在附上的后台数据截图中，发现了不可思议的现象，有人在两三秒内投出了十多票！难道是“千手观音”在pick小姐姐？
场景一：狂欢的大伙 抢奖品、抢大降价促销、各种买买买，可是... 总有不少网友感觉离奖品太遥远、离打折促销很遥远，有种还没开始就结束的滋味，那到底谁是真正的双11“杀手”呢？ PS：今年的双11还有一
这还只是一个苗头，底部另有彩蛋 双十一临近，小编先自爆早几年前还是剁手一族时候的一个小故事，虽然现在跟剁手一族也没什么多大的区别。 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，也有被骗的时候:)） 由几百到几百万 那个时候不懂商家的业务安全，不知电商行业老板、O2O行业老板、P2P行业老板、游戏行业老板、支付行业老板们的苦水，天真的以为既然是
当我们在享受AI技术带来的便捷与高效的同时，是否考虑过技术漏洞带来的严重后果？试想如果有人恶意利用AI技术去干扰IT系统的正常工作，结果会有多可怕呢？
这次我们走访了10家电商，今年618的安全考验7家欢喜3家愁。 为什么而愁？ 一些电商早早地就接入防刷，做好了准备，但实战来临时防护效果欠佳。一是高估了自研能力，二是对于刚起步的电商“新选手”，安全能力布局和对抗经验不够。618大促结束后用户开始抱怨没有抢到优惠券，企业管理者也感慨营销资金打了水漂。 那么要打赢这场安全战役，需要干掉哪些痛点？ 专业黑灰产瞄准“拼团砍价” 首当其冲的就是要迎战以羊毛党为代表的黑灰大军。黑灰产在今年“618”期间升级了作案手段。薅优惠券这种虚拟物资已经不能让他们满足了，低价
众志成城，共抗疫情。腾讯安全联合腾讯云大学、腾讯课堂启动「网安夜校」，为大家提供限时优惠的网络安全课程。欢迎网络安全从业者和信息安全专业学生报名参加学习，快速充电提升自我。
该文介绍了如何识别羊毛党、灰产、黑产，以及总结了一些电商节活动防刷的实践。
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。攻击者通过构造对抗样本，可以使人工智能系统输出攻击者想要的任意错误结果。从数学原理上来说，对抗攻击利用了人工智能算法模型的固有缺陷。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。
网络营销的普及让许多商家尝到了互联网的甜头。领取优惠券、赠送礼品等手段为商家带来了更多用户和更高营收，但同时也催生了营销场景下的网络黑产。曾有业内人士大致测算，中国电信网络黑产从业人员已经超过150万，市场规模达到千亿元级别。
导读 10月10日上午，2018腾讯安全国际技术峰会（TenSec）在深圳举行。腾讯云高级研究员陈炳文在峰会上带来了题为《The Application of Anti-fraud in Marketing Risk Control》的议题分享。他指出，在网络营销中“羊马牛”党等黑产逐渐演变壮大，给商家带来巨额损失。针对营销黑产，腾讯云天御反欺诈系统搭建的多层级安全体系能够从数据安全、AI 组件、AI 安全模型和风控服务四个层面实施有效防护。 （陈炳文在2018腾讯安全国际技术峰会） “羊马牛”党猖獗
从互联网诞生开始，网络犯罪一直是骗子利润丰厚的生意。尽管我们在安全性方面取得了进步，例如生物识别技术，以及如区块链之类的更有希望的安全技术成为趋势，但是道高一尺魔高一丈，黑客和犯罪分子始终领先于我们一步。这就是我们必须了解骗子用来窃取你辛苦挣来的钱的常用方式的原因，然后我们就可以防范于未然。
