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
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）？
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。
产品原来的名称 产品现在的名称 DDoS防护 T-Sec DDoS防护 云防火墙 T-Sec 云防火墙 安全治理 T-Sec 网络入侵防护系统 哈勃样本智能分析平台 T-Sec 样本智能分析平台 御界高级威胁检测系统...T-Sec 高级威胁检测系统 云镜主机安全 T-Sec 主机安全 反病毒引擎 T-Sec 反病毒引擎 御点终端安全管理系统 T-Sec 终端安全管理系统 终端无边界访问控制系统 T-Sec 零信任无边界访问控制系统...安图高级威胁追溯系统 T-Sec 高级威胁追溯系统 安知威胁情报云查服务 T-Sec 威胁情报云查服务 御知网络资产风险监测系统 T-Sec 网络资产风险监测系统 安脉网络安全风险量化与评估 T-Sec...➤推荐阅读 业务出海再添保障 腾讯云获新加坡MTCS最高等级安全评级 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 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 ?
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。
因此，Drupal技术圈内有一句名言——“Drupal有难度，学习需谨慎。” Drupal的架构由三大部分组成：内核、模块、主题。三者通过Hook机制紧密的联系起来。...image.png drupal分为页面和内容，可以做一个页面级别，而不单单是只是博客内容的系统，增加了页面作为一个维度。...Drupal是一套开源的内容管理平台，拥有多种功能，可以用来建设从个人网站到大型社区网站。...drupal系统推荐的使用和定位：搭建自己的网站推荐还是wordpress，如果觉得wordpress功能不够强大，自己有一定的技术html等相关的技术基础，推荐考量一下drupal，功能还是很强大的。...下面是系统截图： image.png image.png image.png image.png
在推荐系统的系列笔记中预计将会简要记录这些： 一些推荐系统的基础应用： Content Based Recommendation System 基于内容的推荐系统 Collaborative Filtering...Machine (FFM) 场感知分解机 Group Lasso (least absolute shrinkage and selection operation) 分组最小角回归算法 综述 现在常见的推荐系统可以分为以下两种形式...最典型的就是IMDB与豆瓣，都需要用户主动评分才能进行下一步推荐。其中CBRS基于内容的推荐系统，Collaborative Filtering 协同过滤，SVD奇异值分解就是评分预测的典型模型。...基于聚类的推荐 基于协同过滤的推荐 基于模型学习的推荐 第一类的模型可以使用到的方法： 全局均值 物品均值 用户均值 用户分类-物品均值 物品分类-用户均值 用户活跃度 物品活跃度...文章目录 推荐系统学习笔记之一 综述 推荐系统学习笔记之二 基于内容的推荐系统(CBRS)+Collaborative Filtering 协同过滤 推荐系统学习笔记之三 LFM (Latent Factor
从本文开始，对推荐系统的各个研究方向进行一些梳理。本文梳理用户多兴趣建模方向的一些经典论文。 √ 1....概述 推荐系统的“使命”是解决信息过载的问题，互联网的蓬勃发展，每时每刻都会产出大量的信息，其载体涉及视频、图像、文本等各种形式。在纷繁复杂的信息中，我们如何获取自己感兴趣的信息成了一个难题。...ComiRec ComiRec[3]，可调控的多兴趣推荐框架，阿里于2020年发表在KDD。 我们将推荐系统形式化为一个序列推荐问题，旨在预测用户可能与之交互的下一个项目。...候选生成是推荐系统的一项关键任务，从两个角度来看，这在技术上具有挑战性。...一方面，推荐系统需要全面包含用户感兴趣的候选对象，而典型的深度用户建模方法会将每个用户表示为一个单一的向量，难以捕捉用户的不同兴趣。另一方面，为了实用性，候选生成过程需要既准确又高效。
哈喽大家好，这里是小夏机器人的一周推荐系统论文资讯，推送目前最新的顶会论文。由于智力尚浅，中文内容是机翻，因此可能存在例如专业名词翻译不准确的情况，大家参考即可。...为下一步行动预测编码用户活动的序列模型已经成为构建网络规模个性化推荐系统的流行设计选择。传统的顺序推荐方法要么利用实时用户动作的端到端学习，要么以离线批量生成的方式单独学习用户表示。...令人惊讶的是，尽管图神经网络（GNN）由于其在学习图表示方面的高表达能力而被广泛应用于开发各种推荐系统，但如何利用GNN设计MC推荐系统仍有待探索。...有鉴于此，我们首次尝试设计一个GNN辅助的MC推荐系统。...除了准确性之外，推荐系统的质量还有很多方面，如多样性、公平性和稳健性。我们认为，推荐系统中的许多普遍问题部分是由于用户和项目嵌入的低维，特别是当使用点积模型时，如矩阵分解。
