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    Plenty of Fish应用程序泄露了用户隐藏的姓名和邮政编码(Apps)

    一名安全研究员发现约会应用程序Plenty of Fish泄露了用户设置为“隐私”的个人资料后,该应用程序推出了一个补丁。据这位应用程序分析师称,该应用程序总是悄无声息地返回用户的名字和邮政编码。泄露的数据并没有立即被应用程序用户看到,并且这些数据被打乱了,难以阅读。研究人员发现,通过使用免费的工具来分析网络流量,当用户的资料出现在他的手机上时,就有可能泄露用户的信息。这位应用程序分析师告诉TechCrunch,在一个案例中,他发现了足够的信息来识别特定用户的居住地。根据其母公司IAC的数据,Plenty of Fish的注册用户超过1.5亿。近年来,执法部门对一些人在交友应用上面临的威胁发出了警告,比如Plenty of Fish。报告显示,在过去五年中,涉及约会应用程序的性侵案件有所上升。这些应用程序上的LGBTQ+社区也面临来自个人和政府的安全威胁,这促使Tinder等应用程序在LGBTQ+用户访问对同性伴侣有限制性和压迫性法律的地区和州时,主动发出警告。据说,本月早些时候,针对信息泄露漏洞的修复方案已经推出。Plenty of Fish的发言人没有立即发表评论。

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    通过卫星和街道图像进行多模式深度学习,以测量城市地区的收入,拥挤度和环境匮乏

    摘要:以大规模和低成本收集的数据(例如卫星和街道图像)有可能显着提高分辨率,空间覆盖率和测量城市不平等现象的时间频率。对于给定的地理区域,通常可以使用来自不同来源的多种类型的数据。然而,由于联合使用方法上的困难,大多数研究在进行测量时都使用单一类型的输入数据。我们提出了两种基于深度学习的方法,以结合利用卫星图像和街道图像来测量城市不平等现象。我们以伦敦为例,对三项选定的产出进行了案例研究,每项产出均按十分位类别衡量:收入,人满为患和环境剥夺。我们使用平均绝对误差(MAE)将我们提出的多峰模型与相应的单峰模型的性能进行比较。首先,将卫星图块附加到街道级别的图像上,以增强对可获得街道图像的位置的预测,从而将精确度提高20%,10%和9%,以收入,人满为患和居住环境的十分位数为单位。据我们所知,第二种方法是新颖的,它使用U-Net体系结构以高空间分辨率(例如,在我们的实验中为伦敦的3 m×3 m像素)对城市中的所有网格单元进行预测。它可以利用全市范围内的卫星图像可用性,以及从可用的街道级别图像中获得的稀疏信息,从而将准确性提高6%,10%和11%。我们还显示了两种方法的预测图示例,以直观地突出显示性能差异。

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