搜索引擎是怎么抓取支付宝信息 - A5站长

本文通过搜索引擎发现支付宝存在转账信息曝光的问题,并对百度和谷歌搜索结果进行了对比分析,指出即使是个人隐私信息也未能得到有效保护。

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  一开始笔者也不太相信,但看按照月光博客的方法在百度搜索" site:www.gubentang.cn/",看到的收录真让人吃惊,如下图吧。笔者特意找了一条收录的信息,由于这条收录的在首页,很容易就看到了,我也特意点击了百度快照看了一下,点击进去,里面的个人付款信息都能看到,按理说这是属于个人隐私信息,支付宝应该知道的,不能让蜘蛛来抓取的。

 

一开始我以为是百度问题,然后在google也同样搜索了一下,发现比百度收录的还多,而且这种信息也能看到,有兴趣的朋友可以去搜索看一下。

 

  如何看待支付宝转账信息爆光这一问题?

 

基于html+python+Apriori 算法、SVD(奇异值分解)的电影推荐算法+源码+项目文档+算法解析+数据集,适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试,可以放心参考并在此基础上延申使用,详情见md文档 电影推荐算法:Apriori 算法、SVD(奇异值分解)推荐算法 电影、用户可视化 电影、用户管理 数据统计 SVD 推荐 根据电影打分进行推荐 使用 svd 模型计算用户对未评分的电影打分,返回前 n 个打分最高的电影作为推荐结果 n = 30 for now 使用相似电影进行推荐 根据用户最喜欢的前 K 部电影,分别计算这 K 部电影的相似电影 n 部,返回 K*n 部电影进行推荐 K = 10 and n = 5 for now 根据相似用户进行推荐 获取相似用户 K 个,分别取这 K 个用户的最喜爱电影 n 部,返回 K*n 部电影进行推荐 K = 10 and n = 5 for now Redis 使用 Redis 做页面访问次数统计 缓存相似电影 在使用相似电影推荐的方式时,每次请求大概需要 6.6s(需要遍历计算与所有电影的相似度)。 将相似电影存储至 redis 中(仅存储 movie_id,拿到 movie_id 后还是从 mysql 中获取电影详细信息), 时间缩短至:93ms。 十部电影,每部存 top 5 similar movie 登录了 1-6 user并使用了推荐系统,redis 中新增了 50 部电影的 similar movie,也就是说,系统只为 6 为用户计算了共 60 部电影的相似度,其中就有10 部重复电影。 热点电影重复度还是比较高的
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