摘要 2016 年 5 月起至今，双尾蝎组织（APT-C-23）对巴勒斯坦教育机构、军事机构等重要领域展开了有组织、有计划、有针对性的长时间不间断攻击。 攻击平台主要包括 Windows 与 Andr
刚刚，清华大学的一条重大发现，利用人脸识别技术的漏洞，“ 15分钟解锁19个陌生智能国产手机 ”的事件，引发无数网友关注。
一年一度的全民购物即将来临，估计现在不少朋友的淘宝天猫的购物车上早已选好了准备双十一剁手的各种产品了，都希望在11.11当天抢到心仪已久的“降价”了的物品。 然而11.11果真是一年中最优惠的时候吗？
近日，全国“扫黄打非”办公室为贯彻落实2019年“扫黄打非”专项行动，从3月起开始大力组织开展“净网2019”、“护苗2019”、“秋风2019”等专项行动，持续净化社会文化环境。
中国互联网黑产的缩影 诈骗、“羊毛党”等场景离我们越来越近，据腾讯的统计，该行业超过100万从业人员、超1000万身份证流转、数亿网民数据泄漏、百亿级恶意链接、超1000亿产值。如此成熟的规模已给不少企业的业务安全造成极大困扰。8月30日，在腾讯安全国际技术峰会（TenSec）上，腾讯云安全总监周斌发表了名为《大数据下的黑产画像与反欺诈能力建设》的演讲， 分享了一些腾讯云在业务安全层面的对抗工作，详细介绍了基于 AI 在安全上的应用对抗，为企业业务安全提供一盏明灯。 📷 △腾讯云安全总监周斌现
一、引言 随着人工智能(artificialintelligence, 简称AI)的技术突破，现今的计算技术可从大数据平台中挖掘出有价值的信息，从而为人们在决策制定、任务执行方面提供建议对策与技术支持，将专业分析人员从复杂度高且耗时巨大的工作中释放。 企业与用户每天面临各种安全威胁，无论是钓鱼邮件中的恶意链接还是恶意软件的非法操作等，日新月异的攻击手段给用户安全带来了极大的困扰，造成了严重的安全威胁。由于现有的检测技术与防御系统已渐渐无法应对多变的挑战，而以机器学习(machinelearning,简称ML
“授人以鱼不如授人以渔”，为了提升黑盒模型的透明度，提升模型在高度动态网络环境下的鲁棒性、可维护性，我们通过无监督学习、可解释人工智能（eXplainableAI, XAI）、字符序列相似性分析等方法，实现了自动化的攻击特征提取工具——XAIGen。目前，XAIGen项目已经开源，项目地址为https://github.com/oasiszrz/XAIGen，项目开源信息可见前文《XAIGen：自动化攻击特征提取的项目开源啦》。
早在今年年初，国内外安全厂商已监测到利用开放了ADB调试接口的安卓设备进行传播的挖矿蠕虫，近期绿盟伏影实验室威胁被动感知系统再次捕获到利用ADB接口进行传播的具有DDoS功能的僵尸网络。经过样本分析人员研究发现，该僵尸网络家族是Mirai的又一新变种（作者命名为Darks），并且与年初的挖矿样本扫描行为部分具有高度相似性。不同的是年初的样本功能为挖矿，而当前样本功能为DDoS，推测与最近一段时间虚拟货币行业不景气有关。
《当人工智能遇上安全》系列博客将详细介绍人工智能与安全相关的论文、实践，并分享各种案例，涉及恶意代码检测、恶意请求识别、入侵检测、对抗样本等等。只想更好地帮助初学者，更加成体系的分享新知识。该系列文章会更加聚焦，更加学术，更加深入，也是作者的慢慢成长史。换专业确实挺难的，系统安全也是块硬骨头，但我也试试，看看自己未来四年究竟能将它学到什么程度，漫漫长征路，偏向虎山行。享受过程，一起加油~
