索尼再次被黑 100万用户数据泄漏

就在索尼的安全工作看上去慢慢走回正轨的同时，黑客组织LulzSec昨天又宣布已经通过SQL注入的方法获得了索尼电影公司的账户数据库，此次泄漏的数据多达100万名账户的资料和密码，还有75000个音乐获取码及350万个音乐优惠券.

黑客公开了上亿索尼的客户信息，其中包括了无数密码. 微软MVP Troy Hunt分析了索尼用户密码习惯. 结果显示：93%的用户使用6位到10位密码，50%的密码低于7位，67%的Sony和Gawke的帐号使用相同密码，82%的密码使用的是九个小写字母字符，99%的密码不包含一个非字母数字字符. 最常用的25个密码是：seinfeld、password、winner、123456、purple、sweeps、contest、princess、maggie、9452、 peanut、shadow、ginger、michael、buster、sunshine、tigger、cookie、george、summer、taylor、bosco、abc123、ashley、bailey.

大约两个星期以前，索尼影视娱乐的电脑系统被黑客入侵，100TB的海量数据被盗窃. 1TB等于1024GB, 100TB大约是10万GB，这个数据量是相当惊人的，也几乎可以确定是史上最严重的泄密事件.

索尼网络娱乐美国公司向PSN用户发去邮件，通知服务和用户协议的变更. 根据新服务协议第15条款(PDF)，如果用户同意该协议将意味着自动放弃集体诉讼索尼的权利. 索尼也给予了用户退出的权利：在30天内书面通知索尼美国，放弃仲裁但保留集体诉讼权利. 今年4月，索尼PSN网络遭黑客攻击，7700万用户信息泄露，它因此而面临客户的集体诉讼.

数据分析结果显示，42%的用户会因为不喜欢界面的设计而卸载APP. 现在市场上已经不缺乏优秀的APP，要想留住用户，必须重视界面视觉和交互设计，否则用户会去寻找替代品. 另外，还要其他6个卸载原因：. 68%因为注册登录复杂，需要注册登录的APP尤其要注意. 48%因为程度不稳定，崩溃和闪退. 29%的用户选择了烦人的广告.

简单点来说用户画像，即是 根据用户的静态基本属性和动态行为数据来构建一个可标签化的用户模型. 静态属性：个人基本信息（地域，年龄，性别，婚姻），家庭信息，工作信息等. 动态行为：购买行为，点击行为，浏览，评论，营销活动参与行为，退换货行为，支付行为等. 为何要进行用户画像，核心还是后续的针对性营销，当我们组织一次针对性营销的时候，首先要确定的就是营销的用户群体，那么就要从用户标签中精确定位这个群体.

最近不少客户提出，希望与神策数据共同建设“用户画像”以驱动产品智能，但什么才是用户画像呢. 我们通过这篇文章，介绍我们理解的两种用户画像（User Persona 和 User Profile），以及如何构建用户画像（User Profile）的标签体系并驱动产品智能. 第一种用户画像（User Persona）是产品设计、运营人员从用户群体中抽象出来的典型用户：.

亚马逊名头虽大，却并非一家高度开放与曝光的公司. 3月下旬，记者受邀在亚马逊总部做了两三天的探访，其间还飞赴凤凰城，参观了它某个物流运营中心. 一路下来，对贯穿在公司上下的三点法则印象深刻. 需要说明的是，所谓“法则”仅是记者随机观感. 尽管如此，亦可以从几个侧面看到亚马逊何以能持续、且有效创新的逻辑.

Skull Security的研究人员利用蜘蛛程序收集了高达一亿未修改隐私设置的Facebook用户数据，并发布了容量高达2.8GB的文件种子. 有心去窥探用户隐私的人恐怕并不是很多，那么这些有心或好奇的去下载种子的人究竟来自何处. Gizmodo分析后发现，下载者发出的IP地址请求中包含了好莱坞巨头，宗教组织，以及知名科技企业.

无论是产品经理、设计师、工程师，大家都是为用户服务的. 你喜欢这个，我喜欢那个，也有我们都喜欢的. 那么在用户的心理隐藏着什么样的秘密呢. 要想发现其中的奥妙，通常有两种方式：定性研究、定量分析. 定性的信息告诉你为什么会发生，它灵活、快速、细节丰富，但缺乏普遍性，我们能听到的只能是少部分用户的声音，他们是否代表大多数用户是无从判断的.