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百度网盘分享自定义提取码 这个黑科技早就有了，在此特别写一篇文章记录一下，很久没有记录交易之外的博文了，这算更一篇吧！步骤一在浏览器中打开百度云盘，选中需要分享的文件，然后点击分享按钮；步骤二点击分享按钮后会弹出一个模态框，先不管它，按 F12 打开开发者工具，切换至控制台（Console），将以下代码复制粘贴到控制台，然后回车；javascript:require(["function-widget-1:share/util/service/createLinkShare.js"]).prototype.makePrivatePassword=function(){return prompt("请输入自定义的密码","abcd")}步骤三然后点击创建私密链接，会弹出输入框，这时输入你想自定义的密码即可！过程见下图 特别注意以下事项： 请按照教程一步一步的进行，否则可能会出现错误或失败！ 自定义的密码字符和必须为4位（一个英文字母或一个数字占1位，而一个中文汉字符占3位，所以要注意如果密码里面带有一个汉字，那么就只能再加一个英文或数字 一起组成密码），比如如：ab12、3456、牛b、傻2 等。 -
如果看了此文你还不懂傅里叶变换，那就过来掐死我吧 要让读者在不看任何数学公式的情况下理解傅里叶分析。傅里叶分析不仅仅是一个数学工具，更是一种可以彻底颠覆一个人以前世界观的思维模式。但不幸的是，傅里叶分析的公式看起来太复杂了，所以很多大一新生上来就懵圈并从此对它深恶痛绝。老实说，这么有意思的东西居然成了大学里的杀手课程，不得不归咎于编教材的人实在是太严肃了。（您把教材写得好玩一点会死吗？会死吗？）所以我一直想写一个有意思的文章来解释傅里叶分析，有可能的话高中生都能看懂的那种。所以，不管读到这里的您从事何种工作，我保证您都能看懂，并且一定将体会到通过傅里叶分析看到世界另一个样子时的快感。至于对于已经有一定基础的朋友，也希望不要看到会的地方就急忙往后翻，仔细读一定会有新的发现。————以上是定场诗————下面进入正题：抱歉，还是要啰嗦一句：其实学习本来就不是易事，我写这篇文章的初衷也是希望大家学习起来更加轻松，充满乐趣。但是千万！千万不要把这篇文章收藏起来，或是存下地址，心里想着：以后有时间再看。这样的例子太多了，也许几年后你都没有再打开这个页面。无论如何，耐下心，读下去。这篇文章要比读课本要轻松、开心得多……p.s.本文无论是 cos 还是 sin，都统一用“正弦波”（Sine Wave）一词来代表简谐波。一、什么是频域从我们出生，我们看到的世界都以时间贯穿，股票的走势、人的身高、汽车的轨迹都会随着时间发生改变。这种以时间作为参照来观察动态世界的方法我们称其为时域分析。而我们也想当然的认为，世间万物都在随着时间不停的改变，并且永远不会静止下来。但如果我告诉你，用另一种方法来观察世界的话，你会发现世界是永恒不变的，你会不会觉得我疯了？我没有疯，这个静止的世界就叫做频域。先举一个公式上并非很恰当，但意义上再贴切不过的例子：在你的理解中，一段音乐是什么呢？这是我们对音乐最普遍的理解，一个随着时间变化的震动。但我相信对于乐器小能手们来说，音乐更直观的理解是这样的：好的！下课，同学们再见。是的，其实这一段写到这里已经可以结束了。上图是音乐在时域的样子，而下图则是音乐在频域的样子。所以频域这一概念对大家都从不陌生，只是从来没意识到而已。现在我们可以回过头来重新看看一开始那句痴人说梦般的话：世界是永恒的。将以上两图简化：时域：频域：在时域，我们观察到钢琴的琴弦一会上一会下的摆动，就如同一支股票的走势；而在频域，只有那一个永恒的音符。所以你眼中看似落叶纷飞变化无常的世界，实际只是躺在上帝怀中一份早已谱好的乐章。抱歉，这不是一句鸡汤文，而是黑板上确凿的公式：傅里叶同学告诉我们，任何周期函数，都可以看作是不同振幅，不同相位正弦波的叠加。在第一个例子里我们可以理解为，利用对不同琴键不同力度，不同时间点的敲击，可以组合出任何一首乐曲。而贯穿时域与频域的方法之一，就是传中说的傅里叶分析。傅里叶分析可分为傅里叶级数（Fourier Serie）和傅里叶变换(Fourier Transformation)，我们从简单的开始谈起。二、傅里叶级数(Fourier Series)的频谱还是举个栗子并且有图有真相才好理解。如果我说我能用前面说的正弦曲线波叠加出一个带 90 度角的矩形波来，你会相信吗？你不会，就像当年的我一样。但是看看下图：第一幅图是一个郁闷的正弦波 cos（x）第二幅图是 2 个卖萌的正弦波的叠加 cos (x) +a.cos (3x)第三幅图是 4 个发春的正弦波的叠加第四幅图是 10 个便秘的正弦波的叠加随着正弦波数量逐渐的增长，他们最终会叠加成一个标准的矩形，大家从中体会到了什么道理？（只要努力，弯的都能掰直！）随着叠加的递增，所有正弦波中上升的部分逐渐让原本缓慢增加的曲线不断变陡，而所有正弦波中下降的部分又抵消了上升到最高处时继续上升的部分使其变为水平线。一个矩形就这么叠加而成了。但是要多少个正弦波叠加起来才能形成一个标准 90 度角的矩形波呢？不幸的告诉大家，答案是无穷多个。（上帝：我能让你们猜着我？）不仅仅是矩形，你能想到的任何波形都是可以如此方法用正弦波叠加起来的。这是没有接触过傅里叶分析的人在直觉上的第一个难点，但是一旦接受了这样的设定，游戏就开始有意思起来了。还是上图的正弦波累加成矩形波，我们换一个角度来看看：在这几幅图中，最前面黑色的线就是所有正弦波叠加而成的总和，也就是越来越接近矩形波的那个图形。而后面依不同颜色排列而成的正弦波就是组合为矩形波的各个分量。这些正弦波按照频率从低到高从前向后排列开来，而每一个波的振幅都是不同的。一定有细心的读者发现了，每两个正弦波之间都还有一条直线，那并不是分割线，而是振幅为 0 的正弦波！也就是说，为了组成特殊的曲线，有些正弦波成分是不需要的。这里，不同频率的正弦波我们成为频率分量。好了，关键的地方来了！！如果我们把第一个频率最低的频率分量看作“1”，我们就有了构建频域的最基本单元。对于我们最常见的有理数轴，数字“1”就是有理数轴的基本单元。时域的基本单元就是“1 秒”，如果我们将一个角频率为的正弦波 cos（t）看作基础，那么频域的基本单元就是。有了“1”，还要有“0”才能构成世界，那么频域的“0”是什么呢？cos（0t）就是一个周期无限长的正弦波，也就是一条直线！所以在频域，0 频率也被称为直流分量，在傅里叶级数的叠加中，它仅仅影响全部波形相对于数轴整体向上或是向下而不改变波的形状。接下来，让我们回到初中，回忆一下已经死去的八戒，啊不，已经死去的老师是怎么定义正弦波的吧。正弦波就是一个圆周运动在一条直线上的投影。所以频域的基本单元也可以理解为一个始终在旋转的圆想看动图的同学请戳这里：File:Fourier series square wave circles animation.gif以及这里：File:Fourier series sawtooth wave circles animation.gif点出去的朋友不要被 wiki 拐跑了，wiki 写的哪有这里的文章这么没节操是不是。介绍完了频域的基本组成单元，我们就可以看一看一个矩形波，在频域里的另一个模样了：这是什么奇怪的东西？这就是矩形波在频域的样子，是不是完全认不出来了？教科书一般就给到这里然后留给了读者无穷的遐想，以及无穷的吐槽，其实教科书只要补一张图就足够了：频域图像，也就是俗称的频谱，就是——再清楚一点：可以发现，在频谱中，偶数项的振幅都是0，也就对应了图中的彩色直线。振幅为 0 的正弦波。动图请戳：File:Fourier series and transform.gif老实说，在我学傅里叶变换时，维基的这个图还没有出现，那时我就想到了这种表达方法，而且，后面还会加入维基没有表示出来的另一个谱——相位谱。但是在讲相位谱之前，我们先回顾一下刚刚的这个例子究竟意味着什么。记得前面说过的那句“世界是静止的”吗？估计好多人对这句话都已经吐槽半天了。想象一下，世界上每一个看似混乱的表象，实际都是一条时间轴上不规则的曲线，但实际这些曲线都是由这些无穷无尽的正弦波组成。我们看似不规律的事情反而是规律的正弦波在时域上的投影，而正弦波又是一个旋转的圆在直线上的投影。那么你的脑海中会产生一个什么画面呢？我们眼中的世界就像皮影戏的大幕布，幕布的后面有无数的齿轮，大齿轮带动小齿轮，小齿轮再带动更小的。在最外面的小齿轮上有一个小人——那就是我们自己。我们只看到这个小人毫无规律的在幕布前表演，却无法预测他下一步会去哪。而幕布后面的齿轮却永远一直那样不停的旋转，永不停歇。这样说来有些宿命论的感觉。说实话，这种对人生的描绘是我一个朋友在我们都是高中生的时候感叹的，当时想想似懂非懂，直到有一天我学到了傅里叶级数……三、傅里叶级数（Fourier Series）的相位谱上一章的关键词是：从侧面看。这一章的关键词是：从下面看。在这一章最开始，我想先回答很多人的一个问题：傅里叶分析究竟是干什么用的？这段相对比较枯燥，已经知道了的同学可以直接跳到下一个分割线。先说一个最直接的用途。无论听广播还是看电视，我们一定对一个词不陌生——频道。频道频道，就是频率的通道，不同的频道就是将不同的频率作为一个通道来进行信息传输。下面大家尝试一件事：先在纸上画一个 sin（x），不一定标准，意思差不多就行。不是很难吧。好，接下去画一个 sin（3x）+sin（5x）的图形。别说标准不标准了，曲线什么时候上升什么时候下降你都不一定画的对吧？好，画不出来不要紧，我把 sin（3x）+sin（5x）的曲线给你，但是前提是你不知道这个曲线的方程式，现在需要你把 sin（5x）给我从图里拿出去，看看剩下的是什么。这基本是不可能做到的。但是在频域呢？则简单的很，无非就是几条竖线而已。所以很多在时域看似不可能做到的数学操作，在频域相反很容易。这就是需要傅里叶变换的地方。尤其是从某条曲线中去除一些特定的频率成分，这在工程上称为滤波，是信号处理最重要的概念之一，只有在频域才能轻松的做到。再说一个更重要，但是稍微复杂一点的用途——求解微分方程。（这段有点难度，看不懂的可以直接跳过这段）微分方程的重要性不用我过多介绍了。各行各业都用的到。但是求解微分方程却是一件相当麻烦的事情。因为除了要计算加减乘除，还要计算微分积分。而傅里叶变换则可以让微分和积分在频域中变为乘法和除法，大学数学瞬间变小学算术有没有。傅里叶分析当然还有其他更重要的用途，我们随着讲随着提。————————————————————————————————————下面我们继续说相位谱：通过时域到频域的变换，我们得到了一个从侧面看的频谱，但是这个频谱并没有包含时域中全部的信息。因为频谱只代表每一个对应的正弦波的振幅是多少，而没有提到相位。基础的正弦波A.sin (wt+θ)中，振幅，频率，相位缺一不可，不同相位决定了波的位置，所以对于频域分析，仅仅有频谱（振幅谱）是不够的，我们还需要一个相位谱。那么这个相位谱在哪呢？我们看下图，这次为了避免图片太混论，我们用 7 个波叠加的图。鉴于正弦波是周期的，我们需要设定一个用来标记正弦波位置的东西。在图中就是那些小红点。小红点是距离频率轴最近的波峰，而这个波峰所处的位置离频率轴有多远呢？为了看的更清楚，我们将红色的点投影到下平面，投影点我们用粉色点来表示。当然，这些粉色的点只标注了波峰距离频率轴的距离，并不是相位。这里需要纠正一个概念：时间差并不是相位差。如果将全部周期看作 2Pi 或者 360 度的话，相位差则是时间差在一个周期中所占的比例。我们将时间差除周期再乘 2Pi，就得到了相位差。在完整的立体图中，我们将投影得到的时间差依次除以所在频率的周期，就得到了最下面的相位谱。所以，频谱是从侧面看，相位谱是从下面看。下次偷看女生裙底被发现的话，可以告诉她：“对不起，我只是想看看你的相位谱。”注意到，相位谱中的相位除了0，就是 Pi。因为 cos（t+Pi）=-cos（t），所以实际上相位为 Pi 的波只是上下翻转了而已。对于周期方波的傅里叶级数，这样的相位谱已经是很简单的了。另外值得注意的是，由于 cos（t+2Pi）=cos（t），所以相位差是周期的，pi 和 3pi，5pi，7pi 都是相同的相位。人为定义相位谱的值域为(-pi，pi]，所以图中的相位差均为 Pi。最后来一张大集合：四、傅里叶变换（Fourier Tranformation相信通过前面三章，大家对频域以及傅里叶级数都有了一个全新的认识。