跨7区：跨7区分为A、B两个大区，A区包括辽宁23区、东北456区、河北2345区。同样因为大区建立的时间问题于跨区有所区别。B区包括河南34567区，B区由于河南玩家极多导致直接划分为跨7的B区。跨8区：包括山西2区、黑龙江23区、北京3区、天津1区、内蒙古1区、华北4区、山东34区、山东56区。跨8区为东北一区较新大区，玩家数量也有不少。其中跨一、跨三A、跨五、跨六这几个大区人满为患，经常挤爆。比起之前还是小区的时候好了很多，那个时候想在拍卖行买个装备都搜不到，一个黑商就能搞垮一个大区，一些副本根本看不到人出没，频道全是绿色状态。如今合区之后频道数量增加很多，但是很少看见过绿色频道。人多的大区经常爆满，打团都成问题。那么你在哪个跨区？

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这个还没有开启，技巧没的说了，直接来看纪念币奖励吧。由于参加50次给85SS跨界石，所以，按照50次都不出错来计算，活动时间：2018年6月19日~2018年8月2日硬币获得：每次2次共20个，累计10次多50个，累计20次多100个，累计30次多200个，共1230个。25天时可拿850个。耗时：37天。共可获得：1090个6：刷图得十周年纪念银币。十个十周年纪念银币可以兑换一个金币，一个号满PL基本都能拿完。活动时间：2018年6月19日~2018年8月2日硬币获得：每日10个。耗时：未知共可获得440个7：周年庆前领取的10个盒子，一共获得10个硬币，这个活动已经过了，就不多说。共可获得10个以上一共可以获得1700+纪念币，综上所述：整个活动最长44天，其中部分活动是30天第一周：7+20+100+70+32=229个。第二周：7+140+50+70=267个，此时共229+267=496个第三周：7+70+140+100=317个，此时共496+317=813个第四周：7+70+140+200=417个，此时共813+417=1230个第五周：2+70+140=212个。此时共1230+212=1442个第六周：70+140=210个，此时共1442+210=1652个第七周：20+40=60个，此时共1652+60=1712个。算上活动前的10个，所有条件理想化，共可获得1730个，（有错误的地方欢迎指出）当然，我们可能会漏掉几天，总的来说，只要漏掉的不多，还是有希望拿下全部奖励的，小伙伴们，加油。全手打，我手疼，全心算，心疼，你不点赞，我全身疼.喜欢的欢迎关注+点赞！！！更多数据分析都会有。

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雷锋网按：315 晚会上，主持人展示了使用使用视频模拟的方式破解人脸识别，巧的是，在此之前雷锋网就曾报道过安全研究员在 FIT 互联网安全创新大会上展示的 5 种方法破解手法，在此再次编辑整理，呈现给读者。一人，一车，一司机，故事还得从一次 “网约黑车” 的经历说起 。车到了，可疑的是，接我的司机、车的信息，与手机客户端上显示的完全不符，但为了赶紧回家，我顾不了太多便上了车，结果司机开了不到一分钟，就回头对我说：“我要取消优步订单了，等会儿你直接给我钱就行 ”，在我的一再拒绝下， 司机说可以把我送回原处，让我重新打个出租车回去。结果当我再次用优步打车，发现来接我的居然还是那个司机！司机说：“你要么就打个出租车回去，只要你还用优步，打到的还是我的车！”当时我就纳闷了，为什么还是你的车？why?原来，附近有个由30多个黑车司机组成的车队，每个司机都有一堆虚假的优步账号，上百个账号由同一个人来统一接单，然后通过电台调度车辆去接人，因此不管你打到哪个号，都会调我去接人，而且就算是别人去接你，也是一样的流程。 