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Blade Team发现国内首个充电桩行业安全漏洞,已报告相关厂商

10月24日,一年一度的“白帽黑客”对决盛会GeekPwn2020国际安全极客大赛在上海落下帷幕,来自腾讯的参赛队伍Blade Team亮相赛场,并成功实现了对“无感支付”式直流充电桩的漏洞攻击演示。 在比赛中,‌Blade Team安全研究员模拟攻击者身份,仅需获得模拟受害者的车辆身份标识,并使用特殊设备连接“无感支付”直流充电桩与汽车,就能利用充电桩通信协议漏洞,轻松完成“盗刷”操作。 “目前新能源汽车的车辆身份标识多存在于车身外部,属于公开信息,也有很多黑产渠道会贩卖这类车辆数据,这种方法一旦被黑产掌握,有被大规模恶意利用的风险。”Blade Team高级安全研究员Nicky介绍道。 此次Blade Team发现的漏洞是国内首个充电桩行业安全漏洞,影响面大、修复难度高,对于行业健康发展具有很强的风险提示价值。 当前,我国新能源汽车行业正蓬勃发展,充电桩作为新基建的重点领域之一,同时也是新能源汽车最重要的基础设施,其安全性不容小视。 而即插即充、无感支付更是当前充电桩行业的主流发展趋势,采用“无感支付”技术的充电桩仅需在初次绑定环节对用户进行身份认证,充电时即可自动识别车辆身份标识...

数据科学之旅:初学数据科学所希望知道的5件事

本文转载自公众号“读芯术”(ID:AI_Discovery)。 两年来,我一直都在独立研究数据科学的概念。写这篇文章的初衷是想向那些迷茫的人介绍我的观点,希望能与初入行的数据科学家分享这两年中的收获。 先成为一名优秀的程序员和统计学家 了解数据科学的基本原理会让生活更加轻松,并且从长远来看可以节省时间。几乎所有的机器学习概念和算法都基于统计和概率,除此之外,许多其他数据科学概念(例如A/B测试)也属于纯统计范畴。 归根结底,编程和统计知识影响一名数据科学家的能力上限。在学习其他内容之前,必须具有良好的编程和统计基础。从长远来看,它将为你节省更多时间。 将更多的时间花在个人数据科学项目上,而非在线训练营 这可能是一个有争议的观点,请容许我先提出几点声明: 这完全基于我听闻的实例以及我对同行的观察。 这里指的并不包括一些优秀在线课程,例如deeplearning.ai的课程。 当然,如果没有其他选择,参加训练营有胜于无。 在线训练营存在一些问题。就内容的深度而言,它们往往非常浅显。不仅如此,而且它们还容易使人对所学材料产生错误的理解。 它们也不太适合保留学习信息。花费越多的时间学习某个课题...

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