OpenWRT论坛发生数据泄露事件

RoBERTa模型对新闻文章(标题和摘录)或社交媒体帖子的文本进行处理，并为特定文本分配一个风险分数。由于该文本在数据收集过程中已经被标记为实体，我们现在已经有了加密实体的相关风险指标。在后期，我们将多个文本的风险分数结合起来，给出一个实体的整体风险分数。

RoBERTa原本是一个使用神经网络结构建立的情感分析模型，我们将最后一层与我们标注的风险分数进行映射，以适应风险评分的环境。为了提高模型在未来文本数据上的通用性，我们进行了几种文本处理方法，即替换实体、删除url和替换hash。然后我们使用这个表现最好的模型进行风险评分。

风险评分

现在，每篇文章都有一个相关的来源(news/reddit/twitter)，一个风险概率和一个计数，指的是文章被转发、分享或转发的次数。为了将这些风险概率转换为加密货币实体的单一风险得分，我们首先将文章的概率值缩放到0到100的范围内，并获得每个来源的加权平均值，结合文章的风险得分和计数。加权平均数用于对计数较高的文章给予更大的重视，因为份额数量很可能表明文章的相关性或重要性。

在计算出各来源的风险得分后，我们对各来源的风险得分进行加权求和，得到综合得分，公式如下：

传统的新闻来源被赋予了更高的权重，因为这些来源更有可能报道重大的安全漏洞(相对于单个用户的黑客事件)。

该解决方案的有效性

我们在2020年1月1日至2020年10月30日的174个加密货币实体的名单上测试了我们的解决方案，并将结果与该时间段内的已知黑客案例进行了比较。我们发现，我们的风险评分方法表现相当出色，在37个已知的黑客案例中识别了32个。我们还分析了我们的解决方案对单个实体的有效性。下图显示了Binance从2020年1月1日至2020年10月30日的风险评分。虚线红线代表已知的黑客案例。从图中我们观察到，我们的解决方案报告了5个已知黑客中的4个黑客的风险得分增加。也有几个峰值与已知黑客案例不一致。然而，这并不构成一个主要问题，因为对我们的模型来说，更重要的是识别尽可能多的黑客，减少未识别的黑客数量。
 

快贴是一款云端剪切板增强工具。

剪切板，这项功能应该都不陌生。

在日常办公中涉及大量的复制、粘贴，都离不开剪切板。

在此之前，剪切板只能保留最近一条记录，后来出现了诸如Ditto之类的工具解决了这个问题，而且Windows10也把这项功能加进了系统中。

但是，还有一个问题非常实用且亟待解决，就是云端同步。

目前剪切板内容还是在每个分离的端内进行传递，而在Windows、Android、iPhone、mac、Ubuntu等不同终端设备却有了一个壁垒，无法传递。

快贴就解决了这样一个问题，能够让信息在不同终端设备之间无缝衔接。

除了本身具备的云端同步功能，它还具有如下特性：

• 端对端加密
• 独有的隐私保护技术
• 可扩展

（编辑：潍坊站长网）

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