于是我感到奇怪， Uber 明明在今年4月份在APP上新增的人脸识别功能，为什么这些司机可以继续使用虚假账号？经过一顿软磨硬泡，司机终于透露，虽然人脸识别听起来很牛逼，但是他们有软件可以轻易破解。没错，人脸识别技术就这么被一群黑车师傅给黑了。以上故事是在 Freebuf 主办的 FIT 2017 互联网安全创新大会上，来自平安科技的安全研究员高小厨（高亭宇）在的一场“关于人脸识别技术应用风险”主题演讲中的一段描述。说完他便现场展示了那个司机用来破解优步人脸识别技术的软件—Photospeak，一个可以让照片“张口说话”的APP。高小厨说，从那之后他开始琢磨人脸识别技术在实际应用层面的风险，并调研了市面上使用了人脸识别技术的软件，最后的结果出乎自己的预料。● ● ●花式破解人脸识别技术通过分析，他发现市面上大部分使用了人脸识别技术的软件，其识别流程均大致如下：检测人脸 → 活体检测 → 人脸对比（和之前上传的自拍照或证件照）→ 分析对比结果 → 返回结果（通过或不通过）据雷锋网了解，其中活体检测技术即在人脸识别时要求用户进行眨眼、点头、张嘴等动作，以防止静态图像破解，支付宝、优步等应用就采用了该项技术。高小厨表示，一般的APP开发者不会自己开发人脸识别技术，而是通过第三方的API接口或SDK组件来获得人脸识别功能，基于这个特点，他对人脸识别技术从接入到实际使用过程中的每个关键点进行了分析，最终在多个环节都找到了多个突破点，帜西呢？根特皇宫不建议翻根特皇宫只能翻出时间的引导石，就算5W金币能翻4个，也不赚，毕竟刷根特皇宫的都是小号，小号多着4个引导石也没啥用，所以根特皇宫不建议花5W金币翻牌传说副本可翻可不翻 无底坑道/记忆之地可以翻出引导石/时间结晶，但是从小编的实际经验来看，翻出引导石的概率是大于翻出时间结晶的，所以指望翻牌赚TX钱是不太可能了。但是同样亏也亏不了太多，可翻可不翻。每日副本必翻痛苦地下室/暗黑神殿翻牌的奖励就很良心了，首先翻出时间结晶的几率比较大，其次是能翻出可交易史诗的设计图和卡片册。10W金币也不算多，权当买彩票了。小编不才，翻了大概十几次就出了一件设计图，所以我还是蛮推荐的，时间结晶也翻出来好多次，总的来说几乎不会亏本。小编建议遇到了不用客气，直接翻牌赌一把 跨时代MOBA页游《极战联盟》即将与7月15日迎来全新版本！最强爆发中单，全新英雄：业火红莲妮可闪亮登场！全新的素质比赛系统亮相，意图打造更好的游戏环境；增加游戏内的日常及成长奖励，给予小伙伴们更多福利，助玩家快速成长；更优化了许多游戏系统及英雄、道具等，让玩家在游戏时拥有更好的游戏体验；接下来就跟随小编一起来详细了解此次版本更新内容吧。点击进入极战聏�要略施小计，就能让人脸识别形同虚设。1.注入应用绕过活体检测高小厨首先在现场演示了通过注入应用的方式来篡改程序，从而绕过所谓的活体检测功能，使用一张静态照片就可以通过人脸识别。在注入过程中，他首先在程序中布置一个了断点，通过不断演示人脸识别流程来触发该断点，然后分析并修改程序储存的值，来达到最终的绕过活体检测的效果。除了注入应用之外，他还发现可以通过查看当前APP的数据结构，修改入参字典来篡改活体检测完成后的图片， 从而达到活体检测由任意一个人完成都可以通过的效果，这样他同样可以拿着被攻击者的照片来通过静态人脸识别，然后自己眨眼抬头来破解活体检测。2.视频攻击绕过活体检测如果说前面的方法需要一些技术门槛，那这个方法就可以适用于所有小白用户，只需要安装一个 Photospeak 软件，然后在朋友圈、个人空间等地方找到对方的一张正面照片（这个应该不难），输入到软件中，就可以令其开口说话，所谓的活体检测也就不攻自破。文章开头所说的黑车司机也正是用的这款软件，实现了对优步客户端人脸识别功能的破解。由此雷锋网猜想，如果使用软件合成的视频即能够破解人脸识别活体检测，那么任意一段清晰的正面视频也应该可以用来尝试破解，如果真如此，那些经常在网络上抛头露面的明星、网红、视频直播，一旦使用人脸识别作为密码，那就相当于把密码写在脸上了。