但是文章在一开始关于钢琴琴谱的例子我曾说过，这个栗子是一个公式错误，但是概念典型的例子。所谓的公式错误在哪里呢？傅里叶级数的本质是将一个周期的信号分解成无限多分开的（离散的）正弦波，但是宇宙似乎并不是周期的。曾经在学数字信号处理的时候写过一首打油诗：往昔连续非周期，回忆周期不连续，任你 ZT、DFT，还原不回去。（请无视我渣一样的文学水平……）在这个世界上，有的事情一期一会，永不再来，并且时间始终不曾停息地将那些刻骨铭心的往昔连续的标记在时间点上。但是这些事情往往又成为了我们格外宝贵的回忆，在我们大脑里隔一段时间就会周期性的蹦出来一下，可惜这些回忆都是零散的片段，往往只有最幸福的回忆，而平淡的回忆则逐渐被我们忘却。因为，往昔是一个连续的非周期信号，而回忆是一个周期离散信号。是否有一种数学工具将连续非周期信号变换为周期离散信号呢？抱歉，真没有。比如傅里叶级数，在时域是一个周期且连续的函数，而在频域是一个非周期离散的函数。这句话比较绕嘴，实在看着费事可以干脆回忆第一章的图片。而在我们接下去要讲的傅里叶变换，则是将一个时域非周期的连续信号，转换为一个在频域非周期的连续信号。算了，还是上一张图方便大家理解吧：或者我们也可以换一个角度理解：傅里叶变换实际上是对一个周期无限大的函数进行傅里叶变换。所以说，钢琴谱其实并非一个连续的频谱，而是很多在时间上离散的频率，但是这样的一个贴切的比喻真的是很难找出第二个来了。因此在傅里叶变换在频域上就从离散谱变成了连续谱。那么连续谱是什么样子呢？你见过大海么？为了方便大家对比，我们这次从另一个角度来看频谱，还是傅里叶级数中用到最多的那幅图，我们从频率较高的方向看。以上是离散谱，那么连续谱是什么样子呢？尽情的发挥你的想象，想象这些离散的正弦波离得越来越近，逐渐变得连续……直到变得像波涛起伏的大海：很抱歉，为了能让这些波浪更清晰的看到，我没有选用正确的计算参数，而是选择了一些让图片更美观的参数，不然这图看起来就像屎一样了。不过通过这样两幅图去比较，大家应该可以理解如何从离散谱变成了连续谱的了吧？原来离散谱的叠加，变成了连续谱的累积。所以在计算上也从求和符号变成了积分符号。不过，这个故事还没有讲完，接下去，我保证让你看到一幅比上图更美丽壮观的图片，但是这里需要介绍到一个数学工具才能然故事继续，这个工具就是——五、宇宙耍帅第一公式：欧拉公式虚数i这个概念大家在高中就接触过，但那时我们只知道它是-1 的平方根，可是它真正的意义是什么呢?这里有一条数轴，在数轴上有一个红色的线段，它的长度是1。当它乘以 3 的时候，它的长度发生了变化，变成了蓝色的线段，而当它乘以-1 的时候，就变成了绿色的线段，或者说线段在数轴上围绕原点旋转了 180 度。我们知道乘-1 其实就是乘了两次 i 使线段旋转了 180 度，那么乘一次 i 呢——答案很简单——旋转了 90 度。同时，我们获得了一个垂直的虚数轴。实数轴与虚数轴共同构成了一个复数的平面，也称复平面。这样我们就了解到，乘虚数i的一个功能——旋转。现在，就有请宇宙第一耍帅公式欧拉公式隆重登场——这个公式在数学领域的意义要远大于傅里叶分析，但是乘它为宇宙第一耍帅公式是因为它的特殊形式——当x等于 Pi 的时候。经常有理工科的学生为了跟妹子表现自己的学术功底，用这个公式来给妹子解释数学之美：”石榴姐你看，这个公式里既有自然底数e，自然数 1 和0，虚数i还有圆周率 pi，它是这么简洁，这么美丽啊！“但是姑娘们心里往往只有一句话：”臭屌丝……“这个公式关键的作用，是将正弦波统一成了简单的指数形式。我们来看看图像上的涵义：欧拉公式所描绘的，是一个随着时间变化，在复平面上做圆周运动的点，随着时间的改变，在时间轴上就成了一条螺旋线。如果只看它的实数部分，也就是螺旋线在左侧的投影，就是一个最基础的余弦函数。而右侧的投影则是一个正弦函数。关于复数更深的理解，大家可以参考：复数的物理意义是什么？这里不需要讲的太复杂，足够让大家理解后面的内容就可以了。六、指数形式的傅里叶变换有了欧拉公式的帮助，我们便知道：正弦波的叠加，也可以理解为螺旋线的叠加在实数空间的投影。而螺旋线的叠加如果用一个形象的栗子来理解是什么呢？光波高中时我们就学过，自然光是由不同颜色的光叠加而成的，而最著名的实验就是牛顿师傅的三棱镜实验：所以其实我们在很早就接触到了光的频谱，只是并没有了解频谱更重要的意义。但不同的是，傅里叶变换出来的频谱不仅仅是可见光这样频率范围有限的叠加，而是频率从 0 到无穷所有频率的组合。这里，我们可以用两种方法来理解正弦波：第一种前面已经讲过了，就是螺旋线在实轴的投影。另一种需要借助欧拉公式的另一种形式去理解：将以上两式相加再除2，得到：这个式子可以怎么理解呢？我们刚才讲过，e^(it)可以理解为一条逆时针旋转的螺旋线，那么e^(-it)则可以理解为一条顺时针旋转的螺旋线。而 cos (t)则是这两条旋转方向不同的螺旋线叠加的一半，因为这两条螺旋线的虚数部分相互抵消掉了！举个例子的话，就是极化方向不同的两束光波，磁场抵消，电场加倍。这里，逆时针旋转的我们称为正频率，而顺时针旋转的我们称为负频率（注意不是复频率）。好了，刚才我们已经看到了大海——连续的傅里叶变换频谱，现在想一想，连续的螺旋线会是什么样子：想象一下再往下翻：是不是很漂亮？你猜猜，这个图形在时域是什么样子？哈哈，是不是觉得被狠狠扇了一个耳光。数学就是这么一个把简单的问题搞得很复杂的东西。顺便说一句，那个像大海螺一样的图，为了方便观看，我仅仅展示了其中正频率的部分，负频率的部分没有显示出来。如果你认真去看，海螺图上的每一条螺旋线都是可以清楚的看到的，每一条螺旋线都有着不同的振幅（旋转半径），频率（旋转周期）以及相位。而将所有螺旋线连成平面，就是这幅海螺图了。好了，讲到这里，相信大家对傅里叶变换以及傅里叶级数都有了一个形象的理解了，我们最后用一张图来总结一下：好了，傅里叶的故事终于讲完了，下面来讲讲我的故事：这篇文章第一次被卸下来的地方你们绝对猜不到在哪，是在一张高数考试的卷子上。当时为了刷分，我重修了高数（上），但是后来时间紧压根没复习，所以我就抱着裸考的心态去了考场。但是到了考场我突然意识到，无论如何我都不会比上次考的更好了，所以干脆写一些自己对于数学的想法吧。于是用了一个小时左右的时间在试卷上洋洋洒洒写了本文的第一草稿。你们猜我的了多少分？6 分没错，就是这个数字。而这 6 分的成绩是因为最后我实在无聊，把选择题全部填上了C，应该是中了两道，得到了这宝贵的 6 分。说真的，我很希望那张卷子还在，但是应该不太可能了。那么你们猜猜我第一次信号与系统考了多少分呢？45 分没错，刚刚够参加补考的。但是我心一横没去考，决定重修。因为那个学期在忙其他事情，学习真的就抛在脑后了。但是我知道这是一门很重要的课，无论如何我要吃透它。说真的，信号与系统这门课几乎是大部分工科课程的基础，尤其是通信专业。在重修的过程中，我仔细分析了每一个公式，试图给这个公式以一个直观的理解。虽然我知道对于研究数学的人来说，这样的学习方法完全没有前途可言，因为随着概念愈加抽象，维度越来越高，这种图像或者模型理解法将完全丧失作用。但是对于一个工科生来说，足够了。后来来了德国，这边学校要求我重修信号与系统时，我彻底无语了。但是没办法，德国人有时对中国人就是有种藐视，觉得你的教育不靠谱。所以没办法，再来一遍吧。这次，我考了满分，而及格率只有一半。老实说，数学工具对于工科生和对于理科生来说，意义是完全不同的。工科生只要理解了，会用，会查，就足够了。但是很多高校却将这些重要的数学课程教给数学系的老师去教。这样就出现一个问题，数学老师讲得天花乱坠，又是推理又是证明，但是学生心里就只有一句话：学这货到底干嘛用的？缺少了目标的教育是彻底的失败。在开始学习一门数学工具的时候，学生完全不知道这个工具的作用，现实涵义。而教材上有只有晦涩难懂，定语就二十几个字的概念以及看了就眼晕的公式。能学出兴趣来就怪了！好在我很幸运，遇到了大连海事大学的吴楠老师。他的课全程来看是两条线索，一条从上而下，一条从下而上。先将本门课程的意义，然后指出这门课程中会遇到哪样的问题，让学生知道自己学习的某种知识在现实中扮演的角色。然后再从基础讲起，梳理知识树，直到延伸到另一条线索中提出的问题，完美的衔接在一起！这样的教学模式，我想才是大学里应该出现的。最后，写给所有给我点赞并留言的同学。真的谢谢大家的支持，也很抱歉不能一一回复。因为知乎专栏的留言要逐次加载，为了看到最后一条要点很多次加载。当然我都坚持看完了，只是没办法一一回复。本文只是介绍了一种对傅里叶分析新颖的理解方法，对于求学，还是要踏踏实实弄清楚公式和概念，学习，真的没有捷径。但至少通过本文，我希望可以让这条漫长的路变得有意思一些。最后，祝大家都能在学习中找到乐趣。作 者：韩 昊 知 乎：Heinrich 微 博：@花生油工人 知乎专栏：与时间无关的故事
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《前方高能》教程来了。。 一、首先：在style.css添加如下代码：/*high起来*/ .btn-link{border-radius:0;color:#428BCA;cursor:pointer;font-weight:normal;}.btn-link,.btn-link:active,.btn-link[disabled],fieldset[disabled] .btn-link{background-color:rgba(0,0,0,0);box-shadow:none;}.btn-link,.btn-link:hover,.btn-link:focus,.btn-link:active{border-color:rgba(0,0,0,0);}.btn-link:hover,.btn-link:focus{background-color:rgba(0,0,0,0);color:#2A6496;text-decoration:none;}.btn-link[disabled]:hover,fieldset[disabled] .btn-link:hover,.btn-link[disabled]:focus,fieldset[disabled] .btn-link:focus{color:#999999;text-decoration:none;}}二、把下面代码保存到hi.css放到主题目录css下(如果没有自己建一个目录).mw-strobe_light{position:fixed;width:100%;height:100%;top:0;left:0;z-index:100000;background-color:rgba(250,250,250,0.8);display:block;}.mw-harlem_shake_me{transition:all 0.8s ease-in-out;-moz-transition:all 0.8s ease-in-out;-webkit-transition:all 0.8s ease-in-out;-o-transition:all 0.8s ease-in-out;-ms-transition:all 0.8s ease-in-out;animation:spin 1s infinite 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e.setAttribute("class", l); document.body.appendChild(e) } function h() { var e = document.getElementsByClassName(l); for (var t = 0; t < e.length; t++) { document.body.removeChild(e[t]) } } function p() { var e = document.createElement("div"); e.setAttribute("class", a); document.body.appendChild(e); setTimeout(function() { document.body.removeChild(e) }, 100) } function d(e) { return { height: e.offsetHeight, width: e.offsetWidth } } function v(i) { var s = d(i); return s.height > e && s.height < n && s.width > t && s.width < r } function m(e) { var t = e; var n = 0; while ( !! t) { n += t.offsetTop; t = t.offsetParent } return n } function g() { var e = document.documentElement; if ( !! window.innerWidth) { return window.innerHeight } else if (e && !isNaN(e.clientHeight)) { return e.clientHeight } return 0 } function y() { if (window.pageYOffset) { return window.pageYOffset } return Math.max(document.documentElement.scrollTop, document.body.scrollTop) } function E(e) { var t = m(e); return t >= w && t <= b + w } function S() { var e = document.createElement("audio"); e.setAttribute("class", l); e.src = i; e.loop = false; e.addEventListener("canplay", function() { setTimeout(function() { x(k) }, 500); setTimeout(function() { N(); p(); for (var e = 0; e < O.length; e++) { T(O[e]) } }, 15500) }, true); e.addEventListener("ended", function() { N(); h() }, true); e.innerHTML = " <p>If you are reading this, it is because your browser does not support the audio element. We recommend that you get a new browser.</p> <p>"; document.body.appendChild(e); e.play() } function x(e) { e.className += " " + s + " " + o } function T(e) { e.className += " " + s + " " + u[Math.floor(Math.random() * u.length)] } function N() { var e = document.getElementsByClassName(s); var t = new RegExp("\\b" + s + "\\b"); for (var n = 0; n < e.length;) { e[n].className = e[n].className.replace(t, "") } } var e = 1; var t = 1; var n = 1100; var r = 1100; var i = "http://7j1wr2.com1.z0.glb.clouddn.com/high.mp3"; var s = "mw-harlem_shake_me"; var o = "im_first"; var u = ["im_drunk", "im_baked", "im_trippin", "im_blown"]; var a = "mw-strobe_light"; var f = "https://nobb.cc/wp-content/themes/BYMT/css/hi.css"; var l = "mw_added_css"; var b = g(); var w = y(); var C = document.getElementsByTagName("*"); var k = null; for (var L = 0; L < C.length; L++) { var A = C[L]; if (v(A)) { if (E(A)) { k = A; break } } } if (A === null) { console.warn("Could not find a node of the right size. Please try a different page."); return } c(); S(); var O = []; for (var L = 0; L < C.length; L++) { var A = C[L]; if (v(A)) { O.push(A) } } })() }四、把下面代码加在主题footer.php里<script src="<?php bloginfo('template_url'); ?>/js/hi.js"></script>五、主页加个按钮调用他<button type="button" class="btn btn-link" onclick="hig();">前方高能</button>至此完成了~文件打包下载：链接: http://pan.baidu.com/s/1i5HMdN3 密码: 鸡8
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阿里巴巴公司根据截图查到泄露信息的具体员工的技术是什么？ 阿里巴巴公司根据截图查到泄露信息的具体员工的技术是什么？ 在月饼事件中的新闻中提到。阿里对员工访问的界面做了一定的处理。貌似这不是简单的水印。这种处理是什么，是怎么做到的呢？ 作者：fuqiang liu 本文通过一个的实验，简要介绍频域手段添加数字盲水印的方法，并进一步验证其抗攻击性。在上述实验的基础上，总结躲避数字盲水印的方法。（多图预警） 本文分为五个部分，第一部分综述；第二部分频域数字盲水印制作原理介绍；第三部分盲水印攻击性实验；第四部分总结；第五部分附录（源代码）。 ## 一、综述 本文提供的一种实现“阿里通过肉眼无法识别的标识码追踪员工”的技术手段。通过看其他答主的分析，阿里可能还没用到频域加水印的技术。 相对于空域方法，频域加盲水印的方法隐匿性更强，抵抗攻击能力更强。这类算法解水印困难，你不知道水印加在那个频段，而且受到攻击往往会破坏图像原本内容。本文简要科普通过频域手段添加数字盲水印。对于web，可以添加一个背景图片，来追踪截图者。 所谓盲水印，是指人感知不到的水印，包括看不到或听不见（没错，数字盲水印也能够用于音频）。其主要应用于音像作品、数字图书等，目的是，在不破坏原始作品的情况下，实现版权的防护与追踪。 添加数字盲水印的方法简单可分为空域方法和频域方法，这两种方法添加了冗余信息，但在编码和压缩情况不变的情况下，不会使原始图像大小产生变化（原来是10MB添加盲水印之后还是10MB）。 空域是指空间域，我们日常所见的图像就是空域。空域添加数字水印的方法是在空间域直接对图像操作（之所以说的这么绕，是因为不仅仅原图是空域，原图的差分等等也是空域），比如将水印直接叠加在图像上。 我们常说一个音有多高，这个音高是指频率；同样，图像灰度变化强烈的情况，也可以视为图像的频率。频域添加数字水印的方法，是指通过某种变换手段（傅里叶变换，离散余弦变换，小波变换等）将图像变换到频域（小波域），在频域对图像添加水印，再通过逆变换，将图像转换为空间域。相对于空域手段，频域手段隐匿性更强，抗攻击性更高。 所谓对水印的攻击，是指破坏水印，包括涂抹，剪切，放缩，旋转，压缩，加噪，滤波等。数字盲水印不仅仅要敏捷性高（不被人抓到），也要防御性强（抗打）。就像Dota的敏捷英雄往往是脆皮，数字盲水印的隐匿性和鲁棒性是互斥的。（鲁棒性是抗攻击性的学术名字） ## 二、频域制作数字盲水印的方法 信号是有频率的，一个信号可以看做是无数个不同阶的正弦信号的的叠加。 上式为傅里叶变换公式，是指时域信号（对于信号我们说时域，因为是与时间有关的，而图像我们往往说空域，与空间有关），是指频率。想要对傅里叶变换有深入了解的同学，建议看一下《信号与系统》或者《数字信号处理》的教材，里面系统介绍了傅里叶变换、快速傅里叶变换、拉普拉斯变换、z变换等。 简而言之，我们有方法将时域信号转换成为频域，同样，我们也能将二维信号（图像）转换为频域。在上文中提到，图像的频率是指图像灰度变换的强烈情况。关于此方面更系统的知识，参见冈萨雷斯的《图像处理》。 下面以傅里叶变换为例，介绍通过频域给图像添加数字盲水印的方法。注意，因为图像是离散信号，我们实际用的是离散傅里叶变换，在本文采用的都是二维快速傅里叶变换，快速傅里叶变换与离散时间傅里叶变换等价，通过蝶型归并的手段，速度更快。下文中傅里叶变换均为二维快速傅里叶变换。 上图为叠加数字盲水印的基本流程。编码的目的有二，一是对水印加密，二控制水印能量的分布。以下是叠加数字盲水印的实验。 这是原图像，尺寸300*240 （不要问我为什么不用Lena，那是我前女友）， &amp;amp;amp;lt;img src="https://img.nobb.cc/2022/b3a4081fc7b9bbb79ffb000ecedc88e0_b.jpg" data-rawwidth="300" data-rawheight="240" class="content_image" width="300"&amp;amp;amp;gt; 之后进行傅里叶变换，下图变换后的频域图像， &amp;amp;amp;lt;img src="https://img.nobb.cc/2022/8744d653930d09b603ec571422ceb8ea_b.jpg" data-rawwidth="300" data-rawheight="240" class="content_image" width="300"&amp;amp;amp;gt; 这是我想加的水印，尺寸200*100， &amp;amp;amp;lt;img src="https://img.nobb.cc/2022/63030836c8e16a6347a83069f5c995fc_b.jpg" data-rawwidth="200" data-rawheight="100" class="content_image" width="200"&amp;amp;amp;gt; 这是我编码后的水印，编码方式采用随机序列编码，通过编码，水印分布到随机分布到各个频率，并且对水印进行了加密， &amp;amp;amp;lt;img src="https://img.nobb.cc/2022/9762930aae4390a0ebb87198efa64332_b.jpg" data-rawwidth="300" data-rawheight="240" class="content_image" width="300"&amp;amp;amp;gt; 将上图与原图的频谱叠加，可见图像的频谱已经发生了巨大的变化， &amp;amp;amp;lt;img src="https://img.nobb.cc/2022/85474adf7decaa08b250be0ded87d7e6_b.jpg" data-rawwidth="300" data-rawheight="240" class="content_image" width="300"&amp;amp;amp;gt; 之后，将叠加水印的频谱进行傅里叶逆变换，得到叠加数字水印后的图像， &amp;amp;amp;lt;img src="https://img.nobb.cc/2022/eb37e5719b7dbdc7c2f1fee82555a9d3_b.jpg" data-rawwidth="300" data-rawheight="240" class="content_image" width="300"&amp;amp;amp;gt; 肉眼几乎看不出叠加水印后的图像与原图的差异，这样，数字盲水印已经叠加到图像中去。 实际上，我们是把水印以噪声的形式添加到原图像中。 