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iMessage是怎么成为“的乐园”

至于怎么搞到手机号,在隐私信息满天飞的今天应该不是什么难事。 隐私策略反成为的保护伞 iMessage的安全问题饱受用户吐槽,但这不意味着iMessage的隐私保护策略低级。...PQ3技术允许用户使用公钥改变端到端加密的算法,这样它们就可以在经典的非量子计算机上工作,但又能防止使用未来量子计算机的潜在攻击。...那么问题来了,如此严格的隐私保护策略给了们极其宽广的操作空间。由于端到端的加密机制,们的敏感内容同样被保护了起来,从而直接导致短信屏蔽功能失效。 这还真是一个令人感到讽刺的现象。...据卡巴斯基介绍,在2019年就有尝试利用该漏洞发起攻击,到了iOS 16版本,该漏洞甚至演变成滥用的局面。...在2023年6月披露细节后苹果公司才进行了修复,那在此期间,团队究竟利用此漏洞发起了多少次攻击,目前仍未有确切的信息。

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大数据:手机卡调查

可以通过开设皮包公司方式轻松办理大量的物联网卡,如上图中的几家公司,手机卡灰以这种方式轻易将办理的物联网卡转手用于灰获取巨额收入。在这个过程中,运营商又是什么角色呢?...在银盛通信这家虚拟运营商的网上营业厅,猎人君发现买到的卡的已订业务栏显示的居然是“验证码年卡”,有效期为一年。 据此,推测有些运营商会为灰定制专用的物联网卡套餐。...从2016年下半年开始,大量来自缅甸、越南、印尼等东南亚国家的手机卡开始进入国内手机卡产业。这些卡支持GSM网络,进入国内后可以直接使用,无需实名认证。...新趋势 随着互联网金融、电商、社交、o2o这些行业趋于成熟与稳定,可获取利益逐渐减少,手机卡产业开始寻找新的获利点,呈现出以下趋势: 由于国内市场趋于饱和,且竞争激烈,近几年国内的互联网公司开始进入海外市场...互联网大公司的周围同样环绕着众多随时掠食的灰产从业者,也不乏被黑灰直接干倒的正规公司。丛林法则在人类的生态系统中不断上演,并将在黑白博弈中一直持续下去,往复循环,不曾更改。

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反欺诈总结

读反欺诈行业调研白皮书记录 羊毛党 信贷欺诈 盗号盗刷 羊毛党 羊毛党专注于市场上各类机构的营销活动,以低成本甚至零成本换取高额奖励,其主要活跃在 O2O 平台或电商平台。...洗库 “洗库”,是指黑客、欺诈分子在完成拖库后,通过技术手段将有价值的用户数据归纳分析,变卖给、欺诈分子变现的行为。...很多用户在不同网站使用的是相同的帐号密码,因此黑客可以通过获取用户在 A 网站的账户从而尝试登录 B 网址 部分金融机构网站在输入一次验证码后可进行多次登录尝试,往往会利用所有和后端数据库存在交互的端口进行...同时这些结果标签都会直接进入数据库,进行二次流转和处理。以此来节省人力成本且随性化审批策略。...总结 反欺诈是一项长期的工作,反欺诈的技术手段在提升,欺诈分子也在不断优化攻击方式,金融信贷机构需要对产业进行监控,才能做到知己知彼,百战不殆。

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以“码”还“码”,腾讯怎么打好反这场仗

经验丰富的水手往往知道,在互联网这个汹涌海洋中,除了资源、商船和泡沫外,还有名叫暗网的暗礁,以及一群形态目标各异、却同样贪婪的海盗——羊毛党、黄牛党等。...另外,暗网上还有人打包出售单价低于1分钱的个人信息,一旦掌握这些数据,拿去申请信用卡,通过积分返利瞬间就能一本万利。...根据天御团队的分析,即便都叫“羊毛党”,不同团伙之间还是呈现出活跃领域、作案手段的巨大差异,秉持着“术业有专攻”的原则,们不断升级技术手段,与安全团队之间的对抗也日益激烈。...显然不会就此止步,对此周斌倒显得很从容:“天御的很多客户,最终都变成了我们的合作伙伴,我们在实践中不断与过招,一起探索更前沿的技术能力,一起输出很有意思的行业解决方案。...跟的这场仗,我们会打到底。”

