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16家国外网站近6.2亿用户信息被挂暗网出售

从放出的部分样本来看,包含的用户信息有效性很高,主要有帐户持有人姓名、电子邮件地址和密码等数据。密码经过哈希处理或单向加密,因此必须先破解才能使用。...、语言、国家/地区以及一些(但不是所有用户)名字姓氏信息。...泄露的数据包含:用户名、电子邮件地址、MD5或SHA512或bcrypt-hashed密码、名字姓氏、生日、性别、国家、城市和Facebook ID 。...本次泄露的数据来源于2016年安全事件,当时共有2.9GB内容遭到窃取,包含电子邮件地址、SHA1-或bcrypt-hashed密码以及名字姓氏。 该公司没有回复记者的问题。...我不是坏人,让黑客“生活更轻松”是我的目标。安全只是一种幻觉,很久以前我就开始网路攻击,而且只使用一些系统工具。

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从邮件地址中提取姓名,我的超级公式,有这么复杂么?

标签:Excel公式练习 这是一个有趣的题目,假设电子邮件地址的格式如下: 名字任何非字母.字符姓氏@email.com 说明: 1.假设姓名中只有英文字母。...2.电子邮件地址只包含名字_分隔符_姓氏,没有中间名或其他前缀或后缀等。 3.电子邮件地址在单元格A1中。...4.假设单元格B1只包含电子邮件的姓名部分(即如果A1包含john_doe@email.com,则B1中为john_doe)。 5.在单元格C1和D1中,是需要提取的名字姓氏。...利用提取出的名字,去掉前面的名字部分,然后按相同的思路,提取姓氏。...假设上面提取名字的公式在单元格I12,则提取姓氏的公式为: =TRIM(MID(MID(B4,LEN(I12)+1,FIND("@",B4)-LEN(I12)-1),MATCH(1,(CODE(MID(

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我用 Python 偷偷查到暗恋女生的名字

下面我们用 Python 实现一个手机号码获取妹子名字的功能。 2 编 写 代 码 首先,我们需要爬取国内最常用的一些姓氏,以百度百科 - 中国姓氏为例。 ?...__get_avai_name, names_pre)) print(f'常见姓氏:{len(names)}种') return names 拿到常见的姓氏数据后,接着就使用自动化工具...Airtest 模拟打开支付宝 App,一步步地跳转到转账界面。...3 结 果 结 论 拿常用姓氏去一个个验证姓名即可拿到妹子的完整名字。...但是由于支付宝对接口的限制,一个账号每天只能有 10+ 次试错的机会;因此,如果妹子的姓氏不是那么常见,可以需要试错多次才能拿到妹子的名字。 如果你觉得文章还不错,请大家点赞分享下。

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ChatGPT超级巨大漏洞,能看别人支付聊天内容,OpenAI公布技术细节

具体来说,在周一 OpenAI 关闭 ChatGPT 之前的几个小时内,一些用户可能会看到另一个活跃用户的名字姓氏电子邮件地址、支付地址、信用卡号的最后四位和信用卡到期时间。...在太平洋时间 3 月 20 日星期一凌晨 1 点到 10 点之间,在 ChatGPT 中单击「我的帐户」,然后单击「管理我的订阅」,在此窗口中,另一个活跃的 ChatGPT Plus 用户的名字姓氏、...通常情况下,ChatGPT 会获取该数据,但会因为这不是它所要求的,因而会抛出错误。...此外还正在对软件及一些习惯做法进行更改,防止类似事情再次发生,包括添加冗余检查以确保提供的数据属于请求它的用户,降低 Redis 集群在高负载下出现错误的可能性。...如果有不怀好意的人知道了特定公司使用的软件,他们可能会以该软件为目标引入漏洞。因此,公司需要经常检查它们使用的软件,最好确保漏洞不会发生,并在发生时做好应对准备。

