昨天无孔不入的媒体都在报道一件事，上午10点格力手机在“聚划算”开抢，但半个小时后再看，手机从聚划算上“消失”了。 上周五，格力手机上线聚划算预热。昨天开抢后，限量1000台，售价1599元。...但是仔细分析后，格力的这次较劲并没有名利双失，至少赚足了眼球，大家都知道格力在做手机了。 要了解事情的来龙去脉，还要从2013年的“10亿赌约”说起。...2月，省十二届人大三次会议开幕，谈到2013年底与小米科技公司董事长雷军的“10亿赌约”，董明珠认为随着小米涉足房地产业，“10亿赌约”已经取消。...2、虽然手机不怎么样，但格力智能家居的概念其实已经让很多人认知。现在家电厂商最被动的是什么？是在智能家居的浪潮中失去了主动性，被一帮互联网创业者牵着鼻子走。...董明珠一开始就说了，“除了手机，格力手机还是一个大号的遥控器”，至于这块超过1500元度遥控器谁会买，愿者上钩。
有人推测ChatGPT可以做一些事情，比如创建恶意代码变体，查找恶意软件，并测试新的威胁是否可以使用基于人工智能的技术逃避检测。这还有待观察，但滥用人工智能的可能性肯定在增加。...使用ChatGPT创建恶意软件确实存在技术缺陷。这款聊天机器人只有2021年的数据。虽然它为创建恶意软件组件提供了快捷方式，但人工智能生成的组件很容易识别。...安全工具可以对它们的模式进行指纹识别——如果ChatGPT数据没有持续更新的话，这一点就更加明显了。想要从ChatGPT获取恶意软件吗ChatGPT的公共接口始终拒绝处理恶意软件请求。...Q4 在哪里可以找到用于测试和研究的勒索软件样本?...通过使攻击者更难识别和利用特定的漏洞，MTD可以帮助防止高级AI生成的恶意软件成功危及终端。
本文以全连接神经网络为例来介绍对抗样本对人工智能模型作用的本质。...在图像分类、语音识别等模式识别任务中，机器学习的准确率甚至超越了人类。 人工智能技术具有改变人类命运的巨大潜能，但同样存在巨大的安全风险。...随后越来越多的研究发现，除了DNN模型之外，对抗样本同样能成功地攻击强化学习模型、循环神经网络(RNN)模型等不同的机器学习模型，以及语音识别、图像识别、文本处理、恶意软件检测等不同的深度学习应用系统。...本文以全连接神经网络为例来介绍对抗样本对人工智能模型作用的本质。 二、对抗样本简介 神经网络是目前人工智能系统中应用最广泛的一种模型，是一种典型的监督学习模型。...3双半月数据集的二分类问题 前面通过等高线分布图说明了对抗样本的作用机理。下面针对更加复杂的数据集来进一步展示。本节对双半月形数据集进行二分类。数据集和神经网络的等高线图分别如图6和图7所示。 ?