前一篇从个人角度介绍英文论文实验评估（Evaluation）的数据集、评价指标和环境设置如何撰写。这篇文章将带来USENIXSec21恶意代码分析的经典论文——DeepReflect，它通过二进制重构发现恶意功能，来自于佐治亚理工学院。希望这篇文章对您有所帮助，这些大佬是真的值得我们去学习，献上小弟的膝盖~fighting！同时文章末尾有我的论文感受和精句摘要，欢迎各位老师和博友批评指正。
用户隐私，依旧是315曝光重点。 作者 | 来自镁客星球的韩璐 骚扰电话，又又又出现在315晚会上了！ 这一次曝光，也解答了一个困扰网友多年的问题——为什么仅仅是浏览了某一个网页，就接到了相关产品的推销电话？ 打开页面的一瞬间，你的号码就被“截取”了 就在今天，镁客网还有一位小伙伴在吐槽，仅仅只是昨天浏览了一下某房产平台，今天就接到了房产、装修等骚扰电话，而她只有在注册App时留下了电话。 但其实“更离谱”的是，在用户不留下任何电话信息的前提下，仅仅只是浏览，甚至只是误点击打开了一个网页，用户的电话号码就已
近几年的“双11”购物节，大学生李邱都会在手机上用电商平台的客户端购买早就选好的商品。尽管如此，作为资深买家的李邱也曾险些被仿冒的购物App蒙蔽。
来自 | FreeBuf.COM · 参考来源 | Securelist · 编译 | Avenger 机器学习已经渗透到了人类活动的所有领域，它不仅在语音识别、手势识别、手写识别和图像识别上起着关键的作用，这些领域如果没有机器学习在现代医学、银行、生物信息和存在任何质量控制的行业中都是一个灾难。甚至机器没有学习和生成的能力，连天气预报都无法做出。但是此时我想澄清一些问题——关于机器学习在网络安全领域的使用中存在的一些误解。 误解一 网络安全中的机器学习是新鲜玩意 由于某
近日，全国“扫黄打非”办公室为贯彻落实2019年“扫黄打非”专项行动，从3月起开始大力组织开展“净网2019”、“护苗2019”、“秋风2019”等专项行动，持续净化社会文化环境。 那么总结下本次线上“扫黄打非”工作重点信息 整治对象瞄准： 包括自媒体、文学、直播 以及学习类 APP 等场景。 丰富大众娱乐生活的直播 APP 快速发展， 衍生出了众多全新内容平台， 别有用心者嗅到机会， 开始散播色情、暴力等“网络垃圾”。 此外，互联网流量的不断增加， 也使得互联网“扫黄打非”工作难度不断升级。 面
机器学习已经渗透到了人类活动的所有领域，它不仅在语音识别、手势识别、手写识别和图像识别上起着关键的作用，这些领域如果没有机器学习在现代医学、银行、生物信息和存在任何质量控制的行业中都是一个灾难。 甚至机器没有学习和生成的能力，连天气预报都无法做出。但是此时我想澄清一些问题：关于机器学习在网络安全领域的使用中存在的一些误解。 误解一：网络安全中的机器学习是新鲜玩意 由于某种原因，在网络安全中的人工智能技术变成了过去流行的东西。如果你没有长期关注过这个主题，你可能会认为这是新的东西。 一些场景：第一个机器学习算
本期对话清华大学人工智能研究院副院长、清华智能技术与系统国家重点实验室主任，北京智源人工智能研究院首席科学家朱军，解读人工智能安全问题。
双尾蝎APT组织(又名:APT-C-23),该组织从 2016 年 5 月开始就一直对巴勒斯坦教育机构、军事机构等重要领域展开了有组织、有计划、有针对性的长时间不间断攻击.其在2017年的时候其攻击活动被360企业安全进行了披露,并且其主要的攻击区域为中东,其中以色列与巴勒斯坦更受该组织的青睐。
ChatGPT是一个强大的人工智能聊天机器人，它使用大量的数据收集和自然语言处理与用户“交谈”，感觉像是和正常的人类对话。它的易用性和相对较高的准确性让用户可以利用它做任何事情，从解决复杂的数学问题，到写论文，创建软件和编写代码，以及制作令人着迷的视觉艺术。
