0x00 写在前面 2013年2月份美国白宫发布了一份总统备忘录，专门就当前面临的内部威胁（Insider Threats）进行了分析，并且督促行政部门紧急出台一份应对内部威胁的解决方案。...目前PRODIGAL已经在美国的部分涉密企业实际部署，结果得到部署企业的一致好评。因此今天我们来了解下PRODIGAL，希望从中可以为我们研发自主可控的内部威胁检测系统带来借鉴。...标准分可以比较不同算法对同一个用户行为评定的威胁等级： ?...PRODIGAL不再试图用一个固定的分类器使用架构来检测异常，而是根据不同的威胁类型建立灵活的检测架构。...PRODIGAL已经在美国的部分涉密企业中部署，在运行中不断改进优化和丰富攻击特征语言数据库，相信PRODIGAL会成为将来第一款部署的强大内部威胁检测系统。
Nicky这样的内部人（离职员工）对于任何一个组织而言都是潜在的巨大威胁，然而现实中的内部威胁检测系统至今蒙着神秘的面纱，不仅没有统一的设计标准，也没有得到普遍认可的商业版本。...作为抛砖引玉，今天我们介绍一种内部威胁检测系统架构，希望可以对大家了解这个领域有所帮助。...内部安全审计的基础上，我们可以建立内部威胁检测系统，该系统应当满足几个最基本的需求： 检测系统可以对内部用户行为进行风险判定，给出一个风险预估值供安全人员分析（数值化结果）； 检测系统应可以检测常见攻击...小结 信息化的发展导致内部威胁的潜在危害越来越大，因此实际中的内部威胁检测系统便成为了亟待研究的问题。今天我们介绍了一种基于用户/角色行为的三层内部威胁检测系统框架。...传统的异常检测更多侧重于特征矩阵分析，而忽视了实时检测与多指标异常分析，多指标异常检测正是实现多类内部威胁检测的有效方法，因此三层检测系统一定程度上弥补了上述不足。
1.4 开发和评价异常检测系统 有一个可以量化的指标对于学习算法的评估是十分重要的，通过某些数值指标，我们可以很方便地判断当前系统的优劣。...然后我们使用公式得到某个待检测样本的 p(x) ，依此来预测是否出现异常。 原始高斯模型和多元高斯模型的对比： 二、推荐系统 2.1 产生目的 推荐系统，是机器学习中的一个重要的应用。...而推荐系统就是这样一种算法，可以学习得到数据的特征。 下面我们将以一个电影评分的例子来介绍推荐系统，首先对于这个例子进行一些定义。...2.4 算法向量化及实现 向量化 推荐系统可以实现下面这样的功能： 当给出一件产品时，你能否找到与之相关的其它产品。 一位用户最近看上一件产品，有没有其它相关的产品，你可以推荐给他。...实现细节 现在假设我们有一个新的用户 Eve 没有给任何电影评分，我们来分析一下，推荐系统会预测什么评分。
论文受网络安全中的威胁检测与信息检索中的推荐之间的结构相似性启发，将系统-实体交互映射为用户-项目交互的推荐概念来识别网络威胁。...论文受网络安全中的威胁检测与信息检索中的推荐之间的结构相似性启发，将系统-实体交互映射为用户-项目交互的推荐概念来识别网络威胁。...方法 SHADEWATCHER架构如图所示，主要包括四个阶段：构建知识图谱(KG builder)、生成推荐模型、威胁检测和模型调整。...KG builder：首先将系统审计记录转换为一个来源图(PG)，节点表示具有一组属性的系统实体，边描述系统实体之间的因果依赖关系和记录出现的时间戳。...推荐模型：首先对一阶信息（KG中的一跳连接，例如，/etc/passwd−r1→gtcache）进行建模，通过TransE将系统实体转化为向量表示。