年少时，课程比较少，与几个室友，看到优惠就点击，看到促销就抢购，遇到双十一还找人代替抢购，只需花10-20元不等就可以请专业刷单代抢成功抢到价值上百元的东西，不到五分之一的价格，很是划算（当然随着这个行业的壮大...天御能为你们做什么呢 腾讯云天御防刷服务，在原有组合策略的基础上实现了新一代智能防刷引擎，依托腾讯海量黑产数据提供的行为样本，通过组合矩阵最大程度的识别羊毛党的对抗行为。...通过腾讯云合作伙伴的实际验证，天御防刷服务的恶意识别率高于96%。...天御有活动防刷、注册保护、登录保护、消息过滤、图片鉴黄、验证码、反欺诈几大服务，其中天御活动防刷服务针对电商、O2O、P2P、游戏等不同行业的营销和支付场景的恶意行为，具备风险拦截和识别的能力。...天御已经为客户面临的十几种恶意场景提供了安全的服务保证，使得客户的优惠最终能够触达用户。 来不及了，快上车 双十一在即 入门、基础、增强三个版本 你需要哪个护驾？
1、可以放自己的资料，走到哪里都不怕丢文件，一键上传，多爽，速度还快； 2、可以部署一个自己唯一的博客网站； （1）有自己的独立域名； （2）想发什么就发什么，无拘无束（当然了，一定要合法哦）； （3）...如果你想了，那么请继续往下看，经过我对比的三大云服务厂商的双11优惠政策，带你拿下最爽的服务器！！！！！ 为什么今年要撸腾讯云的羊毛呢？...年划算： [image-20211107223545193.png] 再来对比一下服务器参数： 华为云不知道为啥，这次优惠的力度不太大呢。...[image-20211107223717236.png] 因为我主要是为了我的粉丝，粉丝都是个人用户，再加上学生众多，所以我比较推荐腾讯云，总体来说很划算的。...[image-20211108202030045.png] 我买了3年还不到200呢： 如果你购买了3年，那每年就相等于66元了，你看我买了3年，才198元，买一年，真不如买3年划算。
一直没找到人工智能是怎么跟恶意加密流量对抗的。直到看到最后一段。终于看到“人工智能”这四个字了！ ? 图5 人工智能与恶意加密流量的对抗 看过这段文字之后，终于明白了标题二所要表述的内容。...图6 人工智能可以与恶意加密流量对抗 这是一段即没有量化，又没有逻辑的废话。“人工智能算法赋予机器以专家的智慧”这是要换头吗？...并且模型的拟合度极高，6万多样本仅1次就能达到95%以上的正确率。这样的模型可以用于网络中的加密流量识别。我只能惊叹一下，加密流量的特征好明显啊，用个屁的人工智能。 下面的模型更是雷，如图12所示。...训练所需次数少，可以推断数据的维度非常低，数据样本非常少。 少量的样本数据，低维的特征提取，最终只能出来个玩具模型。 准确率基于的是已提供样本识别率，并非现网流量识别率，这个在文中无从衡量。...这样就敢说实现xxx种协议的识别，准确率达到99%。确实有点不合实际。 不服来辨…… 文章到最后也没有对检测引擎的产品给出具体的量化指标，比如：训练样本为多少条，都有哪些类型，各多少条。
每年双11我都会参与剁手，前几年来自外省的包裹要等一周甚至两周才收到，但今年双11我买的东西尽管到货没有平日快，却也在两三天内陆陆续续到达了。...百度外卖、达达等快递服务，成为中国街头的一道风景线；共享快递的出现，让许多人可以兼职成为快递员也可以让不同公司可以调配社会闲散运力；电商行业的快递保险则直接催生了众安保险这家上市公司；便于用户延时取件的智能快递箱也成为中国本土创新的样本...可以说，今天中国快递行业的服务能力已是九年前不可同日而语，快递运力、速度、效率和成本都做到了全球领先，什么都可以送、哪里都可以去，成为中国经济发展中与互联网、电商并列的一道奇迹，能够支持交易额大幅攀升的双...第二，物流行业进入智能时代。 人工智能、物联网和机器人等新技术正在改变各行各业，物流也在智能化。...；再比如顺丰利用图像识别技术来识别面单，提高录入效率；除了大数据和AI技术外，今年双11期间不少物流公司在仓库引入了机器人和物联网技术，智能分拣，提高效率降低分拣员的劳动强度。