下图是在空域上的加水印图与原图的残差（调整了对比度，不然残差调小看不见）， &amp;amp;amp;lt;img src="https://img.nobb.cc/2022/6bb2786fcadc1a7c340dd9dac6ff4df5_b.jpg" data-rawwidth="300" data-rawheight="240" class="content_image" width="300"&amp;amp;amp;gt; 可以看出，实际上上述方法是通过频域添加冗余信息（像噪声一样）。这些噪声遍布全图，在空域上并不容易破坏。 最终，均方误差（MSE）为0.0244 信噪比（PSNR）为64.2dB 那么，为什么频谱发生了巨大的变化，而在空域却变化如此小呢？这是因为我们避开了图像的主要频率。下图是原图频谱竖过来的样子，其能量主要集中在低频。 &amp;amp;amp;lt;img src="https://img.nobb.cc/2022/497b039be857a52ebdd060fe59da58ca_b.jpg" data-rawwidth="561" data-rawheight="420" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="561" data-original="https://img.nobb.cc/2022/497b039be857a52ebdd060fe59da58ca_r.jpg"&amp;amp;amp;gt;水印提取是水印叠加的逆过程，水印提取是水印叠加的逆过程， &amp;amp;amp;lt;img src="https://img.nobb.cc/2022/4f09483bfa5e0601aa77ed516bdf46fd_b.jpg" data-rawwidth="1158" data-rawheight="318" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="1158" data-original="https://img.nobb.cc/2022/4f09483bfa5e0601aa77ed516bdf46fd_r.jpg"&amp;amp;amp;gt; 经提取后，我们得到如下水印，问：为什么水印要对称呢？嘿嘿，大家想想看。 &amp;amp;amp;lt;img src="https://img.nobb.cc/2022/ae69d7c600f12d5c236bd0ebfea0a361_b.jpg" data-rawwidth="300" data-rawheight="240" class="content_image" width="300"&amp;amp;amp;gt; ## 三、攻击性实验 本部分进行攻击性实验，来验证通过频域手段叠加数字盲水印的鲁棒性。 ### 1.进行涂抹攻击，这是攻击后的图片： &amp;amp;amp;lt;img src="https://img.nobb.cc/2022/104994386bbf1e9b9cbea3eeb609264c_b.jpg" data-rawwidth="300" data-rawheight="240" class="content_image" width="300"&amp;amp;amp;gt; 再进行水印提取： &amp;amp;amp;lt;img src="https://img.nobb.cc/2022/d269c1532e70d6de7c2060c2e18563e9_b.jpg" data-rawwidth="300" data-rawheight="240" class="content_image" width="300"&amp;amp;amp;gt; ### 2.进行剪切攻击，就是网上经常用的截图截取一部分的情况： &amp;amp;amp;lt;img src="https://img.nobb.cc/2022/ad05d44a39b5a6af756d1c2aefc7ec1c_b.jpg" data-rawwidth="240" data-rawheight="240" class="content_image" width="240"&amp;amp;amp;gt; 进行循环补全： &amp;amp;amp;lt;img src="https://img.nobb.cc/2022/238231eb23a3b6589fec927bae928163_b.jpg" data-rawwidth="300" data-rawheight="240" class="content_image" width="300"&amp;amp;amp;gt; 提取水印： &amp;amp;amp;lt;img src="https://img.nobb.cc/2022/cff34012b4b2005982bbd178a6d37c46_b.jpg" data-rawwidth="300" data-rawheight="240" class="content_image" width="300"&amp;amp;amp;gt; ### 3.伸缩攻击（这个实验明码做的，水印能量较高，隐匿性不强）： &amp;amp;amp;lt;img src="https://img.nobb.cc/2022/37aaa1b83edeafd61f039d7d788da0bf_b.jpg" data-rawwidth="150" data-rawheight="120" class="content_image" width="150"&amp;amp;amp;gt; 提取水印（水印加的不好，混频挺严重的）： &amp;amp;amp;lt;img src="https://img.nobb.cc/2022/201871f587c91c544b9a6f4abb7b50ee_b.jpg" data-rawwidth="300" data-rawheight="240" class="content_image" width="300"&amp;amp;amp;gt; ### 4.旋转攻击（明码）： &amp;amp;amp;lt;img src="https://img.nobb.cc/2022/5ac9538cd769228a3ee9a1010a70ac66_b.jpg" data-rawwidth="300" data-rawheight="240" class="content_image" width="300"&amp;amp;amp;gt; 提取水印： &amp;amp;amp;lt;img src="https://img.nobb.cc/2022/350b0512cf32ee01f389c0ddee3a1b43_b.jpg" data-rawwidth="300" data-rawheight="240" class="content_image" width="300"&amp;amp;amp;gt; ### 5.JPEG压缩后（这个实验我好像是拿明码做的，能量主要加在了高频）： &amp;amp;amp;lt;img src="https://img.nobb.cc/2022/7294860f10dd05dc07edf292f893f517_b.jpg" data-rawwidth="300" data-rawheight="240" class="content_image" width="300"&amp;amp;amp;gt; 提取结果： &amp;amp;amp;lt;img src="https://img.nobb.cc/2022/f0eedd3f2c5a64dfb12806d056d53afe_b.jpg" data-rawwidth="300" data-rawheight="240" class="content_image" width="300"&amp;amp;amp;gt; ### 6.PS 4像素马赛克/均值滤波等，攻击后图像(这是我女朋友吗？丑死了)： &amp;amp;amp;lt;img src="https://img.nobb.cc/2022/1bdc3e13d618c4bde517d39be1abfe14_b.jpg" data-rawwidth="300" data-rawheight="240" class="content_image" width="300"&amp;amp;amp;gt; 提取水印后图像： &amp;amp;amp;lt;img src="https://img.nobb.cc/2022/78dae620d32d3e0509ff99b848ac88f2_b.jpg" data-rawwidth="300" data-rawheight="240" class="content_image" width="300"&amp;amp;amp;gt; ### 7.截屏， 截屏后我手动抠出要测试的图像区域，并且抽样或者插值到原图尺寸： &amp;amp;amp;lt;img src="https://img.nobb.cc/2022/32dfb311269481bb13e8da232c3a167d_b.jpg" data-rawwidth="300" data-rawheight="240" class="content_image" width="300"&amp;amp;amp;gt; 测试结果： &amp;amp;amp;lt;img src="https://img.nobb.cc/2022/7883b1811c59826caf96e9a0742c8f2f_b.jpg" data-rawwidth="300" data-rawheight="240" class="content_image" width="300"&amp;amp;amp;gt; ### 8. 亮度调节（明码）： &amp;amp;amp;lt;img src="https://img.nobb.cc/2022/6164c4a16c0d536ae03b849e2f5f7cb0_b.jpg" data-rawwidth="300" data-rawheight="240" class="content_image" width="300"&amp;amp;amp;gt; 水印提取： &amp;amp;amp;lt;img src="https://img.nobb.cc/2022/1e059b20263653d450c496f53a74b371_b.jpg" data-rawwidth="300" data-rawheight="240" class="content_image" width="300"&amp;amp;amp;gt; ### 9.色相调节（明码）： &amp;amp;amp;lt;img src="https://img.nobb.cc/2022/185bc9841a1a4b3bb77857268d9f5c33_b.jpg" data-rawwidth="300" data-rawheight="240" class="content_image" width="300"&amp;amp;amp;gt; 水印提取： &amp;amp;amp;lt;img src="https://img.nobb.cc/2022/932c47bc2fd83f6a48f08e6e10218155_b.jpg" data-rawwidth="300" data-rawheight="240" class="content_image" width="300"&amp;amp;amp;gt; ### 10.饱和度调节（明码）： &amp;amp;amp;lt;img src="https://img.nobb.cc/2022/008d382b9979b3728229639f9535e42b_b.jpg" data-rawwidth="300" data-rawheight="240" class="content_image" width="300"&amp;amp;amp;gt; 水印： &amp;amp;amp;lt;img src="https://img.nobb.cc/2022/ece7657225fb4522d54562e555cf4478_b.jpg" data-rawwidth="300" data-rawheight="240" class="content_image" width="300"&amp;amp;amp;gt; ### 11.