研究人员发现：EKEN 制造的可视门铃容易被劫持

研究人员发现：EKEN 制造的可视门铃容易被劫持 当地时间周四，非盈利组织《消费者报告》发布了研究报告，总部位于中国深圳的公司 Eken Group Ltd 制造的可视门铃存在安全漏洞，可被黑客轻易劫持。该公司旗下至少有十个不同品牌，包括 Aiwit、Andoe、Eken、Fishbot、Gemee、Luckwolf、Rakeblue 和 Tuck。首先，这些可视门铃会在没有加密的情况下将家庭 IP 地址和 WiFi 网络名称以及摄像头捕获的静态图像暴露在互联网上。其次，任何可以物理访问门铃的人都可以接管该设备，只需要在 Aiwit 手机应用上创建一个帐户，然后前往目标的家并按住门铃按钮八秒将其置于配对模式即可控制该设备。此时做为该设备新的“所有者”，可以看到设备的序列号，即使原所有者收回控制权，也可以通过 URL+序列号继续远程访问摄像头中的静态图像，不需要密码，甚至不需要该公司的帐户。

Fundamentals of Data Visualization 数据可视化基础

Fundamentals of Data Visualization 数据可视化基础 本书会带你了解诸多经常遇到的可视化问题，还会对如何将庞大的数据集转化为清晰明了、让人信服的图表提供指南 | #电子书

大型语言模型基础知识可视化学习指南 ||| #指南 #可视化

大型语言模型基础知识可视化学习指南 ||| #指南 #可视化 本文收集了一系列工具和文章，通过直观的可视化方式解释大型语言模型(LLM)的基础概念。 Jay Alammar的《图解Transformer》以生动的可视化说明了Transformer架构的工作原理。由于Transformer是所有语言模型的基石，理解它的基础尤为重要。《图解GPT-2》直观地展示了GPT-2的内部结构，如注意力机制等，有助于理解LLM的组成部分。 Brendan Bycroft的LLM可视化工具允许直观地探索不同LLM内部状态的变化。 Financial Times的文章解释了Transformer的重要性，以及它如何促成了生成式AI的发展。 OpenAI的Tokenizer工具演示了Tokenizer在文本处理中的作用。 Simon Wilson的文章深入解释了GPT Tokenizer的工作原理。 Greg Kamradt的Chunkviz工具展示了文本是如何被LLM处理成“块”的。 PAIR的“机器学习模型记忆还是泛化?”交互式介绍了两种学习方式及其对LLM的影响。 这些资源从多个维度直观地说明了LLM的核心概念和机制，有助于科技从业者和爱好者更好地理解LLM技术的本质。

《消费者报告》发现廉价的门铃摄像头存在危险的安全漏洞

《消费者报告》发现廉价的门铃摄像头存在危险的安全漏洞 《消费者报告》对一系列廉价门铃摄像头进行了调查，发现这些摄像头存在"糟糕"的安全问题，而且基本上都是由同一家中国公司生产的。这些设备在亚马逊、沃尔玛、Temu 等数码市场上销售，已被证明是非常受欢迎的产品类别。CR 对 Eken 和 Tuck 生产的视频门铃进行了技术调查，发现它们似乎是以不同品牌名称销售的同一种产品。这两款"智能"摄像头以及"至少"另外 10 款相同的可视门铃均由深圳一家公司生产，它们可以通过一个通用的移动应用程序（Aiwit）进行控制，该应用程序也是由这家公司开发的。消费者组织发现这些门铃存在大量安全漏洞。主要漏洞包括：用户的家庭IP地址和Wi-Fi网络名称（SSID）在互联网上未经加密就被暴露；恶意行为者可以通过下载Aiwit应用程序并进入配对模式来接管设备；未经验证的远程访问私人住宅的静态图像和视频画面。这些不安全的摄像头还缺少适当的注册码，而根据 FCC 规定，注册码必须在这类产品上清晰可见。尽管 Eken 摄像头被认为是视频门铃市场上的二流产品，但在网络市场上却"比较畅销"。CR 指出，仅在 2024 年 1 月，亚马逊上的多个列表就产生了 4200 多笔订单。CR 的技术政策总监贾斯汀-布鲁克曼（Justin Brookman）强调了制造商和零售平台如何对可能伤害消费者的产品负责。布鲁克曼说，主要的电子商务平台需要更好地"审查"通过其渠道销售的卖家和产品，现在很明显，需要制定新的规则来追究在线零售商的责任。CR 就其视频门铃向 Eken Group 提出了一些问题，但该公司没有提供任何答复。该组织还联系了在线零售商，分享了它在这些设备中发现的安全漏洞。Temu 表示，所有使用 Aiwit 平台的门铃都已从其网站上删除，而沃尔玛只是承诺会这样做。亚马逊、西尔斯和其他零售商没有提供任何答复。 ... PC版： 手机版：

《信息可视化 PPT》|简介：《信息可视化 PPT》的核心优势在于能够将复杂的数据和信息以直观、易懂的方式呈现出来。这些 PPT

《信息可视化 PPT》|简介：《信息可视化 PPT》的核心优势在于能够将复杂的数据和信息以直观、易懂的方式呈现出来。这些 PPT 模板运用了大量的图表、图形和数据可视化工具，如柱状图、折线图、饼图、思维导图等，帮助用户清晰地展示数据之间的关系和趋势。在商业数据分析模板中，用户可以将公司的销售数据、市场份额、用户增长趋势等信息通过图表的形式展示在 PPT 上，让观众一目了然地了解公司的经营状况和发展趋势；在科研成果汇报模板中，研究人员可以将实验数据、研究结论等用可视化的方式呈现，使复杂的科研内容更易于理解和接受；在项目进度管理模板中，通过甘特图等工具展示项目的各个阶段、时间节点和完成情况，方便团队成员和项目负责人监控项目进度。无论是在企业决策、学术研究还是项目管理等领域，这些信息可视化 PPT 都能有效地提高信息传达的效率和准确性，助力用户更好地进行沟通和决策。|标签：#信息可视化 PPT#数据演示#高效沟通|文件大小：NG|链接：

AITViewer：跨平台3D数据可视化交互工具包

AITViewer：跨平台3D数据可视化交互工具包 特征 易于使用的 Python 界面。 加载SMPL[-H | -X] / MANO / FLAME序列并在交互式查看器中显示它们。 内置可扩展 GUI（基于 Dear ImGui）。 预构建的可渲染图元（圆柱体、球体、点云等）。 渲染当前加载序列的视频。 无头/离屏渲染。 支持实时数据馈送和渲染（例如，网络摄像头）。 基于现代 OpenGL 着色器的高性能渲染管线（通过 ModernGL / ModernGL Window）。 |#工具