威胁建模是一种基本的安全实践。定义是通过识别系统和潜在威胁来优化提升安全性，设置对策防止和减轻系统威胁的影响。...有必要为读者梳理一次“架构设计安全分析办法”更容易从顶层设计理解这一步所做的工作。架构安全分析重点关注三个阶段：安全控制、系统设计、软件开发过程，威胁建模是第二阶段其中一部分工作。...开源、商业工具可以辅助我们快速、美观、系统地构建威胁模型、输出威胁文档。我们总不能在白板上“开局一张图，其他全靠说”。...trike是一个统一的安全审计概念框架,从风险管理和资产为中心的角度用工具将威胁模型以相对可靠，可重复的方式实现，可以描述系统从其高级架构到其实现细节的安全特性。包含了一定的自动化攻击推导功能。...，具备威胁库模板，强烈推荐使用。
推荐系统主要解决的是信息过载问题，目标是从海量物品筛选出不同用户各自喜欢的物品，从而为每个用户提供个性化的推荐。...推荐系统往往架设在大规模的业务系统之上，不仅面临着用户的不断增长，物品的不断变化，而且有着全面的推荐评价指标和严格的性能要求（Netflix 的请求时间在 250 ms 以内，今日头条的请求时间在 200ms...以内），所以推荐系统很难一次性地快速计算出用户所喜好的物品，再者需要同时满足准确度、多样性等评价指标。...这里以文章推荐系统为例，讲述一下推荐系统的完整流程，如下图所示： ?...同步业务数据 为了避免推荐系统的数据读写、计算等对应用产生影响，我们首先要将业务数据从应用数据库 MySQL 同步到推荐系统数据库 Hive 中，这里利用 Sqoop 先将 MySQL 中的业务数据同步到推荐系统的
，通过机器学习推荐算法进行智能推荐 1.1.2 架构与业务流 1、用户的行为收集，业务数据收集 2、批量计算(离线计算)：用户文章画像 3、用户的召回结果、排序精选过程 4、grpc的实时推荐业务流的搭建...分布式环境：Hbase会遇到三台时间同步的问题 python环境：三台也都必须安装 2.2 数据库迁移 2.2.1 数据库迁移需求 业务数据：133，134，135， 136 web 推荐系统...，用来跟踪应用使用的状况，后续用来进一步优化产品或是提供运营的数据支撑 1、PM（项目经理）、算法推荐工程师一起指定埋点需求文档 2、后端、客户端 APP集成 3、推荐人员基于文档埋点测试与梳理 2.3.2.2...黑马头条文章推荐埋点需求整理 埋点事件号: 停留时间 read 点击事件 click 曝光事件(相当于刷新一次请求推荐新文章) exposure 收藏事件 collect 分享事件...share 埋点参数文件结构 曝光的参数：下拉刷新，推荐新的若干篇文章 我们将埋点参数设计成一个固定格式的json字符串 2.3.3 离线部分-用户日志收集 通过flume将业务数据服务器
这部分内容来源于Andrew NG老师讲解的 machine learning课程，包括异常检测算法以及推荐系统设计。异常检测是一个非监督学习算法，用于发现系统中的异常数据。...推荐系统在生活中也是随处可见，如购物推荐、影视推荐等。课程链接为： https://www.coursera.org/course/ml。...（一）异常检测（Anomaly Detection） 举个例子： 我们有一些飞机发动机特征的sample： {x (1) ,x (2) ,......异常检测系统评价： 和我们之前学习的监督学习一样，我们需要评估该异常检测系统，但是异常检测算法是 unsupervised ，即我们无法根据y值来评估预测数据。...基于内容的推荐系统（Content-based recommendations） 现在我们假设每部电影有两个特征： x 1 代表浪漫程度， x 2 代表动作程度。 ?