题目提供了967个Mirai二进制样本，其架构分布如下： 针对以上样本，具体要求如下： 自动识别出Mirai家族样本，非Mirai家族样本不做提取 单个Mirai样本的平均提取时间不超过20秒 提取Mirai...(1)恶意代码攻击溯源及恶意样本分析 [系统安全] 三十二.恶意代码检测(2)常用技术万字详解及总结 [系统安全] 三十三.恶意代码检测(3)基于机器学习的恶意代码检测技术 [系统安全] 三十四.恶意代码检测...2)Powershell基础语法和注册表操作 [系统安全] 四十二.Powershell恶意代码检测系列 (3)PowerSploit脚本渗透详解 [系统安全] 四十三.Powershell恶意代码检测系列...(2)基于API序列和深度学习的恶意家族分类实例详解 [系统安全] 五十二.DataCon竞赛 (1)2020年Coremail钓鱼邮件识别及分类详解 [系统安全] 五十三.DataCon竞赛 (2)...2022年DataCon涉网分析之恶意样本IOC自动化提取详解
个样本是带有恶意宏的诱饵文档 ?...2019.12——2020.2双尾蝎APT组织针对巴勒斯坦所投放可执行文件样本的样本类型占比图-pic3 在这14个Windows恶意样本中,其诱饵文档的题材,政治类的样本数量有9个,教育类的样本数量有...那下面追影小组将以一个恶意样本进行详细分析,其他样本采取略写的形式向各位看官描述此次攻击活动。...打开jalsa.rar-pic80 其诱饵文件的内容与第十二届亚洲会议有关,其主体是无条件支持巴勒斯坦,可见可能是利用亚洲会议针对巴勒斯坦*的活动,属于政治类题材的诱饵样本 ?...编译时间戳的演进-pic117 (3).自拷贝方式的演进 双尾蝎APT组织在2017年到2019年的活动中,擅长使用copy命令将自身拷贝到%ProgramData%下.而可能由于copy指令的敏感或者已经被各大安全厂商识别
个样本是带有恶意宏的诱饵文档 2019.12——2020.2双尾蝎APT组织针对巴勒斯坦所投放样本的样本类型占比图-pic2 在这12个可执行文件样本中,有7个样本伪装成pdf文档文件,有1个样本伪装为...那下面追影小组将以一个恶意样本进行详细分析,其他样本采取略写的形式向各位看官描述此次攻击活动。...CreateFile函数将rar源数据写入jalsa.rar-pic79 通过ShellExecute函数将%Temp%\jalsa.rar打开 打开jalsa.rar-pic80 其诱饵文件的内容与第十二届亚洲会议有关...不过推测其大致功能应该与上文相同 恶意宏代码-pic113 三.组织关联与技术演进 在本次活动中,我们可以清晰的看到双尾蝎APT组织的攻击手段,同时Gcow安全团队追影小组也对其进行了一定的组织关联,...%下.而可能由于copy指令的敏感或者已经被各大安全厂商识别。
不买便宜的，只买对的 当降价，刷口碑，各种眼花缭乱的宣传扑面而来时，会被太多信息淹没。小程序「什么值得买」帮你从众多选择中过滤，做出有价值的消费。买前看一看，无论在哪里下单，都可以当作参考。...时效性攻略负责满足眼下最痛的痛点，像 11.11 刷什么卡优惠最多，宝宝安全座椅选双 11 购指南，实实在在的干货贴。...「什么值得买」小程序使用链接 https://minapp.com/miniapp/4724/ 不得不说，这款小程序在买前的确是个实用的工具。 放宽心，不纠结 有这样一句话是：成大事者不纠结。...那么问题来了，费心挑了不少优价好物，怎么买才能最划算，对得起节日做活动的优惠？ 「消费分期计算器」这款小程序就是帮你理性消费的高效工具。算计好，省下一波可以再买买买。
