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高三学生发表AI论文,提出针对网络暴力问题的新模型AdaGCN

他凭借一篇利用图卷积神经网络检测网络暴力的论文,在比赛中脱颖而出。长江后浪推前浪,瞧,00 后也要出道了。 高三的时候,你在做什么呢?刷《五年高考三年模拟》?还是背英语单词?...一名叫做白行健的北京师范大学附属实验中学高三学生,已经在研究神经网络了,而且带着最新论文,入围丘成桐中学科学奖决赛。...用卷积神经网络,检测网络暴力 白行健目前是北京师范大学附属实验中学(简称北师大实验)国际部高三学生,热爱数学和计算机科学,担任学校计算机社社长和⼈⽂社社长。...有技术,有情怀 网络暴力的确已经是这个时代的一种新的暴力形式,它可能无形中带给当事人巨大的伤害,甚至最终酿成严重后果。...在本次比赛中,白行健选择用技术检测网络暴力问题,因为身处互联网时代的他,也亲眼看到过身边的朋友遭遇网络暴力,而他选择用技术来帮助受害者。 ?

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网络攻防研究第001篇:尝试暴力破解某高校研究生管理系统学生密码

前言 如果你是在校大学生,而且还对网络攻防比较感兴趣的话,相信你最开始尝试渗透的莫过于所在院校的学生管理系统。因为一般来说这样的系统往往比较薄弱,拿来练手那是再合适不过的了。...作为本系列的第一篇文章,我将会利用暴力破解的方式,尝试对某高校的研究生管理系统的学生密码进行破解。...利用本文所论述的暴力破解思想,可以帮助大家更好地认识我们的网络,也有助于了解目标网站是否安全。那么在这里需要再三强调的是,文中所提内容仅作技术交流之用,请不要拿它来做坏事。...那么只要能够确定这一来一回的数据内容,我们就有可能利用暴力破解的方式解析出某个用户名所对应的密码了。 登录数据包的分析 为了获取系统所收发的数据包,那么就必然需要使用网络分析工具。...当然了,毕竟暴力破解是一种比较低端的做法,未来我还会讨论更多的方式实现网络的渗透与破解。

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对象存储内容审核 | 不可忽视网络暴力

如果一个企业的产品中,出现了类似的网络暴力网络欺凌的内容,不仅仅是对人民群众尤其是未成年人的危害,也会让企业自身面临被查处的风险。...对象存储 COS 作为互联网数据存储的“大本营”,依托数据万象 CI 推出了内容审核服务,可以帮助大家一键式的进行违规内容的处置。...其中包含对侮辱、谩骂、暴力发言等场景的审核,代表了COS对网络暴力的“零容忍”! 以文本审核为例 对新增的数据自动审核 您可以通过对象存储控制台,添加增量数据审核配置,实现对新增的数据自动进行审核。...写在最后 要杜绝网络暴力现象,需要全社会群策群力,国家近年来从修订文件到出台法律,都彰显出了打击网络暴力的决心和魄力。...我们作为网络信息内容服务的生产者、使用者以及承载者,应当肩负起打击治理的首要责任! 点击“阅读原文”,了解更多内容审核!

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对象存储内容审核 | 不可忽视网络暴力

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网络暴力Say NO!AI算法如何辨“好坏”?

社交平台、短视频平台等公共网络场所,已经成为网络暴力行为的高发地。...由于网络暴力往往处于灰色地带,大部分暴力行为都尚未构成诽谤和侮辱,因此很难对网络暴力实施者处以刑罚或者行政处罚。 网民的言论只要不超越法律底线,有权自由发表言论。...制止网络暴力背后的AI技术: 自然语言处理 在人类无法兼顾的海量信息中,AI技术的介入显然为制止网络暴力提供了一条捷径。...总体而言,基于自然语言处理的技术手段对网络暴力文本进行分析,不仅能及时控制负面影响扩散,也能让监管机构和平台运营商更好地了解网络暴力事件产生成因。...最常见的例子就是网络暴力网络暴力往往来源于某种过激情绪的广泛传播:在群体的裹挟下,有的人不知不觉就失去了独立判断能力,无意间成为了网上的施暴者。