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AI换脸10分钟诈骗430万,诈骗怎么

传统结构 图1 传统结构 随着不断地发展,其流程呈现出规范的“工业化”,“精细化”的流水线作业。宏观来说,主要分为上中下游三个部分,各个部分相互依赖,关系密切。...演变手段 总结 在内容上大模型的作用呈现秦扫六合般一边倒的态势,本文主要从大模型在内容上的各种运用出发来对可能的变化进行一个预演。...图2 如何利用LLMs 随着 LLM 的介入,的变化主要会集中在两点:内容的分析及生成加工。本文以杀猪盘及客服诈骗两个案例来进行说明。...因此,选择在与广告目标契合的话题下进行精准投放以吸引到更多的关注。...例如,可以给出以下指令: 总结 在 AIGC 快速发展的今天,不论对于还是风控来说都将面临巨大的挑战,本文从的角度出发,讨论了 LLMs 在产中可能的运用,并在此基础上提出对防范有帮助的几个方案

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游戏识别和溯源取证

游戏的上游根据中游和下游的需求,研发和提供各类相关工具和资源。...游戏的中游负责将上游生产和提供的各类资源进行包装和批量转售,多以各类平台或服务的形式存在。...情报建设 情报挖掘是对抗中至关重要的组成部分,对抗始于情报,亦终于情报。 游戏的对抗工作,不是简单的一环,而是一个完整的产业链。需要由从技术层面分析并瓦解每一个游戏的异常。...情报分析 : 情报的实现原理分析,样本原理分析、高危玩家,场景,黑名单库,作弊工具集,作弊作者库。 情报溯源: 溯源作者信息、固定作者的证据。...整个的案件打击中需要通过信息去溯源分析出要打击的详细目标信息,以及灰产中的金额收益。并且需要提供准确的的证据。

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为什么,总是领先于安全专家?

经济正在蓬勃发展 该报告的作者指出,与那些企业组织难以找到合格的网络安全专业人员不同,网络罪犯们并不纠结于这个问题。...“帽黑客们早已规划了基于市场的激励机制,而不是禁锢于企业组织内的条条框框”。 此外,地下经济在产品方面也有优势。...帽黑客产品的优越性 作为帽运营商而言,他们有足够多合格的专业人员,可以偷窃或创造出帽产品。...报告认为由于市场的开放和分散化,迫使帽运营商创造,偷窃和仅销售优质的产品,以保持业务的持久化发展。...敏锐的洞察能力 帽黑客市场之所以能如此具有灵活性和适应,一个重要的原因就是,他们总在漏洞被发现和修复之前就开始利用它们。

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代码解密--利用canvas加载代码

前段时间获取到的一些代码,不得不感叹的代码实在在写的是好得很,思路巧妙,环环相扣。不得不说,技术不好,都做不了了。虽然分析了好多天,但是也只是一知半解。这里抽出一小部分来讲一下。...绿色 (0-255) B - 蓝色 (0-255) A - alpha 通道 (0-255; 0 是透明的,255 是完全可见的) 通过将代码转化为 ascii 码,将其隐藏在图片中的 RGB 信息中,的...{ var image = new Image(); image.src = canvas.toDataUrl('image/png'); return image; } 所以也是通过将恶意代码放入到图片之中...还有其他的一些的代码,思路都比较独特,鲁棒性也很好,比一般成写出来的代码应该好多了。所以道高一尺魔高一丈,还得多多学习才是。

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云的声音 | 何去何从,对抗实践

对于,报告发现:2019年监测到各类网络攻击日均70万次,电商网站、视频直播、棋牌游戏等行业成为网络的主要攻击对象。...其中,像游戏、视频等业务更是的重点攻击对象。为了保障业务安全,腾讯依靠旗下庞大的安全团队,在各条业务线上进行的研究、对抗和打击工作,积累了丰富的对抗实践经验。...“对抗也是一样,要想做到烈日高悬,就必须深入研究的整个产业链的运作方式。”他说。 如何研究?Karma 总结出四个要素: 1. 人:从事该项的人,他们是谁?他们聚集在哪里?...对抗的技术侧 风控和人工智能 实际上,在的对抗中,风控技术非常重要。...打击的策略手段 在上述内容中,我们从技术层面谈到了打击,比如人工智能技术。实际上,除了技术力量,还有一些运营和策略手段可以用来打击

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关于暗链的分析与看法

1、为什么想要做暗链 以前更多的情况是挂马,直接获取权限抓取肉鸡。但是近些年由于挂马的形式,在各方面的条件影响下,成为了风险高,收益低的方式。...2、一些疑问 关于一些疑惑,为什么这些人员拿了站点的权限,为什么不直接篡改主站,而是选择子页面。...我认为这是趋于SEO的特性,人员主要是为了提高菠菜站点的权重,而不是要一定要让别人点击进菠菜页面。当帽SEO得到优化后,就能得到相应的报酬。...所以,为了降低风险性,提高回报率,人员没必要直接篡改主站的所有内容,而是只需要挂在子页面下即可达到SEO优化的目的。...图8 链文件 通过分析链文件,访问文件中的域名www.612170.com/500.html,发现跟之前的链跳转的网站一致 ?