驱动程序对于计算机系统的正常运行至关重要。如果没有驱动程序，操作系统将无法访问和控制硬件设备。...今日软件分享：硬件驱动系统检测（链接放在下方 自取即可） 软件介绍： 1.可以检测 软件驱动检测下载 2.可以加速 游戏加速 系统检测 优化性能...3.可以还备 驱动备份还原 系统还原 4.可以修复 网络 无声 设备 等问题情况 5.可以查看 查看所有硬件具体信息...和 使用情况 使用教程 界面 点击扫描（自动检测出 缺少驱动 或者 有更新的驱动） 点击更新会自动下载更新 最新驱动 点击第二栏 还可以游戏加速 系统优化 点击第三栏 各种功能齐全 点击还原备份...（还能驱动备份 系统还原） 点击系统信息（查看各种硬件 系统 详细信息）
推荐系统任务是联系用户和信息，一方面帮助用户发现对自己有价值的信息，另一方面让信息能够展示在对它感兴趣的用户面前，实现信息消费者和信息生产者的双赢。...推荐系统的发展 推荐系统在不同领域的探索 1992年,Goldberg提出第一个(个性化邮件)推荐系统Tapestry,第一次提出了协同过滤的思想,利用用户的标注和行为信息对邮件进行重排序 1994...年, Resnick等人提出了针对新闻消息的协同过滤推荐系统 Grouplens 1996年,在 Berkeley的协同过滤专题讨论会上,提出了推荐系统这一概念。...A. konstan等人组织了第一届ACM推荐系统大会( Rests) 推荐系统的未来:基于上下文的推荐(情景推荐 人们开始更多关注推荐系统是否真正满足用户的需求 推荐系统的应用和价值 推荐的应用...news:推荐提升了38%的点击 Amazon:销售中推荐占比高达35% 推荐系统核心问题 如何评估一个用户(user)对一个物品(item)的评分（喜欢程度）？
在这篇文章中，将会涉及两个话题——异常检测和推荐系统，我们将使用高斯模型实现异常检测算法并且应用它检测网络上的故障服务器。我们还将看到如何使用协同过滤创建推荐系统，并将其应用于电影推荐数据集。...异常检测 我们的第一个任务是利用高斯模型判断数据集里未标记的例子是否应该被认为是异常的。我们可以在简单的二维数据集上开始，这样就可以很容易的看到算法如何工作。 加载数据并绘图。...有一些分离(但没有被标记)的右上角的点也可能是一个离群值，但这是相当接近的。 协同过滤 推荐系统使用项目和基于用户的相似性计算，以检查用户的历史偏好，从而为用户推荐可能感兴趣的新“东西”。...在这个练习中，我们将实现一种特殊的推荐算法，称为协同过滤，并将其应用于电影评分的数据集。首先加载并检查我们要处理的数据。...实际上推荐的电影并没有很好地符合练习文本中的内容。原因不太清楚，我还没有找到任何可以解释的理由，在代码中可能有错误。不过，即使有一些细微的差别，这个例子的大部分也是准确的。 最后的练习结束了!