这是作者新开的一个专栏，主要是回答读者在AI安全的学习、工作、编程和实践中的问题，并形成总结帮助更多初学者，希望对您也有所帮助！由于作者能力有限，属于班门弄斧，但其宗旨是希望对初学者有帮助，说得不好的地方还请各位老师和大佬海涵，欢迎大家多多补充和交流。
打开文章迎面而来的是一堆用来浪费读者时间的文字，介绍了加密流量的趋势和作用。同时还放了一幅红红的大图，图上面一把大锁十分醒目，“要加密就买锁，安全可靠还防撬！”。看在是安全牛专业推荐，耐着心思继续看下去。
据估计，麻省理工学院对计算机的需求有五倍的缺口，为了帮助缓解危机，工业界已经介入。IBM最近捐赠的一台价值1160万美元的超级计算机将于今年秋季上线，在过去的一年里，IBM和谷歌都为麻省理工学院的智能探索提供了云计算，具体项目如下：
伴随产业互联网的不断推进，数据已经成为企业发展的核心资产，如何守护好企业的数据资产安全，也由此成为产业升级下所有企业务必要思考的全新命题。 在6月11日-12日召开的2019腾讯安全国际技术峰会上，腾讯安全专家研究员彭思翔带来议题《AI在数据安全中的实践》，介绍了腾讯安全数盾以AI为核心，构建的包含外部攻击防护、数据交换保护、内部防泄露等全流程的数据安全保护方案。 （腾讯安全专家研究员彭思翔在TenSec 2019现场演讲） 腾讯安全国际技术峰会由腾讯安全发起，腾讯安全科恩实验室和腾讯安全平台部联合
根据安恒APT云端在对来自北美的流量监控过程中，发现一封来自美国的可疑邮件，该邮件的主题是《您收到的优惠券》，发件人名称显示为“天猫”。 但进一步对发件人的邮箱链接分析，发现实际发件人邮箱并非来自阿里
AI 科技评论按：随着人工智能研究的不断发展，由机器学习模型在背后提供支持的功能越来越多地开始商业化，最终用户的生活里机器学习能造成的影响也越来越大。这时候，机器学习的安全和隐私问题也就越来越明显，谁
上月底，权威科学杂志Nature发表了一篇关于谷歌人工智能程序AlphaGo击败欧洲围棋冠军的文章，其中介绍了AlphaGo程序的细节，它实际上是一个结合了深度学习与树搜索（tree-search）的程序。虽然，对弈发生于去年十月，但还是在网络及朋友圈引起不小轰动：人类智力最后的骄傲崩塌了吗？ 在对问题进行肯定或否定的回答前，我们先来了简单了解一下这些概念。 FreeBuf百科：什么是人工智能、机器学习和深度学习 图片来源：《从机器学习谈起》 人工智能 AI 作为计算机学科的一个分支，按字面理解，
近年来，在技术革新、监管加强、用户需求提升的三重作用下，游戏行业进入发展转型期，并涌现出游戏精品化、产业跨界升级、游戏出海三大趋势。随着游戏行业的繁荣，游戏厂商面临越来越多的黑灰产攻击、内容违规等游戏安全难题，由于技术实力和响应能力不足，很多厂商时常陷入事倍功半的困境中，游戏口碑和营收也遭受重大损失。据统计，业务安全和内容安全涉及的黑灰产每年给游戏开发商带来数十亿元规模的损失。
推广大使应在腾讯云推广许可范围内，使用正当的手段方式进行推广，不应进行任何欺骗或虚假性质的推广行为，包括但不限于：
整理 | 李冬梅 北京时间 10 月 20 日凌晨，Google 2021 年秋季硬件发布会如期而至。此次的发布会上并没有向往年一样发布多款硬件产品，而是主推搭载了其首款自研芯片 Tensor 的旗舰手机 Pixel 6 系列，此外，谷歌历时四年研制的芯片 Tensor 的一些细节也正式对外公布。 谷歌官宣首款自研 Tensor 芯片 发布会上的两款硬件 Pixel 6 和 6 Pro 内部都配备了 Google Tensor 处理器，就像苹果的 A 系列芯片一样，它试图将谷歌的软件与一些定制的硬件结