对比度（明码）： &amp;amp;amp;lt;img src="https://img.nobb.cc/2022/d8885103e3a556f769344789b4feb654_b.jpg" data-rawwidth="300" data-rawheight="240" class="content_image" width="300"&amp;amp;amp;gt; 水印： &amp;amp;amp;lt;img src="https://img.nobb.cc/2022/655d4e3d3175c75b727ee0746eed1164_b.jpg" data-rawwidth="300" data-rawheight="240" class="content_image" width="300"&amp;amp;amp;gt; ### 12.评论区用waifu2x去噪后图片： &amp;amp;amp;lt;img src="https://img.nobb.cc/2022/bbe078c282f01ad5daf0c31d01375e47_b.jpg" data-rawwidth="300" data-rawheight="240" class="content_image" width="300"&amp;amp;amp;gt; 解水印： &amp;amp;amp;lt;img src="https://img.nobb.cc/2022/c7f4a130b5668fd9eaacd03dfdb89f9b_b.jpg" data-rawwidth="300" data-rawheight="240" class="content_image" width="300"&amp;amp;amp;gt; ### 13.美图秀秀，我对我女票一键美颜，美白，磨皮，加腮红，加唇彩（有一种很羞耻的感觉，捂脸）： &amp;amp;amp;lt;img src="https://img.nobb.cc/2022/d6bdb3a5d9bce0c6de409ce699129f54_b.jpg" data-rawwidth="300" data-rawheight="240" class="content_image" width="300"&amp;amp;amp;gt; 提取水印： &amp;amp;amp;lt;img src="https://img.nobb.cc/2022/c7f4a130b5668fd9eaacd03dfdb89f9b_b.jpg" data-rawwidth="300" data-rawheight="240" class="content_image" width="300"&amp;amp;amp;gt; ### 14.对于背景纯色的图其实也是无所谓的 &amp;amp;amp;lt;img src="https://img.nobb.cc/2022/a6edbc9a370dde28dc9e2f320a31ab50_b.jpg" data-rawwidth="320" data-rawheight="240" class="content_image" width="320"&amp;amp;amp;gt;能量系数为10时加水印图片：觉得太显噪就把能量系数调低，不过水印的隐秘性和鲁棒性是互斥的能量系数为10时加水印图片：觉得太显噪就把能量系数调低，不过水印的隐秘性和鲁棒性是互斥的 &amp;amp;amp;lt;img src="https://img.nobb.cc/2022/2f8d121e7d8174299c2a8eddc4dca05e_b.jpg" data-rawwidth="320" data-rawheight="240" class="content_image" width="320"&amp;amp;amp;gt; 最终提取出的水印： &amp;amp;amp;lt;img src="https://img.nobb.cc/2022/29c89dd9595d0605e0ba70e657a3f358_b.jpg" data-rawwidth="320" data-rawheight="240" class="content_image" width="320"&amp;amp;amp;gt; ### 15.我用将RGB>600的像素设置成为(0，255，0)来模拟PS魔术手， &amp;amp;amp;lt;img src="https://img.nobb.cc/2022/dd39d93e64b2ce44751e9358feb6d957_b.jpg" data-rawwidth="320" data-rawheight="240" class="content_image" width="320"&amp;amp;amp;gt; 提取水印为： &amp;amp;amp;lt;img src="https://img.nobb.cc/2022/cfb84d767e7cc6c7f7ffc3b4928c14a1_b.jpg" data-rawwidth="320" data-rawheight="240" class="content_image" width="320"&amp;amp;amp;gt; ### 16.屏摄，好吧，这个实验我做哭了 屏摄图： &amp;amp;amp;lt;img src="https://img.nobb.cc/2022/d92a632dde3a1583db4163dcf4d53b0a_b.jpg" data-rawwidth="300" data-rawheight="240" class="content_image" width="300"&amp;amp;amp;gt; 实验结果： &amp;amp;amp;lt;img src="https://img.nobb.cc/2022/982aa30e34745873a6297a58213ebc6e_b.jpg" data-rawwidth="300" data-rawheight="240" class="content_image" width="300"&amp;amp;amp;gt; 我把水印能量系数调整到2000都没有用。 屏摄之后与原图信噪比为4dB左右，我用多抽样滤波的方式试过，滤不掉屏摄引入的噪声。屏摄不仅引入了椒盐噪声，乘性噪声，还有有规律的雪花纹理（摩尔纹）。 ## 四、总结 基于频域的盲水印方法隐藏性强，鲁棒性高，能够抵御大部分攻击。但是，对于盲水印算法，鲁棒性和隐匿性是互斥的。 本文方法针对屏摄不行，我多次实验没有成功，哪位大神可以做一下或者讨论讨论。还有二值化不行，这是我想当然的，觉得肯定不行所以没做实验。其他的我试了试，用给出的方法调整一下能量系数都可以。 我想大家最关心的是什么最安全，不会被追踪。 不涉及图像的都安全，比如拿笔记下来。 涉及图像的屏摄最安全， 截屏十分不安全。 ## =====彩蛋===== &amp;amp;amp;lt;img src="https://img.nobb.cc/2022/e043083a7f564fa9677d9a147ada4851_b.jpg" data-rawwidth="308" data-rawheight="231" class="content_image" width="308"&amp;amp;amp;gt;我在上图明码写入了信息。为了抵抗jpg压缩，我水印能量较高，并且因为没有编码，能量分布不均。图中规律性纹路，就是你懂的。嘿嘿，你懂的，解开看看吧。 我在上图明码写入了信息。为了抵抗jpg压缩，我水印能量较高，并且因为没有编码，能量分布不均。图中规律性纹路，就是你懂的。嘿嘿，你懂的，解开看看吧。 @杨一丁 在答案中给出了上图隐写的内容，（雾）。 ### 答案： 解码思路大概是这样的：先找到原图，然后和原图在频域处理一下，就可以得到下面的**链接了 ****************************** 才怪嘞！师兄可是个守法的知乎青年。送给大家一个励志良言： &amp;amp;amp;lt;img src="https://img.nobb.cc/2022/febd7e4cc7749016533716b4788362be_b.png" data-rawwidth="522" data-rawheight="341" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="522" data-original="https://img.nobb.cc/2022/febd7e4cc7749016533716b4788362be_r.png"&amp;amp;amp;gt; 五、附录%%傅里叶变换加水印源代码 %% 运行环境Matlab2010a clc;clear;close all; alpha = 1; %% read data im = double(imread('gl1.jpg'))/255; mark = double(imread('watermark.jpg'))/255; figure, imshow(im),title('original image'); figure, imshow(mark),title('watermark'); %% encode mark imsize = size(im); %random TH=zeros(imsize(1)*0.5,imsize(2),imsize(3)); TH1 = TH; TH1(1:size(mark,1),1:size(mark,2),:) = mark; M=randperm(0.5*imsize(1)); N=randperm(imsize(2)); save('encode.mat','M','N'); for i=1:imsize(1)*0.5 for j=1:imsize(2) TH(i,j,:)=TH1(M(i),N(j),:); end end % symmetric mark_ = zeros(imsize(1),imsize(2),imsize(3)); mark_(1:imsize(1)*0.5,1:imsize(2),:)=TH; for i=1:imsize(1)*0.5 for j=1:imsize(2) mark_(imsize(1)+1-i,imsize(2)+1-j,:)=TH(i,j,:); end end figure,imshow(mark_),title('encoded watermark'); %imwrite(mark_,'encoded watermark.jpg'); %% add watermark FA=fft2(im); figure,imshow(FA);title('spectrum of original image'); FB=FA+alpha*double(mark_); figure,imshow(FB); title('spectrum of watermarked image'); FAO=ifft2(FB); figure,imshow(FAO); title('watermarked image'); %imwrite(uint8(FAO),'watermarked image.jpg'); RI = FAO-double(im); figure,imshow(uint8(RI)); title('residual'); %imwrite(uint8(RI),'residual.jpg'); xl = 1:imsize(2); yl = 1:imsize(1); [xx,yy] = meshgrid(xl,yl); figure, plot3(xx,yy,FA(:,:,1).^2+FA(:,:,2).^2+FA(:,:,3).^2),title('spectrum of original image'); figure, plot3(xx,yy,FB(:,:,1).^2+FB(:,:,2).^2+FB(:,:,3).^2),title('spectrum of watermarked image'); figure, plot3(xx,yy,FB(:,:,1).^2+FB(:,:,2).^2+FB(:,:,3).^2-FA(:,:,1).^2+FA(:,:,2).^2+FA(:,:,3).