我相信，每个人从零开始学习一项技能，或者探索某一技术领域，都要经历一个单排的过程，而用这个词来形容我学习推荐系统，以及我写书的历程，真的再贴切不过了。...相应地，人们对推荐系统的需求和复杂度的要求达到了一个前所未有的高度，推荐系统所用的技术正在经历巨大的变革。作为推荐领域的从业者，我们需要重新审视和理解推荐系统，本书的出版恰合时宜。...——AMD 高级软件研发经理|李栋 《现代推荐算法》一书以通俗易懂的语言解释了推荐系统中的各种复杂技术和算法，凝结了作者在该领域的长期积累和深刻洞见，非常适合于想要学习推荐系统的初学者和从业人员，它不仅可以帮助读者建立推荐系统的基础知识...我诚挚地向想了解推荐系统和想进一步深入研究推荐系统的读者推荐此书。...——旷视科技高级研究员|刘宇 阅读本书使得我们对互联网推荐系统有了更加深刻的理解，本书内容覆盖全面，从技术架构、算法细节到用户理解、运营逻辑等均有涉猎，对于相关从业人员的进阶修炼大有益处，同时也为广大普通用户了解自己常用的信息获取平台的背后推荐机制提供了有效入口
推荐使用腾讯零信任iOA、或腾讯电脑管家进行病毒扫描，排查系统是否已被入侵，采用零信任iOA解决远程安全接入需求，避免疫情期间系统被黑客控制而造成损失。...可参考:https://cloud.tencent.com/product/tics 腾讯T-Sec高级威胁追溯系统 1）XMRig类挖矿木马与Farfli家族远控木马相关信息和情报已支持检索。...网管可通过威胁追溯系统，分析日志，进行线索研判、追溯网络入侵源头。...T-Sec高级威胁追溯系统的更多信息，可参考：https://cloud.tencent.com/product/atts 云原生安全防护 云防火墙（CFW） 基于网络流量进行威胁检测与主动拦截，已支持向日葵远程控制工具远程代码执行漏洞...关于T-Sec高级威胁检测系统的更多信息，可参考：https://cloud.tencent.com/product/nta 腾讯iOA零信任（IOA） 1）已支持查杀XMRig类挖矿木马与Farfli
前言 在态势感知火热、威胁情报赚足眼球的今天，这两个信息安全领域当红小生发生碰撞，会产生怎样的火花呢？下面我根据手头上的项目，介绍一种威胁情报在态势感知系统中的落地方案，为大家提供一种思路。...一、态势感知和威胁情报介绍 简单的来说，态势感知系统是对网络环境安全态势的评估，评估当前态势的同时，对未来态势做出预测。一定程度上，可以看做是威胁评估和攻击预测的结合。...在一个完整的态势感知系统中，我们能得到两个结果，一个是当前网络安全态势，另一个就是未来安全态势的变化趋势，也就是态势预测的结果。 ?...在具体实现中，使用了STIX格式的威胁情报，有两种威胁情报来源，一种就是订阅得到的外源威胁情报，另一种是系统内部的内源威胁情报，通过系统内部部署的检测设备得到，内源威胁情报与外源威胁情报统一成STIX格式...具体架构就是一般的机器学习方法的结构，首先是数据获取：外源威胁情报和系统内的安全事件信息；其次是数据格式处理，外源威胁情报转换成STIX格式，系统内的安全事件也利用相同格式来表达；然后就是对外源威胁情报的训练
这种hard target的方法会忽略那些没有被观察到的反馈的作用，例如有的item没有被推荐，但是就说明user不喜欢该item吗？...当然是不一定的，因此本文提出了soft target，以此考虑所有item的作用。 方法 推荐系统模型 h_{\theta}(c,i) 通过上下文 C 来推荐item I 。...,f^{o_N}\} ，其中 f^{o_i} 表示item i被所有用户的点击频率，通常它的分布是非均匀分布的，一般是指数分布或幂分布。...本文就是希望将流行度分布作为soft target来促进推荐系统的性能，那么根据定义我们现在需要将流行度进行标准化，但是会存在一个问题，就是直接对流行度进行标准化后，argmax得到的位置和one-hot...用预训练的教师网络T学习得到的输出 p(i|c;\theta_T) 作为每一个训练实例的soft target。
、可申请获得资产暴露面发现与漏洞检测能力； 3、活动期间，您可获得高级威胁追溯系统使用权限（其中，企业内部安全从业人员每日最高可查询200次，企业外部安全服务人员每日最高可查询10次）； 4、您可获取其他活动成员共享且经主办方复核的威胁信息...具体奖励与规则如下： 1、积分统计方式 由腾讯安全高级威胁追溯系统运营统计，每日上午10点公布活动成员的当前积分与排名。...不同类型威胁信息计算规则为： 有效提交一个被主办方标记确认的攻击方ip积1分，提交攻击方ip时需同时提交热度、告警信息、攻击证据； 有效提交一个被主办方标记确认的webshell/样本积10分，提交webshell...2）随积分增加，可自动增加高级威胁追溯系统使用次数 活动期间，活动成员的积分每积50分，该活动成员高级威胁追溯系统账户每日查询次数将自动增加10次，后台自动升级权限。...4、不得提交或公布被攻击目标及具体的系统漏洞； 5、不得公布他人或产品、服务的具体的漏洞风险； 6、不得在活动群内公开恶意样本文件； 7、不得通过非法方式获取威胁信息或是公布来源违法的威胁信息； 8、不得擅自向除主办方外的人员公布威胁信息或是活动群内的任何信息
作者：太子长琴，Datawhale成员 本文主要从整体角度介绍推荐系统，先介绍了推荐系统定义与系统架构等背景，然后详细说明如何评价一个推荐系统。 ?...推荐系统简介 推荐系统可以说是机器学习和深度学习应用最广泛的领域，而且预期未来会更加流行和深入。它本质上是为用户和商品或服务之间建立一种连接，帮助用户更高效地享受到服务。...定义中的函数在推荐系统中一般被称为 “推荐系统模型”。 推荐系统架构 提到 “系统”，那自然是个有机整体，其中一般会包括多个组成部分。...3.覆盖率 覆盖率是用来描述一个推荐系统对物品长尾的发掘能力，一个简单的定义可以是：推荐系统所有推荐出来的商品集合数占总物品集合数的比例。...一个简单的方法是计算推荐给用户的所有 Item 的比例。另一个方法叫做 “sales diversity”，衡量使用特定推荐系统时不相同的 Item 如何被用户选择。
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