Bạn linh cảm mình đang bị theo dõi? Hoặc có thể bạn chỉ muốn bảo vệ sự riêng tư của mình một cách tuyệt đối? Sau đây là một số cách giúp phát hiện ra những chiếc camera quay lén.

Với công nghệ ngày càng hiện đại, việc bạn bị quay lén những cảnh "nhạy cảm" hoặc riêng tư khi nghỉ trọ bên đường, thay đồ khi mua sắm, hay thậm chí trong các nhà vệ sinh công cộng gây ảnh hưởng đến cuộc sống cá nhân. Việc phát hiện và vô hiệu hóa các thiết bị này kịp thời là vô cùng cần thiết.

Sau đây là một số mẹo giúp bạn phát hiện các camera quay lén:

Nhiều người vẫn cho rằng, Apple là cha đẻ của iPhone, và do đó, iPhone được sản xuất tại Mỹ. Và bạn có thể không tin khi bài viết này khẳng định, iPhone được sản xuất tại Trung Quốc.

iPhone là một trong những thiết bị đình đám của hãng Apple. Và hãng Apple có trụ sở tại Canifonia của Mỹ. Tuy nhiên có nhiều người lại thắc mắc tại sao trên sản phẩm iPhone lại có ghi xuất xứ từ Trung Quốc?

Trụ sở chính của Apple tại California

Apple là một tập đoàn về công nghệ máy tính của Mỹ đặt trụ sở chính tại thung lũng máy tính bang Califonia, hãng được thành lập vào năm 1976 với tên gọi là Apple Computer, Inc.. và đến năm 2007 đổi tên thành Apple.

DỮ LIỆU MẠNG XÃ HỘI

Khai phá dữ liệu mạng xã hội là một trong những vấn đề nổi bật và được giới khoa học quan tâm nhất hiện nay. Các đề tài nghiên cứu về dữ liệu mạng xã hội để ứng dụng vào nhiều lĩnh vực khác nhau như: tư vấn sản phẩm, dịch vụ tài chính, sự kiện xã hội, bầu cử chính trị, dịch vụ y tế, … Vì vậy, trong bài viết này, tôi sẽ giới thiệu cách nhìn tổng quan về dữ liệu mạng xã hội (tại sao dữ liệu mạng xã hội quan trọng, thành phần cấu tạo, kỹ thuật xử lý và bài toán áp dụng).

Kể từ khi ra đời, internet không ngừng phát triển và mở rộng đã mang lại rất nhiều tiện ích hữu dụng như: hệ thống thư điện tử (email), trò chuyện trực tuyến (chat), tìm kiếm dữ liệu (search engine), … Những năm gần đây, sự ra đời của mạng xã hội trực tuyến là một trong những sự kiện thú vị nhất. Có rất nhiều mạng xã hội trực tuyến phổ biến hiện nay như: Facebook, Twitter, LinkedIn, … Với sự phát triển nhanh chóng về số người sử dụng trên toàn thế giới, mạng xã hội trực tuyến như một mô hình thu nhỏ của thế giới thực. Do đó, mạng xã hội trở thành nơi cất giữ thông tin và các mối quan hệ giữa các cá nhân, doanh nghiệp, … Những thông tin này tạo thành “đám mây tri thức”. Việc tìm hiểu và khai thác hiệu quả những thông tin này sẽ tạo tiền đề cho nhiều ứng dụng khác như: hệ thống tư vấn, hệ thống tìm kiếm thông tin, tiếp thị trực tuyến, điều tra tội phạm, dự đoán sự phát triển của mạng xã hội, … Vì vậy, việc khai thác những thông tin trên mạng xã hội để áp dụng vào thực tiễn ngày càng trở nên quan trọng.

Dữ liệu mạng xã hội được phân thành 2 loại:

-        Nội dung

Bài viết của người dùng trong mạng xã hội. Các bài viết này được biểu diễn dưới dạng văn bản. Do đó, kỹ thuật xử lý thường được sử dụng là các phương pháp xử lý văn bản. Tuy nhiên, do tính chất biến động và độ lớn của mạng xã hội hay tính không đầy đủ của các thông tin được chỉa sẻ từ người dùng nên dữ liệu văn bản của mạng xã hội khác với các dữ liệu văn bản truyền thống trước đây.

Ví dụ:

• Văn bản không chuẩn (các ký hiệu viết tắt, thán từ, …).
• Kích thước dữ liệu rất lớn và thường xuyên thay đổi (số lượng người dùng tham gia mạng xã hội rất lớn và biến động).

Những bài toán sử dụng dữ liệu này là: phân tích quan điểm người dùng trên mạng xã hội, tìm kiếm chủ đề nổi bật trên mạng xã hội, …

-        Cấu trúc

Mô hình đồ thị mạng biểu diễn mối quan hệ giữa những người dùng trong mạng xã hội. Cụ thể: “Mạng xã hội được định nghĩa như là một mô hình mạng (đồ thị) được cấu tạo bởi các đỉnh và các cạnh. Các đỉnh là tập các đối tượng và các cạnh là tập các liên kết thể hiện mối quan hệ hoặc sự tương tác giữa các đối tượng này.”

Hình 1. Mô hình đồ thị mạng xã hội[1]

Đồ thị mạng xã hội thường được biểu diễn thành các ma trận kề hoặc danh sách kề. Do đó, kỹ thuật xử lý thường được sử dụng là các phương pháp toán học liên quan đến ma trận (phép cộng ma trận, phép nhân ma trận, …).

Những bài toán sử dụng dữ liệu này là: gom nhóm hoặc phân lớp người dùng trên mạng xã hội, dữ đoán liên kết trong mạng xã hội (được chia thành 4 bài toán con: dự đoán sự tồn tại của liên kết, dự đoán loại liên kết, dự đoán trọng số liên kết, dự đoán số lượng liên kết), …

Tóm lại, bên cạnh các bài toán riêng lẻ áp dụng trên từng loại dữ liệu khác nhau của mạng xã hội (nội dung hoặc cấu trúc), để ứng dụng vào các lĩnh vực thực tế, người ta thường kết hợp các bài toán này lại với nhau (khai thác kết hợp cả 2 loại dữ liệu). Ví dụ như kết hợp bài toán phân tích quan điểm và gom nhóm người dùng trên mạng xã hội trong các hệ thống tư vấn sản phẩm (giới thiệu sản phẩm được quan tâm với những nhóm người dùng khác nhau).

Continue Reading