一 推荐系统简介 个性化推荐(推荐系统)经历了多年的发展，已经成为互联网产品的标配，也是AI成功落地的分支之一，在电商(淘宝/京东)、资讯(今日头条/微博)、音乐(网易云音乐/QQ音乐)、短视频(抖音.../快手)等热门应用中,推荐系统都是核心组件之一。...什么是推荐系统 没有明确需求的用户访问了我们的服务, 且服务的物品对用户构成了信息过载, 系统通过一定的规则对物品进行排序,并将排在前面的物品展示给用户,这样的系统就是推荐系统 推荐系统 V.S....推荐系统和Web项目的区别 稳定的信息流通系统 V.S....通过信息过滤实现目标提升 web项目: 处理复杂逻辑 处理高并发 实现高可用 为用户提供稳定服务, 构建一个稳定的信息流通的服务 推荐系统: 追求指标增长, 留存率/阅读时间/GMV (Gross
一、推荐系统介绍 一句话介绍推荐系统的作用：高效地达成用户与意向对象的匹配。...； 社交类：微信、陌陌等好友推荐； 1.2 推荐系统的目标 构建推荐系统前，首先要根据业务目标确定推荐系统的优化目标，对于不同的应用场景，推荐系统（模型学习）关注的是不同的业务指标，比如： 对于电商推荐...2.2 冷启动方法 对于完整的推荐系统结构，还需要考虑一个问题是：对于新的用户、新的物品如何有效推荐的问题，也就是“冷启动”的问题，因为没有太多数据和特征来学习召回及排序模型，所以往往要用一些冷启动方法替代来达到目的...冷启动一般分为三类，用户冷启动、物品冷启动还有系统冷启动，常用的冷启动方法如： 提供热门及多样性内容推荐。...小结：本文介绍了推荐系统的作用及组成，并对核心技术及发展做了解析。但更为关键的，推荐系统是工程上的应用，我们下一篇文章会结合实际营销推荐场景做推荐项目实战（Pyhton），敬请期待。
个性化推荐是随着移动互联网发展不断发展起来的，国内应用个性化推荐技术最早应该是豆瓣，在web2.0兴起时做了很多尝试，给网民带来很多新鲜感觉、体验。...杉枫认为个性化系统本身对于信息传播有哪些意义和价值，是从业者应该长期坚持思考的问题，如果一味关注点击率、转化率、GMV，推荐一些擦边球吸引人的sku图片、文章等内容。...对于推荐系统杉枫认为如果能将用户关注领域前沿信息、领域过去发展脉络、领域牛人、领域最经典文章推荐给关注该领域用户，个人认为是一件对于信息传播及其有价值，也是令人兴奋的一件事，技术上也有极大挑战。 ...如果一个个性化推荐系统能将新的、有意思领域推荐给我们，并且将我们关注领域最新进展、历史脉络、有价值信息等等推荐给我们，杉枫认为这件事对于消除信息壁垒，增加信息价值是很好手段、方法。...随着对于推荐系统不断学习研究的深入吧，对于做人做事也有了一点心得体会，应该学会宽容，多多接纳新事物、新观点、新意见、新建议，真正从心底里接纳，花些时间去研究，就会有很多意想不到收获。
今天开始学习高级碰撞检测，所用到的预备知识： 1、BitmapData的透明与不透明区别 位图数据(BitmapData)有二种模式，一种支持透明（即每个像素的值采用AARRGGBB这种32位颜色表示）.../Sprite之间的精确碰撞检测”也一定有思路了：构造对应的BitmapData，然后将movieclip或sprite，draw到bitmapData中，然后参考上面的代码处理。...不过，这里有一个小技巧：因为我们最终需要的可能只是碰撞检测的结果，而并不是真的想要在舞台上显示Bitmap，所以在实际操作中，bitmapData甚至都不用加入到显示列表 package { import...计算一下：10个物体处理碰撞时，每个物体都要与其它物体做碰撞检测，最终需要的处理次数为 10*9/2 = 45次(数学中的组合问题) ;如果100个物体，就要处理 100*99/2 = 4950次!...继续向右走，到了上图中第一排第二个小图的位置，这里能够与它发生单元格的只有其它4个浅灰色单元格(注：左侧的单元格在前面的检测中已经处理过了，所以这里就可以无视左侧相临的单元格！)
mac系统有时候很慢,有疑似病毒,或者呗挖矿之类的进程启动中,这个脚本可以对其进行检查
➤网络安全层面， T-Sec 高级威胁检测系统 可对工业云内的异常流量进行深入分析，提早发现威胁；一旦检测出威胁流量，T-Sec 网络入侵防护系统可实时对流量进行阻断和拦截，实现安全事件的闭环处理。...➤安全运营层面，T-Sec 安全运营中心 汇聚了工业安全全量数据，结合沙箱及全网威胁情报，基于腾讯人工智能、关联分析技术，可对企业面临的外部攻击威胁和内部脆弱性风险进行深度检测，提供威胁检测、分析、预警...腾讯安全还能为企业提供Android、Linux系统加固等终端安全测试工具，助力企业及时发现威胁风险，防患未然。...➤推荐阅读 腾讯安全面向广大企业免费开放远程办公安全保障服务 国内首家！...腾讯IPv6技术创新获“科学技术奖”一等奖，创新构建双栈智能防御体系 双十一安心赚钱攻略｜零售电商如何破解黑产围攻 关注腾讯云安全获取更多资讯 点右下角「在看」 开始我们的故事 ?