本次大赛要求参赛者基于提供的讯飞 AI 营销云的海量广告投放数据，通过人工智能技术构建来预测模型预估用户的广告点击概率。比赛提供了 5 类数据，包括基础广告投放数据、广告素材信息、媒体信息、用户信息和上下文信息，总共为 1001650 初赛数据 和 1998350 条复赛数据（复赛训练数据为：初赛数据+复赛数据）。
伴随企业核心业务大量上云 云端业务系统对外暴露出更多的攻击面 如何智能拦截木马病毒和漏洞攻击？ 如何识别恶意的主动外联行为并自动阻断？ 如何实现有效防御，让云上业务安全可控？ …… 戳图，看懂腾讯安全SaaS化云防火墙 还有新品发布超值优惠福利等你来！ ↓↓↓ 点击“阅读原文”，立即申请云防火墙优惠福利 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
选自arXiv 作者：Alex Lamb, Jonathan Binas, Anirudh Goyal, Dmitriy Serdyuk, Sandeep Subramanian, Ioannis Mitliagkas, Yoshua Bengio 机器之心编译 参与：Panda 在训练数据集上表现优良的深度模型在识别有细微差别的样本时可能会得到非常让人意外的结果。针对这类对抗样本的防御是人工智能安全研究方面重点关注的研究主题之一。近日，蒙特利尔学习算法研究院（MILA）提出了一种有助于提升深度网络在应对对
1 亚马逊AWS服务器宕机。 美国东部时间9月20日凌晨6点左右，亚马逊AWS位于弗吉尼亚州的服务器出现问题，导致多款热门产品和服务的基础设施故障。 这些产品和服务包括Netflix、Airbnb、Product Hunt、Medium、SocialFlow、Buffer、GroupMe、Pocket、Viber和亚马逊Echo等。 2 苹果公司宣布删除iOS恶意应用。 苹果公司9月20日表示，正在对iOS App Store进行清理，删除其中的恶意应用。据了解，这是App Store首次遭遇大规模信息安全
| 在互联网时代，安全已经成为企业的命脉。美团信息安全团队需要采用各种措施和手段来保障业务安全，从而确保美团平台上的用户和商户利益不会受到侵害。
现在，返校季购物可能成为一种全年活动了，但是每年这个时候购物仍然出现高潮。根据2014年7月ebiquity 为 American Express的调查，父母愿意为孩子回学校购买电子设备而一掷千金。 在有学龄儿童和大学生的美国父母网民中，平均返校季电子设备支出是529美元。同时排在第二位的是课本，平均支出270美元；排在第三位的是服装和配饰，支出近265美元。总之，今年父母计划支出平均达到1151美元，比去年增长5%。 移动设备是返校季购物的重头戏，特别这期间促销活动
10月15日-16日，2020亿邦未来零售大会在上海举行。本届大会以“确定性”为主题，聚焦零售行业新流量变革与新消费展开深度探讨。
近日有研究团队发现，人工智能ChatGPT存在一定风险，它可以为黑客提供有关如何入侵网站的分步说明。
就在不久前，我们意外发现了一个PureCrypter样本，而PureCrypter则是一款适用于各种类型恶意软件（例如Agent Tesla和RedLine）的加载器和混淆处理工具。深入分析之后，我还专门为该样本编写了Yara检测规则，当时我便意识到，我是不是也可以写一些Yara规则来识别.NET开发的恶意软件或.NET程序集。
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