

      4、QQ安全

      长年不说话也没有联系,空间也锁死的QQ好友,我的方法是,留言问她是不是还需要保留我的QQ,一个月都不回话的,可以删除。

      QQ空间中有其他好友分享的图片,文章链接等,不要轻易的点开,有可能该链接指向木马程序,点击之后程序自动在你的电脑上下载。

      终端安全是重中之重?

      其实,包括手机在内的终端安全保护才是未来网络安全的核心。由于传统的防火墙、路由器在服务端上的安全做得相当好,使得现在大量的攻击,大量的入侵越来越多地不再发生在网络底层,而是更多地发生在应用层。很多攻击和威胁只有在用户的终端电脑上才会真正地发挥作用。今天公司的员工都在使用网上的云盘。你不可能不让员工用网络相册、网上存储。这些云服务实际是给企业边界打开了很多缺口。边界的概念已经变得非常含混。

转载于:https://www.cnblogs.com/ehecd/p/5807280.html

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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