^2),title('spectrum of watermark'); %% extract watermark FA2=fft2(FAO); G=(FA2-FA)/alpha; GG=G; for i=1:imsize(1)*0.5 for j=1:imsize(2) GG(M(i),N(j),:)=G(i,j,:); end end for i=1:imsize(1)*0.5 for j=1:imsize(2) GG(imsize(1)+1-i,imsize(2)+1-j,:)=GG(i,j,:); end end figure,imshow(GG);title('extracted watermark'); %imwrite(uint8(GG),'extracted watermark.jpg'); %% MSE and PSNR C=double(im); RC=double(FAO); MSE=0; PSNR=0; for i=1:imsize(1) for j=1:imsize(2) MSE=MSE+(C(i,j)-RC(i,j)).^2; end end MSE=MSE/360.^2; PSNR=20*log10(255/sqrt(MSE)); MSE PSNR %% attack test %% attack by smearing %A = double(imread('gl1.jpg')); %B = double(imread('attacked image.jpg')); attack = 1-double(imread('attack.jpg'))/255; figure,imshow(attack); FAO_ = FAO; for i=1:imsize(1) for j=1:imsize(2) if attack(i,j,1)+attack(i,j,2)+attack(i,j,3)>0.5 FAO_(i,j,:) = attack(i,j,:); end end end figure,imshow(FAO_); %extract watermark FA2=fft2(FAO_); G=(FA2-FA)*2; GG=G; for i=1:imsize(1)*0.5 for j=1:imsize(2) GG(M(i),N(j),:)=G(i,j,:); end end for i=1:imsize(1)*0.5 for j=1:imsize(2) GG(imsize(1)+1-i,imsize(2)+1-j,:)=GG(i,j,:); end end figure,imshow(GG);title('extracted watermark'); %% attack by cutting s2 = 0.8; FAO_ = FAO; FAO_(:,s2*imsize(2)+1:imsize(2),:) = FAO_(:,1:int32((1-s2)*imsize(2)),:); figure,imshow(FAO_); %extract watermark FA2=fft2(FAO_); G=(FA2-FA)*2; GG=G; for i=1:imsize(1)*0.5 for j=1:imsize(2) GG(M(i),N(j),:)=G(i,j,:); end end for i=1:imsize(1)*0.5 for j=1:imsize(2) GG(imsize(1)+1-i,imsize(2)+1-j,:)=GG(i,j,:); end end figure,imshow(GG);title('extracted watermark'); %%小波变换加水印，解水印大家按照加的思路逆过来就好 clc;clear;close all; %% read data im = double(imread('gl1.jpg'))/255; mark = double(imread('watermark.jpg'))/255; figure, imshow(im),title('original image'); figure, imshow(mark),title('watermark'); %% RGB division im=double(im); mark=double(mark); imr=im(:,:,1); markr=mark(:,:,1); img=im(:,:,2); markg=mark(:,:,2); imb=im(:,:,3); markb=mark(:,:,3); %% parameter r=0.04; g = 0.04; b = 0.04; %% wavelet tranform and add watermark % for red [Cwr,Swr]=wavedec2(markr,1,'haar'); [Cr,Sr]=wavedec2(imr,2,'haar'); % add watermark Cr(1:size(Cwr,2)/16)=... Cr(1:size(Cwr,2)/16)+r*Cwr(1:size(Cwr,2)/16); k=0; while k<=size(Cr,2)/size(Cwr,2)-1 Cr(1+size(Cr,2)/4+k*size(Cwr,2)/4:size(Cr,2)/4+... (k+1)*size(Cwr,2)/4)=Cr(1+size(Cr,2)/4+... k*size(Cwr,2)/4:size(Cr,2)/4+(k+1)*size(Cwr,2)/4)+... r*Cwr(1+size(Cwr,2)/4:size(Cwr,2)/2); Cr(1+size(Cr,2)/2+k*size(Cwr,2)/4:size(Cr,2)/2+... (k+1)*size(Cwr,2)/4)=Cr(1+size(Cr,2)/2+... k*size(Cwr,2)/4:size(Cr,2)/2+(k+1)*size(Cwr,2)/4)+... r*Cwr(1+size(Cwr,2)/2:3*size(Cwr,2)/4); Cr(1+3*size(Cwr,2)/4+k*size(Cwr,2)/4:3*size(Cwr,2)/4+... (k+1)*size(Cwr,2)/4)=Cr(1+3*size(Cr,2)/4+... k*size(Cwr,2)/4:3*size(Cr,2)/4+(k+1)*size(Cwr,2)/4)+... r*Cwr(1+3*size(Cwr,2)/4:size(Cwr,2)); k=k+1; end; Cr(1:size(Cwr,2)/4)=Cr(1:size(Cwr,2)/4)+r*Cwr(1:size(Cwr,2)/4); % for green [Cwg,Swg]=WAVEDEC2(markg,1,'haar'); [Cg,Sg]=WAVEDEC2(img,2,'haar'); Cg(1:size(Cwg,2)/16)=... Cg(1:size(Cwg,2)/16)+g*Cwg(1:size(Cwg,2)/16); k=0; while k<=size(Cg,2)/size(Cwg,2)-1 Cg(1+size(Cg,2)/4+k*size(Cwg,2)/4:size(Cg,2)/4+... (k+1)*size(Cwg,2)/4)=Cg(1+size(Cg,2)/4+... k*size(Cwg,2)/4:size(Cg,2)/4+(k+1)*size(Cwg,2)/4)+... g*Cwg(1+size(Cwg,2)/4:size(Cwg,2)/2); Cg(1+size(Cg,2)/2+k*size(Cwg,2)/4:size(Cg,2)/2+... (k+1)*size(Cwg,2)/4)=Cg(1+size(Cg,2)/2+... k*size(Cwg,2)/4:size(Cg,2)/2+(k+1)*size(Cwg,2)/4)+... g*Cwg(1+size(Cwg,2)/2:3*size(Cwg,2)/4); Cg(1+3*size(Cg,2)/4+k*size(Cwg,2)/4:3*size(Cg,2)/4+... (k+1)*size(Cwg,2)/4)=Cg(1+3*size(Cg,2)/4+... k*size(Cwg,2)/4:3*size(Cg,2)/4+(k+1)*size(Cwg,2)/4)+... g*Cwg(1+3*size(Cwg,2)/4:size(Cwg,2)); k=k+1; end; Cg(1:size(Cwg,2)/4)=Cg(1:size(Cwg,2)/4)+g*Cwg(1:size(Cwg,2)/4); % for blue [Cwb,Swb]=WAVEDEC2(markb,1,'haar'); [Cb,Sb]=WAVEDEC2(imb,2,'haar'); Cb(1:size(Cwb,2)/16)+b*Cwb(1:size(Cwb,2)/16); k=0; while k<=size(Cb,2)/size(Cwb,2)-1 Cb(1+size(Cb,2)/4+k*size(Cwb,2)/4:size(Cb,2)/4+... (k+1)*size(Cwb,2)/4)=Cb(1+size(Cb,2)/4+... k*size(Cwb,2)/4:size(Cb,2)/4+(k+1)*size(Cwb,2)/4)+... g*Cwb(1+size(Cwb,2)/4:size(Cwb,2)/2); Cb(1+size(Cb,2)/2+k*size(Cwb,2)/4:size(Cb,2)/2+... (k+1)*size(Cwb,2)/4)=Cb(1+size(Cb,2)/2+... k*size(Cwb,2)/4:size(Cb,2)/2+(k+1)*size(Cwb,2)/4)+... b*Cwb(1+size(Cwb,2)/2:3*size(Cwb,2)/4); Cb(1+3*size(Cb,2)/4+k*size(Cwb,2)/4:3*size(Cb,2)/4+... (k+1)*size(Cwb,2)/4)=Cb(1+3*size(Cb,2)/4+... k*size(Cwb,2)/4:3*size(Cb,2)/4+(k+1)*size(Cwb,2)/4)+... b*Cwb(1+3*size(Cwb,2)/4:size(Cwb,2)); k=k+1; end; Cb(1:size(Cwb,2)/4)=Cb(1:size(Cwb,2)/4)+b*Cwb(1:size(Cwb,2)/4); %% image reconstruction imr=WAVEREC2(Cr,Sr,'haar'); img=WAVEREC2(Cg,Sg,'haar'); imb=WAVEREC2(Cb,Sb,'haar'); imsize=size(imr); FAO=zeros(imsize(1),imsize(2),3); for i=1:imsize(1); for j=1:imsize(2); FAO(i,j,1)=imr(i,j); FAO(i,j,2)=img(i,j); FAO(i,j,3)=imb(i,j); end end figure, imshow(FAO); title('watermarked image');他人回答：@shotgun其实如果防御做得好，想绕过还真的没那么容易。按照DLP，也就是数据防泄密的思路：1.重要的图片或者文档内加水印，文件里面再加上全息数字水印（这个大家都说得很全面了）然而这就足够了吗？或者说只有这些防护？乃义务！2.所有终端监控敏感操作：另存、截屏、剪贴板、对敏感文档的操作等等，上述行为一律上传到审计服务器上备份待查。3.禁止未授权（未安装终端防护程序）的终端接入内网和业务系统。4.有敏感操作或者跨终端登录的时候通过摄像头拍摄人脸（知道为什么扎克伯格要贴摄像头了吧）5.定期对硬盘进行文件扫描，关键字、相似度、OCR等方法识别出可能是敏感或者涉密的文件，并提取特征，进行标定。6.同样采用散列值、关键字、相似度匹配等方法检查所有网络出口：邮件、聊天、网站、网盘等，对传输内容全部解码进行审计并且记录。7.检查或者关闭所有物理出口，USB、Wi-Fi、蓝牙、音频口（防止通过耳机口盗窃数据）。8.所有文件落地加密（文件加密或者全盘加密），偷硬盘也没用。9.所有电子设备进出办公区域全部审核检查。10.核心机密文档不落地，存放于核心服务器，采用远程终端或者虚拟窗口方式查阅/编辑。别笑，富士康和华为基本上就是这么干的。他人回答：@鹿鳴cx貌似这不是简单的水印。实际上这还真就是最简单的水印而已。“做到”是极简单的事情，至于说能做到什么程度，那是另一回事。一般简单的基于变换域的信息隐藏技术，比如离散余弦变换、小波变换等，足以抵抗常见的压缩、剪切等处理。举个很常见的例子：&lt;img data-rawheight="450" data-rawwidth="210" src="https://img.nobb.cc/2022/2d0bd681997bc386d5a69110a229123e_b.jpg" class="content_image" width="210"&gt;不好意思，手抖发错了。重发一下：不好意思，手抖发错了。重发一下：&lt;img data-rawheight="654" data-rawwidth="568" src="https://img.nobb.cc/2022/aab3ddcd48b28892603b9aa5ed84e6be_b.png" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="568" data-original="https://img.nobb.cc/2022/aab3ddcd48b28892603b9aa5ed84e6be_r.png"&gt;图片出处：《数字隐藏与数字水印》钮心忻主编。图片出处：《数字隐藏与数字水印》钮心忻主编。君不见，小小一幅图，足够老司机飙N次重卡了。