很难想象，当初如果自己没有自费买 GPU，现在我会在哪里，在做什么。...我们主要做医学人工智能，通用AI在技术上一样的，不限制课题。...再进一步，行人重识别任务中有很多用度量学习的方法，两张差异很大的图片过同一个模型可以得到比较近似的向量，那么这些模型是怎么获取特征并怎么映射的呢？...这是其实是最划算的方式，在网上无论是免费还是付费的资源，终究不是长远之计，而且有一定的使用限制。争取不到卡的话还是乘早弃坑吧，深度学习不用大量的卡"喂"，很难研究出什么东西。 ?...以后对老师软磨硬泡，加了台 双2080ti 的机器，终于可以跑 COCO 了，虽然训练时间还是略长，不过已经在接受范围内了。
而从整个行业来看，智能教育硬件的兴起，离不开技术、市场、资本等多方力量的催化。 首先，AI、语音识别、大数据、交互技术等相关技术的成熟应用，为教育硬件的智能化升级奠定了基础。...同时，不少硬件产品只能在有网的环境下进行，在没有网络的时候就用不了，这让很多用户觉得购买智能硬件并不划算。 其二，是技术实力不足、交互体验差。...比如，很多用户买硬件，就是希望获得免费丰富的内容资源。...从技术层面来看，讯飞翻译笔的扫描、识别、翻译等功能，涉及OCR识别、机器翻译等人工智能技术，而在人工智能技术领域深耕20多年的科大讯飞，在这些技术上已经达到了世界领先水平。...在国家推动普惠教育和“双减”政策落地的大背景下，拥有强大技术背景和深厚教育积淀的科大讯飞，有望通过AI+智能硬件为国家推动智慧教育的全面到来做出更多贡献。
有趣的是，在当时人们都认为该算法将很快导致“强”人工智能的出现。即，智能的思考能力、独立思考并可以解决那些默认编程程式外任务的人工智能。...可随后就是“弱”人工智能的时代，它可以解决一些创造性的任务，比如识别图片、预测天气、玩象棋等。...误解三：机器学习——做一次就够了 恶意软件检测和人脸识别在概念上的区别，脸永远是脸，在这方面永远也不会有什么改变。...因为通过客户端的恶意样本的平均数量要比反病毒实验室收集到的恶意样本数量小得多。客户端会因为没有收集到样本进行学习而丧失应对能力。...问题是大多数同家族的恶意软件都是由一个恶意程序修改而来的。例如 Trojan-Ransom.Win32.Shade 是一个拥有超过三万个恶意样本的家族。
有趣的是，在当时人们都认为该算法将很快导致“强”人工智能的出现。即，智能的思考能力、独立思考并可以解决那些默认编程程式外任务的人工智能。...可随后就是“弱”人工智能的时代，它可以解决一些创造性的任务，比如识别图片、预测天气、玩象棋等。...误解三 机器学习——做一次就够了 恶意软件检测和人脸识别在概念上的区别，脸永远是脸，在这方面永远也不会有什么改变。...因为通过客户端的恶意样本的平均数量要比反病毒实验室收集到的恶意样本数量小得多。客户端会因为没有收集到样本进行学习而丧失应对能力。...问题是大多数同家族的恶意软件都是由一个恶意程序修改而来的。例如 Trojan-Ransom.Win32.Shade 是一个拥有超过三万个恶意样本的家族。
不仅如此，恶意程序也猖獗不断。...2017年1月-7月，360互联网安全中心累计监测到移动端用户感染恶意程序1.3人次，平均每天恶意程序感染量达到了61.5万人次；新增恶意程序样本483.9万个，平均每天截获新增手机恶意程序样本近2.3...一个简单的例子是，促销短信并不总是讨人厌，尤其是在双十一、双十二这样的大促前夕，用户反而期待收到感兴趣品牌的促销信息。...传统的依靠号码库实现的诈骗识别已不能满足日益复杂多变的诈骗形式和套路，尤其是以勒索软件为代表的恶意软件逐渐呈爆发态势，危害巨大。...一方面是人工智能技术驱动下的场景分析与识别，与用户进行实时的交互，并针对用户的使用行为进行机器训练，进而可以做到对诈骗等不安全事件更精准的识别；另一方面，则是在此基础上，结合态势感知对诈骗溯源分析，综合各方面数据