3. 三维建模绕过云端检测高小厨注意到，除了点头、眨眼，有些人脸识别还会要求用户进行点头、摇头等动作，于是他立刻想到了使用3D建模，构建人脸模型的方式来破解。通过网上的下载的一款名为“FaceGen”和“CrazyTalk”的软件，参照郭富城照片中的脸部特征，高小厨在短时间内就做出了对应的3D建模图像，人脸检测软件对比结果显示，短时间内制作出来的模型与原来照片的相似度分别高达 73.17 %和 86.71%，可以用来破解一般的人脸识别。【3D人脸模型，以及论发型的重要性】4.脸部模具绕过云端检测既然3D建模能成功绕过人脸识别，高小厨立刻想到了 使用3D 打印来进行尝试，结果却出乎意料的失败了，在分析了失败原因时，他说:通常人脸识别会分析脸部的多个特征值，而有的人脸识别技术会在眉毛部位提取多个特征点，而3D打印如果不够精细，打印出来人脸一般会缺少眉部特征。如果3D打印模型只采用了一种材料，打印出来的人脸模型颜色会过于单一，比如材料是黄色的，眉毛也是黄色的，这会大大降低识别的成功率。如果3D打印使用的材料不合适，打印出来的模型的脸部细节会很粗糙，需要后期手工打磨。虽然高小厨在现场没有直说，但雷锋网宅客频道编辑已经隐约能读懂他话中的含义： “不是3D打印不行，而是我用的这台3d打印机太辣鸡! 如果换一台更加精密的打印机，破解同样不在话下。”当他掏出自己用于测试的3D打印模型时，不得不承认这个模型有些惨不忍睹，确实如同高小厨所说，缺乏面部细节、颜色单一，比例似乎也不太对。【用于测试的3D打印模型】5.利用接口防护不当和各种奇葩的设计缺陷高小厨发现，部分APP在使用上传人脸图像时，没有对图像数据进行签名，导致图片可以被工具截获然后篡改，而有的则是在数据报文没有加入时间戳，可以通过重放数据报文的方式来实施破解。在测试某一款应用时，他发现人脸识别的成功与否，是通过返回报文中的一个阈值来决定的，相当于考试中的“及格分数”，如果人脸匹配度超过该阈值就可以通过，不幸的是，该APP 没有对这个返回报文加签名，导致该报文可以被篡改，最终高小厨通过调低该阈值的方式破解了它的人脸识别。● ● ●APP风险初步调研高小厨在现场展示了自己进行的APP风险调研的结果，他发现除了一般的考勤、账号安全APP之外，大量的银行、P2P 金融企业的 APP 已经介入使用了人脸识别技术，其中：金融行业在使用人脸识别技术时安全性明显高于一般应用；当人脸识别技术涉及关键业务时，安全防护水准往往更高比如他在测试国内某P2P金融的客户端时，尝试人脸识别解锁失败数次后，该APP 就检测出了可能存在恶意破解的情况，强制使用银行卡信息、手机短信等其他方式来完成认证。高小厨在现场强调了一点，除了人脸识别技术在手机上本身的应用缺陷之外， 许多问题导致的原因都是开发者在调用第三方的人脸识别服务时，没有严格按照一个安全的规范来做，接入流程不够严谨，甚至经常出现为了提高用户体验而舍弃安全性的做法，这样的做法在技术实力不强的小公司十分常见，最终导致的结果就是，让用户把密码写在了自己的脸上。点击关键词可查看相关历史文章● ● ●近期热门上线两个月，微信小程序给人们带来了什么？谷歌收购 Kaggle 为什么会震动三界？人工智能被写进政府工作报告意味着什么？多达 20 位核心人才出走，特斯拉紧绷的神经要断了？今日头条的引擎是怎么样工作的？暗网买信用卡纪实：亲测盗刷无门槛李开复：不接受 AI + 概念就会被颠覆，非常血腥5G 比 4G 强在哪？看完这篇文章你就明白了业内专家：工业机器人四大家族的技术哪家强？公开课预告实战中人工智能如何帮助公司业绩提升

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