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第一胎都还没有,我就用Python早早的帮第三胎起好名了

python取名字的方法挺多的,像用爬虫+jieba+reaom就可以简单的构建一个取名程序,但比较麻烦,所以本文讲解其他两种方法。...当然这不是我们想要的,直接用name方法生成的姓名不分性别、姓氏的,所以要用到其它方法。 first_name_male()为男性名,first_name_female()为女性名。...这两个方法它只生成名,不生成姓,所以使用时加上姓氏即可: fk.first_name_male() fk.first_name_female() ?...chinesename chinesename库是专门为了生成中文名而出现的,所以功能比较完善,而用法也很简单;其中里面包含有《百家姓》姓氏504个,常用于名字的汉字2812个名字汉字中含有大量《楚辞》...直接使用pip命令进行安装: pip install faker 导入包实例化: from chinesename import ChineseName cn = ChineseName

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数据揭秘:中国姓氏排行榜

这三大姓加起来,占据中国总人口的22%(由于我们掌握的数据不是完全的随机抽样,各个姓氏的排名与比例可能与其它统计结果略有不同)。...还保留着这个古老姓氏的人口,也仍然栖息在古老中华文明的发源地——河南。 从姬姓的例子中我们看到,一些较小的姓氏在空间上的分布是高度集中的。这可能是因为较小姓氏的发源地相对单一吧。...先秦时期,覃姓主要在河南活动,后来主力迁入南方,吸收了南方的众多外来血缘,分化出谭、潭、镡(tan)、瞫(shen,第三声)等多个姓。现今,覃姓主要分布在广西、广东、湖南、湖北。...朴的本意为树皮,也是一个小姓,但大多数读者都能正确地读出piao(第二声)不是pu,这应该归功于“宇宙第一大国”的韩国吧。...但考虑到复姓和少数民族姓氏的逼格并不是装出来的,我们只好排除掉这些本来就很有逼格的姓氏,只看单字大姓TOP20的装逼情况: 显然,“马”姓的装逼指数甩第二名的“高”和“周”一大截,这大概归功于马姓有天然的装逼优势

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00SEC-D&D数据泄露报警日报【第5期】

防空警报倏然拉响,九一八事变成为中国人民抗日战争的起点,揭开了世界反法西斯战争的序幕。...好战必亡,忘战必危,又到9月18日,全国多地都将拉响防空警报、敲响警世钟警报,为历史鸣,莫忘落后就要挨打,这是令我们刻骨铭心的教训。02国际热点本章仅选取五个日本数据泄露事件。...、手机电子邮件地址、就读学校、上次教育泄露日期:2022 年 8 月 11 日。...价格:无2.3. 400 万个日本社交平台应用程序数据库涉及国家/组织:日本售卖人:zerotrustrobot样例数据:有数据量:2,088,887条/706.4MB详情:包括姓名、密码、电子邮件等。...数据字段:密码,姓氏,名字,姓氏(片假名),名字(片假名),邮编,省,城市,地址1,地址2,电话号码,邮箱。(有的字段里无信息)。

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一位非提交者的Apache CloudStack贡献

例如,使用Apache CloudStack(孵化)的贡献者可以直接将提交到git仓库。 但是,非提交者必须提交补丁以供审阅。别担心,这不是一个繁重的过程。...注册只需要一个电子邮件地址,名字姓氏。注册后,前往新建审阅请求选择仓库(cloudstack-git)并上传使用git创建的补丁(diff)。 点击创建审查请求,然后填写所需的信息。...重要信息: 概要 组(选择cloudstack) 人员(仅在需要特定提交者才能查看更改时使用) 描述 测试完成 摘要是已发送到的CloudStack-dev邮件列表的主题。...请注意,其中一些不适用于Apache CloudStack,因为我们使用git不是Subversion。...但要尊重CloudStack代码的原始风格,确保使用的是空格不是制表符,并且您的修补程序具有Unix行结束符(LF)不是Windows类型结束符(CRLF)。