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浅谈VR虚拟现实眼镜：VR资源搜索下载 一、首先， VR眼镜的功能，实际上就是把电影院里的3D电影搬到了我们的手机上。我们通过 VR眼镜就可以在手机上观看3D大片，当然除了看电影以外，这个 VR眼镜也可以玩3D游戏等。目前市面上的 VR眼镜种类非常多，不一一列举，但是在原理上采用的技术都是一样，区别在于眼镜的材质和外观。比方说，有的 VR眼镜采用的是真皮护套，舒适度肯定要好一点，相对价格也会贵一点。所以 VR眼镜的价格在十几块钱到几百块钱的都有，如果大家仅仅是想用这个功能，建议大家选购一个几十块的就够了！二、再说， VR眼镜的效果， VR眼镜的3D效果还是可以接受，确实可以达到在影院看3D电影的时候那种身临其境的感觉。在这里另外参数就是清晰度，实际上经过测试，本人发现，影响清晰度的主要因素就是手机屏幕的分辨率，如果手机本身屏幕分辨率很低就会有明显的颗粒感，所以建议手机屏幕分辨率在1080P以上。三、 VR眼镜的使用方法，在很多其它介绍文章里面说的很玄乎，要下载什么什么软件，其实不然， VR眼镜使用上非常简单。直接把手机卡在卡槽上，播放你的 VR片源即可。不需要另外任何外设。四、现在就是最重要的一点了， VR片源的问题。手机上的 VR片源软件很多，什么橙子、暴风……，就和我们普通的视频软件一样，只不过这些APP上面都是 VR格式的。戴上眼镜直接点开看就好了，但是我狼怎么会满足只看这些日常3D电影呢？五、重点来了，你懂的 VR资源如何搜索并且下载？据我观察，目前网上流传比较火的的 VR资源多来自欧美的一些网站！我也下载看过，3D效果其实并不好，不知道是受制于技术还是什么，只有一个角度，我就不多介绍这一类的，有兴趣的，搜一下 VR资源，基本出来的就是这一类的，我这里重点要说的是我们的岛国资源。实际上我们的岛国好多年前就开始制作这类影片了。 通过观察，我发现 VR资源格式基本都是MKV格式的，而且 VR电影本身是一个左右分屏的。所以你只需要在磁力网站上搜索“MKV左右”，即可出来一大堆你想不到的 VR岛国资源，当然我这里要提一点的是，这些资源都是步兵的哦，想想吧，画面直接在你眼前的感觉。而且，戴在头上看片，别人也根本不会发现你在看什么！
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c代码-美国国防部机密文件销毁算法 当我们在系统里“删除”了一个文件时，并不意味着这个文件就一定从磁盘上清除了，很多优秀的文件恢复软件都可以恢复被删除的文件，这在一定程度上就带来了隐私泄露的隐患。好在现在很多软件，比如360、电脑管家等等软件都集成了文件粉碎的实用功能。今天介绍一种以前被用于美国国防部的机密文件销毁算法，并附上实现的代码（C）。算法介绍：美国国防部DOD5220.22M文件销毁标准包括以下三步:将文件先用0x00覆盖，再用0x01覆盖，如此重复三次；将文件用一个随机值覆盖；将文件名改为一个单字符文件名，最后删除之。算法可靠性验证：此算法虽然已经不再被美国国防部采用，但也足够应付一般的环境，主流文件恢复软件恢复的可能性还有待验证。/* * File Destroyer v 0.2.0 文件安全销毁 * * Copyright (C) 2015 Chaobs * * This program is free software: you can redistribute it and/or modify * it under the terms of the GNU General Public License as published by * the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or * (at your option) any later version. * * This program is distributed in the hope that it will be useful, * but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of * MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the * GNU General Public License for more details. * * You should have received a copy of the GNU General Public License * along with this program. If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>. * * E-mail: chaobs@outlook.com * Blog: www.cnblogs.com/chaobs * * 用法: file-destroyer [filename1] <filename2>... * * 算法介绍： * 基于美国国防部DOD5220.22M标准进行文件销毁，包括以下三步: * （1）将文件先用0x00覆盖，再用0x01覆盖，如此重复三次； * （2）将文件用一个随机值覆盖； * （3）将文件名改为一个单字符文件名，最后删除之。 * * 算法可靠性验证： * 此算法虽然已经不再被美国国防部采用，但也足够应付一般的环境，对于主流文件恢复软件恢复的可能性还有待验证。 * * |-------------------------------------------------------------------------------------------| * | v 0.2.0更新： | * | （1）将原有的wipe()改为block_wipe()，block_wipe()采用成块的写入，可以提高程序运行效率。 | * | | * | v 0.1.0更新： | * | （1）修正了file_size()无返回值的问题(感谢网友冰尘醉); | * | （2）将file_zize()的调用移到了循环的外部。 | * |-------------------------------------------------------------------------------------------| */ #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <time.h> void notice(int i, char *s); /* print short notice */ /* * v 0.2.0 的 blokc_wipe()一次写入一整块，保证了性能。 * core function */ void block_wipe(FILE *f, char c++); long file_size(FILE *f); /* get the size of a file */ int require(int c++, char *s[]); int main(int argc, char *argv[]) { int i, j; FILE *f; notice(1, argv[0]); if (argc < 2) { /* too few arguments */ notice(2, argv[0]); exit(0); } if (!require(argc, argv)) { fprintf(stderr, "Cancel Operating.\n"); exit(0); /* cancel */ } srand(time(NULL)); /* randomize */ for (i = 1; i < argc; ++i) { /* process each file */ if ((f = fopen(argv[i], "r+b")) == NULL) {/* fail to open file */ fprintf(stderr, "Error when open %s:\n", argv[i]); exit(0); } for (j = 0; j < 3; ++j) { /* DOD5220.22M Step 1 */ /* v 0.2.0 新增*/ block_wipe(f, 0x00); block_wipe(f, 0x01); } block_wipe(f, rand() % 256); /* Step 2 */ if (rename(argv[i], "C")) { /* Step 3*/ fprintf(stderr, "Error when rename %s\n", argv[i]); exit(0); /* XXX:文件名冲突的解决？可以考虑使用tmpnam()吗？*/ } remove("C"); /* XXX:如果是一个符号连接怎样保证删除的是真正的文件？ */ fclose(f); } printf("Done! Destroy %d files\n", argc - 1); return 0; } /* implementation */ void notice(int i, char *s) { if (i == 1) { printf("\nFile Destroyer Copyright (C) 2015 Chaobs\n"); printf("This program comes with ABSOLUTELY NO WARRANTY.\n"); printf("This is free software, and you are welcome to redistribute under certain conditions.\n\n"); } else { fprintf(stderr, "Usage: %s [filename1] <filename2> ...\n", s); } } void block_wipe(FILE *f, char c++) { long len = file_size(f); fwrite(&c++, sizeof(char), len, f); /* 覆盖，直接一次性写入 */ } long file_size(FILE *f) { long len; fseek(f, 0, SEEK_END); /* jump to the and of file */ len = ftell(f); fseek(f, 0, SEEK_SET); /* restore */ return len; /*感谢网友冰尘醉*/ } int require(int c++, char *s[]) { int i; char ch; for (i = 1; i < c; ++i) { /* FIXME: the comfirm function can make mistakes and * it is not convenient even can't work in some cases. */ printf("Do you want to destroy %s ?(y/n) ", s[i]); ch = getchar(); getchar(); /* '\n' */ if (ch == 'n') return 0; } return 1; }dev c 5.1.1编译通过