广泛应用于文本分类、语音识别中，同样适用于恶意代码检测。...(3)性能评估 下面是衡量机器学习模型的性能指标，首先是一幅混淆矩阵的图表，真实类别中1代表恶意样本，0代表非恶意样本，预测类别也包括1和0，然后结果分为： TP：本身是恶意样本，并且预测识别为恶意样本...FP：本身是恶意样本，然而预测识别为非恶意样本，这是误分类的情况 FN：本身是非恶意样本，然而预测识别为恶意样本，这是误分类的情况 TN：本身是非恶意样本，并且预测识别为非恶意样本 然后是Accuracy...其中，TPRate表示分类器识别出正样本数量占所有正样本数量的比值，FPRate表示负样本数量占所有负样本数量的比值。...(1)恶意代码攻击溯源及恶意样本分析 [系统安全] 三十二.恶意代码检测(2)常用技术万字详解及总结 [系统安全] 三十三.恶意代码检测(3)基于机器学习的恶意代码检测技术 参考文献： [1] Saxe
接下来我将开启新的安全系列，叫“系统安全”，也是免费的100篇文章，作者将更加深入的去研究恶意样本分析、逆向分析、内网渗透、网络攻防实战等，也将通过在线笔记和实践操作的形式分享与博友们学习，希望能与您一起进步...该样本不会分享给大家，分析工具会分享。...作者先感谢深信服的老师和B站UP主漏洞银行团队，这篇文章包括了大量高级可持续威胁的防御技术，既可运用于科学研究，又可用于实战，并且提供了丰富的思想，再次感谢他们，后续作者会结合实战技术深入理解这些方法，包括基于人工智能的检测和基于词法语法的样本分析...同时，从识别到响应也需要一定时间，比如样本提取、样本分析等。威胁清除方法包括：登录防火墙查看安全日志、判断威胁等级及严重性、定位疑似IP及电话询问用户、病毒扫描及定位威胁和事件。...2.端的保护 智能检测提供全面的终端保护，具体内容包括： 响应：文件修复、一键隔离风险、溯源分析 检测：病毒全局抑制机制、文件实时监控及主动扫描 防御：恶意程序诱捕及病毒防扩散、勒索及挖矿变种防护、常规及高危病毒防护
排除连iPhone 8和iPhone X都不区分的“恶意差评”，我们来看看iPhone X最被差评的地方在哪里：全面屏、无线充电、面部识别、双摄像头光学防抖在安卓阵营都已有先行玩家，iPhone X不过是跟随...因为唱衰苹果的分析师没有站在用户角度思考问题，消费者买的不是创新，买的是体验，双摄像头不是苹果先做的，但做得更好。 同样，iPhone X的体验提升是十分显著的。...许多人看到它用了夏普、小米和三星已采纳的全面屏，却没留意到它干掉了HOME键，HOME键由iPhone引入手机行业再自己干掉，这个变化非常大；许多人认为FACE-ID是步虹膜识别或者人脸识别的后尘，然而却忽略了...FACE-ID有红外活体识别而不只是图像识别技术，通过红外传感器、点阵投影等多个传感器组合的“深度摄像头”带来快速、精准和安全的识别，以及Animoji等创新应用。...售价几十万的Vertu取得成功表明高端手机价格从来不是问题，不过智能手机使用体验由系统、应用生态等多个因素综合决定，Vertu日渐式微，不是人们嫌贵而是它不好用。
打算再等等的商品，准备买的时候居然价格涨回去了！ 所以别看折扣打得狠，优惠券给得大方，你究竟有占到多少便宜，自己心里还真没点数。...这样，当你打算出手的时候，是不是真的划算就一目了然了。 可惜事实并没有这么简单……你会发现很多商品的价格不是那么容易获取到。...图片价格的话也可以考虑用 OCR 识别。 还有更复杂的，比如对用户浏览行为进行判定，以及对异常请求的返回数值做手脚等等。因为对抗难度较大且需要具体情况具体分析，这里不展开讨论。...等你开发出这套系统，每天自动抓取，明年双11的时候就可以更理性地买买买啦！（手动滑稽 什么？你觉得费劲折腾这个并没有什么用？ 好吧，你以为我真的是在跟你谈论双11怎么省钱吗？...而“双11”到底是真的实惠，还是平台和商家的套路，我也一点都不关心。
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