英格兰公共卫生部承认，从9月25日至10月2日的每日报告中，英国漏诊了16,000例冠状病病例。随后将这些丢失的数据添加到每日总数中，但考虑到这些数字对于监测疫情和疫情的重要性。在做出关键决策时，错误的结果影响深远。
这不仅导致低估了英国的冠状病规模，而且可能更重要的是随后将阳性病例的详细信息输入到NHSTestandTrace系统中的延迟，该系统由一组接触式示踪剂使用。尽管所有测试结果均为阳性的人都已获悉其结果，但并未立即跟进跟进与他们密切接触并可能暴露的其他人。这是一个严重的错误。什么可能导致它？
Web3社交层DeSo将推出2.0版本:金色财经报道，Web3社交层和Layer1网络DeSo宣布即将推出2.0版本，目前已公布权益证明系统Revolution。此外，还有Production Fast-Hotstuff、主权质押、Liquid Bonding、Collaborand等更新。[2023/3/24 13:24:01]
那天晚些时候出现了一个“技术故障”。更具体地说，实验室测试结果已传输到Excel模板。模板达到可以处理的行数限制，然后在添加更多案例的情况下无法更新。通过将较小的电子表格中的数据分解为周末，将所有新案件添加到报告的总数中，此问题得以解决。
Alameda相关监管风险或追溯到2018年，曾承诺提供无风险的高回报投资机会:11月12日消息，与加密交易公司Alameda Research相关的监管危险信号可能可以追溯到2018年。Alameda于2018年开始通过Telegram群聊和一个PPT宣传文件招揽投资者。该宣传文件描述Alameda提供无负面影响和无风险的高回报投资机会。
该文件显示其提供的投资机会包括15%年化固定利率贷款，Alameda保证全额支付本金和利息，根据美国法律可以强制执行，并由所有各方的法律顾问确定，若在一个月内损失超过2%，将给所有投资者返还资金的机会。该宣传文件吹嘘，其在2018年3月至10月期间的年化回报率超过110%。（The Block）[2022/11/12 12:55:10]
这个问题可能已经解决，但是人们对英格兰已建立的测试系统的信心无疑会受到打击。家和媒体也有可能将其用作弹药，以论证政府和英格兰公共卫生部门的无能。这是正确的回应吗？我们应该从这个错误中拿走什么？
安全团队：TransitSwap事件新增3个套利机器人及2个攻击模仿者，已知被盗损失总计超2800万美元:根据TransitSwap官方通告，BSC链新增4个获利地址，ETH链新增1个获利地址，新增被盗资金357万美元，共计获利地址8个，被盗损失总计扩大至2884万美元。慢雾MistTrack与TransitSwap团队协作分析后得出结论，新增5个获利地址中有3个是套利机器人，而另外2个则是攻击模仿者。此前，慢雾通过情报发现套利机器人地址0xcfb0...7ac7。慢雾MistTrack仍在持续跟进此次事件，对新增获利地址的资金转移与黑客画像进行分析。
截止到目前，在各方的共同努力下，攻击黑客已将超 8 成的被盗资产退还到 Transit Swap 项目方地址，建议套利机器人所属人和攻击模仿者同样通过 service@transit.finance 或链上地址与 Transit Swap 取得联系，共同将此次被盗事件的受害用户损失降低到最小。
攻击黑客获利地址（已归还资金占总被盗资金约 83.6%）：
0x75F2...FFD46 获利金额：约 2410 万美元
0xfa71...90fb
套利机器人获利地址：
1: 0xcfb0...7ac7(BSC) 获利金额：1,166,882.07 BUSD
2: 0x0000...4922(BSC) 获利金额：246,757.31 USDT
3: 0xcc3d...ae7d(BSC) 获利金额：584,801.17 USDC
4. 0x6C6B...364e(ETH) 获利金额：5,974.52 UNI、1,667.36 MANA
攻击模仿者获利地址：
1: 0x87be...3c4c(BSC) 获利金额：356,690.71 USDT
2: 0x6e60...c5ea(BSC) 获利金额：2,348,967.9 USDT[2022/10/6 18:40:24]
可避免的错误
我们不应忘记，政府和公共卫生工作者在应对大流行病方面所做的工作非常艰巨而艰巨。但是这种错误是可以避免的。我们生活在一个大数据世界中，人工智能和机器学习已渗透到我们生活的方方面面。我们拥有智能工厂和智能城市；我们有自动驾驶的汽车和经过培训可以展现人类智能的机器。但是，英国公共卫生局还是使用MicrosoftExcel作为中介来管理大量敏感数据。问题就在这里。
尽管Excel流行并且经常用于分析，但是它有一些局限性，使其不适用于大量数据和更复杂的分析。
分析拭子测试以识别谁感染了病的公司将其结果作为逗号分隔的文本文件提交给PHE。然后，将这些内容提取到Excel模板中，然后上传到中央系统，以供测试和跟踪团队及政府使用。尽管当今的Excel电子表格可以处理1,048,576行和16,384列，但是PHE的开发人员使用了较旧的Excel文件格式，导致每个模板只能存储大约65,000行数据。当达到极限时，将不再有其他病例，因此在每日报告中漏掉了冠状病阳性病例。
更大的问题是，考虑到我们所处的数据驱动和技术先进时代，基于Excel模板发布的系统最初甚至被认为是合适的。长期以来，数据工程师一直在支持企业管理，转换和提供数据，并开发用于建立有效，健壮和准确的数据管道的方法。数据专业人员还开发了信息治理方法，包括评估数据质量和制定适当的安全协议。
对于这种定制应用程序，可以使用大量的数据管理技术，从现场解决方案到基于云的解决方案，都可以扩展并提供托管数据存储以用于后续的报告和分析。毫无疑问，英国公共卫生部门的开发人员有一定的理由将文本文件转换为Excel模板，以适应旧的IT系统。但是最好避免将Excel放在一起并将数据从源运送到系统中会更好，并且可以减少管道中的步骤数。
怪游戏
尽管使用Excel有很多好处和广泛使用，但它并非总是合适的工具，特别是对于具有如此重要功能的数据驱动系统而言。您无法对不准确或质量差的数据进行准确的报告，建模或决策。
在这场大流行中，我们都在探索的旅程中。我们需要反思并从错误中吸取教训，而不是指责和玩指责游戏。从这次事件中，我们需要努力使基础知识正确无误-其中包括强大的数据管理。也许令人担忧的是，英国公共卫生部门现在正在将实验室数据分为较小的批处理以创建大量的Excel模板的报道。这似乎是一个较差的解决方案，并没有真正解决问题的根源-对强大的数据管理基础架构的需求。
责怪技术或算法有多快也很引人注目，但这是另一个基本问题–问责制和承担责任。面对大流行，我们需要共同努力，承担责任并适当处理数据。
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