最近，Meta 开源了一款检测 JavaScript 代码内存泄漏的框架：MemLab，我们来一起看看这个框架有啥神奇之处吧～ 2020 年，Meta 的工程师将 Facebook.com 重构为了单页应用...我们也没有适当的自动化系统和流程来控制内存，因此防止此类问题的唯一防御措施就是专家通过 Chrome DevTools 定期挖掘内存泄漏，一些大型的项目几乎每天都会有发布和变更，这样的工作方式是不可持续的...「细化内存泄漏列表」：内存泄漏检测器进一步结合了特定框架的知识来细化泄漏对象的列表。...MemLab 有哪些能力 「内存泄漏检测」 对于浏览器内存泄漏的检测，MemLab 需要开发者提供的唯一输入就是一个测试场景文件，这个文件定义了如何通过使用 Puppeteer API 和 CSS 选择器覆盖三个回调来与网页交互...，MemLab 还包括一组内置的 CLI 命令和 API，用于寻找可能的内存优化机会： Meta 使用 MemLab 的实践 在过去的几年中，Meta 一直在使用 MemLab 检测和诊断内存泄漏，
今天和大家来聊聊推荐系统的架构，首先声明，这张架构图不是我画的，而是我在王喆老师《深度学习推荐系统》当中看到的。 这本书我读过两遍，第一遍是我刚做推荐的时候读的，第二遍是最近读的。...所以今天这篇文章就和大家仔细抠一下这张图，能把这张图看懂了，那么整个推荐系统的架构也就清楚了。 这张图是我从影印版中截的，如果大家想看高清版本，建议大家买本实体书支持一下王喆老师。...既然我们要做推荐系统，要分析用户行为，还要训练模型，显然需要数据。需要数据，就需要记录。 第二个步骤是流处理平台准实时数据处理，这个步骤基本上只在一些大厂中存在，一些小型企业里往往是没有的。...有了在线更新的部分可以消弭一些偏差。 说完了离线的部分，我们再来看看在线这块。 在线这个部分大同小异，一般无论公司大小，推荐系统基本上都是这个结构。...你会发现，说起来推荐系统好像只是一个系统，但其实这里面单拿出任何一个模块都非常复杂。这也是为什么大家都说大厂拧螺丝的原因，因为很可能某个人只会负责其中很小的一个模块。
而层出不穷的DDoS、云出血、高级 Flash 漏洞等针对业务流程的自动化、复杂化攻击事件，使得Web应用面临着更为复杂、多变的安全威胁态势。...（腾讯云CLB-WAF架构） 作为腾讯云为客户提供一站式Web应用安全解决方案的最新架构，CLB-WAF能通过域名和负载均衡（监听器）集群的联动，借助旁路威胁检测和清洗，进行威胁拦截或放行，实现业务转发和安全防护分离...搭载的AI引擎能够通过智能加码和多种深度学习模式及算法策略的应用，有效识别和检测异常威胁；并能结合IP威胁情报数据，有效检测和拦截Web攻击行为； 三是囊括基础防护和高级对抗的BOT行为管理。...➤推荐阅读 产业安全专家谈丨如何建立“开箱即用”的数据安全防护系统？...腾讯IPv6技术创新获“科学技术奖”一等奖，创新构建双栈智能防御体系 双十一安心赚钱攻略｜零售电商如何破解黑产围攻 企业如何守好“内容安全”关 ？腾讯安全天御给你锦囊妙计！ 干货！
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