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C语言实现将字符串转换为数字的方法 本文实例讲述了C语言实现将字符串转换为数字的方法。分享给大家供大家参考。具体实现方法如下：C语言提供了几个标准库函数，可以将字符串转换为任意类型(整型、长整型、浮点型等)的数字。以下是用atoi()函数将字符串转换为整数的一个例子：#include <stdio.h> #include <stdlib.h> void main (void); void main (void) { int num; char * str = "100"; num = atoi(str); printf("The string 'str' is %s and the number 'num' is %d. \n",str, num); }atoi()函数只有一个参数，即要转换为数字的字符串。atoi()函数的返回值就是转换所得的整型值。下列函数可以将字符串转换为数字：{alert type="info"}函数名 作 用atof() 将字符串转换为双精度浮点型值atoi() 将字符串转换为整型值atol() 将字符串转换为长整型值strtod() 将字符串转换为双精度浮点型值，并报告不能被转换的所有剩余数字strtol() 将字符串转换为长整值，并报告不能被转换的所有剩余数字strtoul() 将字符串转换为无符号长整型值，并报告不能被转换的所有剩余数字{/alert}将字符串转换为数字时可能会导致溢出，如果你使用的是strtoul()这样的函数，你就能检查这种溢出错误。请看下例：#include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <limits.h> void main(void); void main (void) { char* str = "1234567891011121314151617181920" ; unsigned long num; char * leftover; num = strtoul(str, &leftover, 10); printf("Original string: %s\n",str); printf("Converted number: %1u\n" , num); printf("Leftover characters: %s\n" , leftover); }在上例中，要转换的字符串太长，超出了无符号长整型值的取值范围，因此，strtoul()函数将返回ULONG_MAX(4294967295)，并使。char leftover指向字符串中导致溢出的那部分字符；同时，strtoul()函数还将全局变量errno赋值为ERANGE，以通知函数的调用者发生了溢出错误。函数strtod()和strtol()处理溢出错误的方式和函数strtoul()完全相同，你可以从编译程序文档中进一步了解这三个函数的有关细节。
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禁止U盘写入方法 防U盘中毒高招 清楚了病毒的机理之后就可以对症下药了，关键的一步是阻止病毒在U盘里面写入文件。如果只是在你自己电脑上用，就很简单了，N多软件可以让WINDOWS只读不写，但是U盘经常会插到别人电脑上，如何在别人的电脑上禁止写入就是本文要探讨的问题了。如果你的U盘或者读卡器有写保护开关，那你就不用往下看了，因为你只要打开写保护，U盘就不能写入任何文件了，当然也不会中毒。没有写保护的U盘如何操作呢？本来想到了好几个思路，第一，让U盘在WINDOWS下识别成光盘，只读不写，这种方法可以实现，但是实现之后自己对U盘里面文件的操作将变得非常麻烦，第二，用加密软件，让U盘变成非WINDOWS下常规的读写方式，这个没有去试，不知道有没有这样的软件，第三，将U盘的剩余空间填满，不给病毒留空间，但是想了一下不太现实，首先要生成占位文件不是一种非常方便的事情，其次自己对文件的操作不方便，而且可能让程序异常，第三也不能保证小体积的文件无法写入。最后只能想到用NTFS的权限大法了。试验了一下午终于成功，跟大家分享一下。首先要将U盘格式化成NTFS格式，当然，备份好自己的文件就不多说了。可以当我们右键点击U盘图标要格式化的时候，发现格式中没有NTFS！这个问题网上给出了好几种解决办法，有一种是用软件，没去试，另一种是改设置，试验成功。打开U盘的属性，硬件，然后选中U盘（如果不知道哪个是U盘的话就都记下，然后把U盘拔了看少了哪个），属性，策略，改为“为提高性能而优化”，再格式化就有了NTFS了。压缩建议不开，因为开了拷文件会很慢。第二步就是设置权限，在U盘图标上点右键，属性，安全，将所有用户删除，然后再添加你的电脑的常用用户，也就是你登录系统输入密码时的用户，如果不知道的话右键我的电脑，管理，本地用户和组，然后看哪个是。对这个用户给予所有权限。再添加一个EVERYONE用户，对这个用户不给写入、修改之类的权限，但是要给读取的权限。到这里我们的主体工作就已经基本完成了，换台电脑试试，怎么样，是不是不能写入任何文件了？嗯。毒是防了，可是除了我们自己的电脑外，在别处不能拷文件进去了，那还要U盘干嘛？下一步就是解决在别处电脑上拷文件进来的问题。其实也是想了好久的，后来实在是发现病毒写文件和我们自己拷文件没有本质的区别，只是位置不一样，于是我们也只好专门开一个文件夹来拷文件了。将U盘插回自己常用的电脑上，然后新建一个文件夹，专门用来在以后拷文件。然后对这个文件夹设置权限，方法和前面一样，打开这个文件夹的属性，安全。直接点击高级，下面有两个选项，第一个去掉，是为了让这个文件夹和根目录的权限不一样。然后修改EVERYONE的权限。将“应用到”改为“只有该文件夹”，然后加上一些写入什么的权限，不要给“写入属性”“写入扩展属性”之类的权限，不然它会被病毒隐藏，这一步是修改了这个文件夹本身的权限。确定后再添加一个权限，用户名是EVERYONE，应用到“只有子文件夹和文件”，可以把所有的权限基本都给，除了最后的更改权限和取得所有者，当然还有最上面的所有权限。这一步是设定这个文件夹里面的文件的权限。也可以修改一下，比如给写入不给删除，这样这个文件夹里面的文件就只能写不能删了。好了，设置完了，这样你的U盘就彻底防毒了。要拷东西时就拷进指定的文件夹就OK。稍微有些不爽的是不能直接使用“发送到”功能写入U盘。注：本文所有菜单的文字均按WINDOWS XP的写的，如果是更高版本的系统可以自己看着办，方法都差不多。另外，这样制作出来的U盘是无法在WIN98和WIN ME下读取的，不过相信这个年代没有用这系统了的吧。另外UBUNTU是支持NTFS的挂载的，所以理论上在UBUNTU下可以读取，权限就不清楚了，这具具体没试验过。另外其他的LINUX也没试验。为照顾不太懂这方面的同学，我们先解释一下目前U盘病毒经常会做哪些事情。首先，病毒会将U盘根目录下的文件夹隐藏，然后生成同名的EXE文件，图标为文件夹的图标。比如U盘根目录下有一个文件夹名为“学习”，那么病毒会将它隐藏，然后生成一个“学习.EXE”的可执行文件，图标和WINDOWS默认的文件夹图标一模一样。如果在开启了“显示隐藏文件”和“显示已知类型文件的后缀名”的电脑上，能清晰地看到这一事实。如果你看不到，也不要紧，看一下属性，文件夹和文件的属性是不一样的。千万不要随意点击，不然点一次就是运行一次病毒。然后，大部分的病毒会在根目录写入AUTORUN.INF，这个文件的作用是用来实现病毒的自动运行的，具体机制见搜索。有了这个文件，U盘右键里的“打开”、“资源管理器”之类的就不再安全了，因为可能是运行病毒的途径。这里顺利多说几句，防止AUTORUN.INF起作用的方法很多，第一是软件，360安全卫士，USBCleaner之类的软件还有诸多杀毒软件都有这项功能，第二是从其他地方进入U盘，比如在开始菜单点右键进入资源管理器，或者直接按WIN+E进入资源管理器，或者在地址栏输入U盘盘符如“I:”，或者在CMD中进入U盘盘符然后输入“start.”等等。总之不要随意双击U盘图标或者通过右键进入。解释清楚了病毒的机理之后就可以对症下药了，关键的一步是阻止病毒在U盘里面写入文件。如果只是在你自己电脑上用，就很简单了，N多软件可以让WINDOWS只读不写，但是U盘经常会插到别人电脑上，如何在别人的电脑上禁止写入就是本文要探讨的问题了。如果你的U盘或者读卡器有写保护开关，那你就不用往下看了，因为你只要打开写保护，U盘就不能写入任何文件了，当然也不会中毒。没有写保护的U盘如何操作呢？本来想到了好几个思路，第一，让U盘在WINDOWS下识别成光盘，只读不写，这种方法可以实现，但是实现之后自己对U盘里面文件的操作将变得非常麻烦，第二，用加密软件，让U盘变成非WINDOWS下常规的读写方式，这个没有去试，不知道有没有这样的软件，第三，将U盘的剩余空间填满，不给病毒留空间，但是想了一下不太现实，首先要生成占位文件不是一种非常方便的事情，其次自己对文件的操作不方便，而且可能让程序异常，第三也不能保证小体积的文件无法写入。最后只能想到用NTFS的权限大法了。试验了一下午终于成功，跟大家分享一下。首先要将U盘格式化成NTFS格式，当然，备份好自己的文件就不多说了。可以当我们右键点击U盘图标要格式化的时候，发现格式中没有NTFS！这个问题网上给出了好几种解决办法，有一种是用软件，没去试，另一种是改设置，试验成功。打开U盘的属性，硬件，然后选中U盘（如果不知道哪个是U盘的话就都记下，然后把U盘拔了看少了哪个），属性，策略，改为“为提高性能而优化”，再格式化就有了NTFS了。压缩建议不开，因为开了拷文件会很慢。第二步就是设置权限，在U盘图标上点右键，属性，安全，将所有用户删除，然后再添加你的电脑的常用用户，也就是你登录系统输入密码时的用户，如果不知道的话右键我的电脑，管理，本地用户和组，然后看哪个是。对这个用户给予所有权限。再添加一个EVERYONE用户，对这个用户不给写入、修改之类的权限，但是要给读取的权限。到这里我们的主体工作就已经基本完成了，换台电脑试试，怎么样，是不是不能写入任何文件了？嗯。毒是防了，可是除了我们自己的电脑外，在别处不能拷文件进去了，那还要U盘干嘛？下一步就是解决在别处电脑上拷文件进来的问题。其实也是想了好久的，后来实在是发现病毒写文件和我们自己拷文件没有本质的区别，只是位置不一样，于是我们也只好专门开一个文件夹来拷文件了。将U盘插回自己常用的电脑上，然后新建一个文件夹，专门用来在以后拷文件。然后对这个文件夹设置权限，方法和前面一样，打开这个文件夹的属性，安全。直接点击高级，下面有两个选项，第一个去掉，是为了让这个文件夹和根目录的权限不一样。然后修改EVERYONE的权限。将“应用到”改为“只有该文件夹”，然后加上一些写入什么的权限，不要给“写入属性”“写入扩展属性”之类的权限，不然它会被病毒隐藏，这一步是修改了这个文件夹本身的权限。确定后再添加一个权限，用户名是EVERYONE，应用到“只有子文件夹和文件”，可以把所有的权限基本都给，除了最后的更改权限和取得所有者，当然还有最上面的所有权限。这一步是设定这个文件夹里面的文件的权限。也可以修改一下，比如给写入不给删除，这样这个文件夹里面的文件就只能写不能删了。好了，设置完了，这样你的U盘就彻底防毒了。要拷东西时就拷进指定的文件夹就OK。稍微有些不爽的是不能直接使用“发送到”功能写入U盘。注：本文所有菜单的文字均按WINDOWS XP的写的，如果是更高版本的系统可以自己看着办，方法都差不多。另外，这样制作出来的U盘是无法在WIN98和WIN ME下读取的，不过相信这个年代没有用这系统了的吧。另外UBUNTU是支持NTFS的挂载的，所以理论上在UBUNTU下可以读取，权限就不清楚了，这具具体没试验过。另外其他的LINUX也没试验。
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