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我用 Python 偷偷查到暗恋女生的名字

下面我们用 Python 实现一个手机号码获取妹子名字的功能。 2 编 写 代 码 首先,我们需要爬取国内最常用的一些姓氏,以百度百科 - 中国姓氏为例。 ?...使用 xpath + requests 可以非常方便地爬取数据。 需要注意的是,必须设置「请求头」,保证数据能正常的爬取下来。...__get_avai_name, names_pre)) print(f'常见姓氏:{len(names)}种') return names 拿到常见的姓氏数据后,接着就使用自动化工具...Airtest 模拟打开支付宝 App,一步步地跳转到转账界面。...如果是非好友关系,转账界面对方显示的名字不完全,可以点击「验证按钮」,输入对方的姓氏就能进行确认。 所以,可以遍历上面获取到的姓氏,一个个地去验证。

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中国姓氏大数据,看看你本家的牛逼指数和抱团指数

这三大姓加起来,占据中国总人口的22%(由于我们掌握的数据不是完全的随机抽样,各个姓氏的排名与比例可能与其它统计结果略有不同)。...还保留着这个古老姓氏的人口,也仍然栖息在古老中华文明的发源地——河南。 从姬姓的例子中我们看到,一些较小的姓氏在空间上的分布是高度集中的。这可能是因为较小姓氏的发源地相对单一吧。...先秦时期,覃姓主要在河南活动,后来主力迁入南方,吸收了南方的众多外来血缘,分化出谭、潭、镡(tan)、瞫(shen,第三声)等多个姓。现今,覃姓主要分布在广西、广东、湖南、湖北。...朴的本意为树皮,也是一个小姓,但大多数读者都能正确地读出piao(第二声)不是pu,这应该归功于“宇宙第一大国”的韩国吧。...但考虑到复姓和少数民族姓氏的逼格并不是装出来的,我们只好排除掉这些本来就很有逼格的姓氏,只看单字大姓TOP20的装逼情况: 显然,“马”姓的装逼指数甩第二名的“高”和“周”一大截,这大概归功于马姓有天然的装逼优势

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hanlp自然语言处理包的人名识别代码解析

,各命名实体识别准确率 nr 33% ns 83% nt 43% 姓氏过滤后,各命名实体识别准确率 nr 36% ns 83% nt 81% 这里没有开层叠隐马预测机构名和地名,nt上升原因估计是由于很多不是人名的词语没被标为人名...但是到了实体识别则不一定,拿人名来说,除了姓氏以外,名字词语部分可以填充的词语是任意的,也就是说任何词语都有可能出现在中间位置,此时发射矩阵中的某些词实际上就没有太大意义了,因为它可能等可能的由BIEO...标记发出,如果指利用四种标记之间的转移概率信息来确定最优的标记序列势必就影响效果。...因此,我们通过引入角色标记,实际上这就引入了先验知识,比如某些字只能由姓氏标记产生,某些字一般情况都充当名字首字,某些字一般情况都充当名字末字,通过给这些不同情况下的字集按照其出现的位置的分布和其语法意义做角色定义...下边介绍一下HanLP人名识别的主要流程 1.使用使用匹配法求出各种分词路径用变量wordNetAll存储 2.用viterbi方法找到一条最优的分词路径,这里主要使用用户自定义词典以及核心词典,用序列变量

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如何取个好名字?这种「技术活」就交给它吧

小程序体验师:袁兴龙 可能,很多人都感受过被「阴 X 师」支配的恐惧…… 看到身边的人,随便画个鬼画符都是 SSR,自己沐浴焚香,心里默念网易爸爸好,对着符文画出来的却只是一堆垃圾。...不过,我更建议用它来给自己的小孩取个好名字,毕竟自己输了,也不要让亲骨肉输在起跑线。 ? 关注「知晓程序」微信公众号,在后台回复「0109」,一张图教你玩转小程序。...「取名字名字」提供了两种取名的方式,一种是智能取名,一种是自助取名,默认的是智能取名。 在智能取名的页面,输入姓氏,选择对应的选项,点击「立即取名」,小程序即会为你提供一些名字参考。...你需要提供姓氏,以及你希望名字中出现的一个字。这样,小程序会为你匹配出另一个字,组成一个三个字的名字。 所以,自助取名只能改三个字的名字,特别适合有族谱需要排字辈的。...「取名字名字」小程序使用链接 https://minapp.com/miniapp/3766/