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校园版网络教学平台搭建方案(学生端)

随着在线教育的发展,很多学校也开始考虑接入内网完善网络教学平台搭建方案,为的就是能够避免由于类似疫情这种情况所造成不能到校上课的情况,接下来小编将会提供一套完整的针对于学生端的内网网络教学平台搭建方案,...u=1029857799,3701468154&fm=26&gp=0.jpg 二、学生学习系统设计 学生学习系统是整个网络教学平台搭建的核心,学生学习系统设计的好坏直接影响到学生学习效率的高低。...2.网络课堂。网络课堂是学生进行课程学习、完成教师布置作业及进行考试的一个功能模块。它设有五个子模块:章节学习、视频讲座、课后作业、在线测试。 3.师生互动。...师生互动是为教师与学生学生学生之间的互动交流而设计的,主要有学习论坛,教师答疑这二个子模块。  4.学习资源。学习资源是网络教学平台搭建项目同传统网络课程的又一大区别所在。...以上就是校园版网络教学平台搭建关于学生端的建设方案,在之后的文章中,小编将会介绍网络教学平台搭建中关于讲师端的建设方案。

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扩展图神经网络暴力堆叠模型深度并不可取

1 图神经网络介绍 图神经网络(GNN)是一类近年来逐渐兴起的机器学习模型,它被用于学习图结构的数据。...在许多早期的图神经网络工作中,并未考虑上述问题:诸如 GCN(图卷积网络)、ChebNet、MoNet 和 GAT 等网络架构都是使用全批量梯度下降(full-batch gradient descent...请注意,进行采样的好处之一是:在训练时,采样可以作为一种边级别上的「dropout」技术,它可以对模型进行正则化,从而提升模型的性能。...接下来,这些预先聚合的信息可以作为模型其它部分的输入,而由于缺少邻居节点的信息聚合,这些部分可以被归纳为一个多层感知机(MLP)。...我们推测,在许多面向社交网络以及「小世界」图的学习问题中,我们需要使用更为丰富的局部结构信息,而不是使用暴力的深度架构。

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微软去年拦截了数百亿次暴力破解和网络钓鱼攻击

去年,微软成功拦截了数百亿次针对Office 365和Azure Active Directory (Azure AD) 客户的暴力破解和网络钓鱼攻击。...微软负责安全、合规的副总裁 Vasu Jakkal 表示,自2021年1月到2021年12月,微软使用 Microsoft Defender for Office 365 阻止了超过256亿次 Azure AD暴力验证攻击...,并拦截了357亿封网络钓鱼电子邮件。...不久之前,微软还发布了告警称,一场活跃的多阶段网络钓鱼活动攻击正在袭来,它们利用 Azure AD 将流氓设备注册到目标网络以分发网络钓鱼电子邮件,如果启用了MFA 策略,此类攻击将会被阻止。...美国网络安全和基础设施安全局 (CISA) 还建议将MFA添加到网络安全列表中,并替代以往不太安全的单因素身份验证 (SFA) 。