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谈谈我眼中的威胁情报

前言 威胁情报就是针对行为进行研究,所以首先得定义什么是是行:我认为,以获利为目的,针对公司业务,给公司造成较大损害的行为,即使这个行为可能不违法,也可能符合活动规则等,都属于行为...一个小时内,受害者的资金可能就已经被经过多轮形式转换(类似余额到现金)进入欺诈者口袋了,关于最原始的那笔资金,可能他们自己都说不清去了哪里。...我理解how其实是有两层意思的,第一层是人员如何去做的,这个理解起来很简单,重要的是第二层意思,你怎么做去实现威胁情报的最大价值,就复杂了。 价值是做威胁情报的指导方针。...3、 产出与作用 威胁情报的重点就是对围绕公司业务的行业及群体进行监控,去摸清相关产业结构及组成,逐渐去完善相关产业大图及产业链结构,并且分析产业链及结构特点,了解产业变化...哪家收费贵,使用量级高,证明哪一家互联网厂商现在备受关注,而这往往都不是什么好事。你需要做的,就是默默的跟着他们,看看他们到底在做什么,怎么做。 这就获取到了多种威胁情报。

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大数据技术如何有效阻击网络

揭秘:APP防护+大数据有效命中网络 事实上,APP对抗网络的阻击战一直在进行,封IP,验证码,短信验证等都是较为常见的对抗策略。...然而“网络”通过模仿真人行为,能规避后台的行为分析模型,从而迷惑APP运营者,钻了空子。现在,有了大数据技术的加持,APP对的数据分析有了很大的革新。...然而,网络是有办法对付传统验证码防护措施。对于普通验证码,网络会利用机器学习技术,可以有效识别图片中的验证码。对于个别识别难度较高的验证码,也雇佣了一些打码人员进行人工识别。...在大数据的帮助下,通过“画像”,不仅可以辨别问题IP,还能洞察出问题IP地址上的“”用户,进行有针对性的封锁行动。 的攻击与APP的防护是矛与盾的对决,也是一场漫长的持久战。...APP不仅需要及时跟进新技术,尽可能频繁地更新防护策略,增加的破解成本,还需要与业内的“安全卫士”们并肩作战,保障用户信息安全,提升用户体验,有效净化行业环境,维护网络安全。

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浅谈利益链及入侵者风险

不少人已经尝试过挂页的感觉了吧?不少人已经进入过服务器留挂马了吧? 但是这些人还有多少是为了当初的"兴趣"?不少人在学习过程中已经听过网络了吧?...相信听过的巨大利益不少人已经砰然心动了吧?已经不再是单纯的为了学习而学习了吧?为了$而学习、为了$而熬夜的人数不胜数吧!?那么我们来聊聊的模式及风险。...顺便提一下、商城大部分都是xss漏洞进入。...交易所绝对是各大阔“重点关照”的对象!通常这种数据是稳定每日出货,一条数据5毛-2元。 风险:★★ 洗钱利益链: 洗钱有很多种,最最最暴利的是比特币,有大阔掌握一个0day可以日如五十万以上!...可能是这个市的人好骗吧,我真的没有地域。。。 如下。 而且这个不是一锤子买卖,如果你能长期掌握权限,那么每次报考的数据都够你吃一个月了! 风险:★★★

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搜狐员工遭遇工资补助诈骗 与灰有何区别 又要如何溯源?

“网络”大家对这个词并不陌生,但是其实并不等于灰,两者还是有区别的。 网络涉及和灰两个方面,产中的“”主要是指法律明确将此类行为规定为违法犯罪行为。...而灰则与有所不同,是指行为在立法上尚未有明确的规定,游离于违法犯罪的边缘,未构成犯罪的行为,如恶意注册、买卖账号等。...网络的主要类型,包括但不限于钓鱼网站、黑客勒索、木马病毒、电信诈骗、邮件诈骗等。...登录此域名发现为该组织的总后台。 至此,此团队通过对域名解析和IP溯源,找到了的后台并获取大量证据。...尤其互联网给公众带来了巨大财产损失并且造成社会秩序混乱。 伴随着灰产业的不断发展蔓延,未来还会有更多新形式出现,但国家已经在各层面开展专项打击行动。

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