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DynamoDB 数据转换安全性:从手动工作到自动化和开源

确保我们的产品 Jit(一个安全即代码 SaaS 平台)是为扩展构建的,这不是我们可以事后才想到的,它需要从第一行代码开始设计和处理。...虽然有许多形式的数据转换,从替换现有项的主键到添加/删除属性,更新现有索引 - 列表还在继续(这些类型只是几个示例),但仍然没有简单的方法以托管和可重现的方式执行其中任何一个,使用可破解或一次性脚本...让我们以将“全名”字段拆分为其组件“名字”和“姓氏”为例。如下面的示例所示,数据聚合当前使用“全名”属性在表中写入名称。但是,假设我们要从全名转换,并将此字段拆分为名字姓氏字段。...扫描用户记录 从每条记录中提取“全名”属性 将“全名”属性拆分为新的名字姓氏属性 保存新记录 清理“全名”属性 但是,让我们讨论一下在开始之前需要考虑的一些问题,例如 - 如何在不同的应用程序环境中运行和管理这些转换...例如,当您有另一个服务依赖于此特定数据格式时,您应该怎么做?您的服务需要向后兼容,并且仍为依赖它的外部服务提供相同的接口。

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AI招聘揭秘:名字背后的偏见陷阱!可能影响你的职业生涯?

去年 4 月,人力资源科技公司 SeekOut推出了一款名为 SeekOut Assist 的招聘工具,该工具使用生成式人工智能来创建特定职位描述的候选人排名列表。...求职者没有办法自己审核雇主的招聘流程,人工智能系统通常是黑匣子,即使对于构建它们的人来说也是如此。 为了破解黑匣子,我们设计了一项实验,可以系统地测试招聘环境中这些人工智能模型中潜在的嵌入偏见。...每次我们向 GPT 询问特定工作的最佳人选时,代表特定人群的每份虚构简历都有同等机会被评为最佳候选人。 至关重要的是,我们必须确保每个名字都更有可能映射到种族和性别的特定交叉点。...借鉴成熟的 社会科学研究的方法,我们分别从北卡罗来纳州选民登记和美国十年一次的人口普查中计算出每个人群特有的 100 个最流行的名字和 20 个最独特的姓氏。...从那时起,每个组的名字姓氏被随机配对,从而产生 800 个人口统计上不同的名字

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两种主要列存储方式的区别

更熟悉A组的人非常清楚,A组不使用关系数据模型,假设由于B组也称为列存储,则B组也不使用关系数据模型。 这导致许多聪明的人说“列存储不是关系”,这是完全不正确的。...与A组类似,这对仅访问任何特定查询中的表属性子集的查询很有用。 但是,主要区别是每个列都是单独存储的,不是像A组中那样的列族(此语句忽略B组中的细粒度混合选项)。...存储层: 虽然在组B中的系统中存在一些变化,但是对于第一级近似,该组将以以下方式存储表: (ID)1,2,3,4,5,6 (名字)乔,杰克,吉尔,詹姆斯,杰米,贾斯汀 (姓氏)史密斯,威廉姆斯,戴维斯,...id列中的第四个值匹配到与姓氏列中的第四个值相同的行以及电话列中的第四个值等。...此外,通过仅存储列值没有列名或行名称,B组优化了列操作的性能,其中读取列中的每个元素应用操作(如谓词评估或聚合)。因此,与存储层实现结合的数据模型导致A组和B组的非常不同的目标应用程序。

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