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网络安全入门:大学生的必修课

目录前言网络安全的重要性如何学习网络安全知识网络安全技能实践实际代码示例学习资源推荐结束语前言在数字化时代,尤其是随着互联网技术的快速发展,网络安全问题日益凸显,成为全球关注的焦点,而且网络安全已成为国家安全...对于大学生而言,掌握网络安全知识不仅能够提升个人技能、增强个人的信息安全意识,还能为未来的职业生涯打下坚实的基础,在未来的职场中占据一席之地。...那么本文就来简单分享一下大学生应如何系统地学习网络安全领域的知识,并提供一些实际的代码示例,方便查阅使用,如有不妥之处,欢迎在评论区指正。网络安全的重要性不用多讲,大家都清楚网络安全的重要性。...1、计算机网络基础首先需要学习的就是计算机网络相关的知识,比如需要了解计算机网络的基本原理是学习网络安全的第一步,这包括网络协议(如TCP/IP)、网络设备(如路由器、交换机)以及网络拓扑结构等,计算机网络基本的知识都是需要了解和掌握的...对于大学生来说,持续学习和实践是掌握网络安全知识的关键,比如通过学习基础知识、参与实践项目和利用丰富的学习资源,可以逐步建立起自己的网络安全知识体系,并为未来的职业生涯做好准备。

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STPM 利用教师学生网络进行无监督异常检测

在给定一个作为教师的图像分类训练模型的情况下,我们将知识提取到一个具有相同结构的单个学生网络中来学习无异常图像的分布,这种一步转移尽可能地保留了关键线索。...两个网络生成的特征金字塔之间的差异可以作为一个评分函数,表明发生异常的概率。由于这样的操作,我们的方法实现了准确和快速的像素级异常检测。...,该网络通过蒸馏教师网络的中间金字塔层输出进行训练,在训练过程中仅使用正常数据,训练得到一个仅识得"仁义礼智"的学生 infer 时,将测试数据喂给“教师”和“学生”,正常数据二者表现应该很接近;面对异常数据...,“教师”可以泰然处之,“学生”则会方寸大乱,整合二者在金字塔层特征的差异情况来判断是否出现了异常数据 方法流程 学生网络训练阶段 教师、学生网络仅使用 Backbone 即可 在教师 Forward...,学生加载预训练模型会更容易训练网络 测试阶段 测试阶段,教师、学生网络Forward 得到金字塔特征 特征归一化 逐层特征计算逐个值的损失,在 Channel 维度求和得到金字塔层级数量的损失 map

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互联网如此脆弱,网络安全如何更有作为

互联网的脆弱可以归结为安全问题,然而不出事不被关注、一出事就十万火急的网络安全依然任重道远。 网络安全远远大过杀毒软件 说起网络安全,人们会首先想到各种杀毒软件。...腾讯更多将安全作为一种基础的底层能力,支撑它的社交帝国和基于此的交易等类型的安全依赖型业务。...即便是阿里、腾讯这两位在安全上投入巨大资源的巨头,也依然遇到了安全问题,微信故障、支付宝故障都清一色由于网络光纤被挖断导致,是不是说明它们在网络健壮性的保障、以及在网络容灾备灾上做得不够呢?...因此未来用户侧还是将更多聚焦在移动安全上,现在百度已经将移动安全作为重中之重。...网络安全任重道远。

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STPM 利用教师学生网络进行无监督异常检测

在给定一个作为教师的图像分类训练模型的情况下,我们将知识提取到一个具有相同结构的单个学生网络中来学习无异常图像的分布,这种一步转移尽可能地保留了关键线索。...两个网络生成的特征金字塔之间的差异可以作为一个评分函数,表明发生异常的概率。由于这样的操作,我们的方法实现了准确和快速的像素级异常检测。...,该网络通过蒸馏教师网络的中间金字塔层输出进行训练,在训练过程中仅使用正常数据,训练得到一个仅识得"仁义礼智"的学生 infer 时,将测试数据喂给“教师”和“学生”,正常数据二者表现应该很接近;面对异常数据...,“教师”可以泰然处之,“学生”则会方寸大乱,整合二者在金字塔层特征的差异情况来判断是否出现了异常数据 方法流程 学生网络训练阶段 教师、学生网络仅使用 Backbone 即可 在教师 Forward...操作过程中保留金字塔特征 F_t,不更新参数 学生网络保留同样位置的特征 F_s,设计 Loss 函数,更新自己的参数 每个特征值的损失函数: 测试阶段 测试阶段,教师、学生网络Forward 得到金字塔特征

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