任务重：不仅需确认学生健康码，对同住人如父母、兄弟姐妹等人双码信息也需审核确认。...基于EasyDL的 健康码行程码智能识别 让我们来拆解一下究竟需要审查健康码/行程码哪些信息？...针对双码的混合图像需要使用飞桨EasyDL图像分类进行区分。 综上所述，整体解决方案需要三个环节，如下图所示： 基于EasyDL的整体解决方案 对于支持整个项目而言，需要很长时间的上下游处理。...标注格式需要注意 值得提及的是，双码智能识别依赖于EasyDL多样化的功能 图像分类：可以将双码分类与颜色检测结合 物体检测：可以增加类别、以检测代替分类 文字识别：识别多种字体的文字和数字 在这一过程中可以发现飞桨...即使换成其他地区、结构不一样的扫码识别都可以很好地处理，只要标注出关键检测点即可。
本文将用一个简单的人工智能算法，即线性回归算法，预测阿里巴巴 2019 年双 11 的交易额。 1....处理数据 其次，我把历年双 11 的交易额数据，保存到文件「1111.xlsx」中，在林骥的公众号后台回复「1111」，可以获取该文件的链接。...进行预测 接下来，我们调用 sklearn 库中的线性回归算法，对历年双 11 的交易额数据进行拟合，并对 2019 年进行预测，预测结果是 2471 亿元。...小结 本文用一个简单的人工智能算法，预测 2019 年双 11 的交易额为 2471 亿元，并用图形展示了预测的结果。 到此，预测工作算是基本完成了，但数据分析工作还要继续。...等双 11 活动结束之后，我们还应该进行复盘，拿实际数据与预测的结果进行对比分析，计算预测的准确率，分析差异的原因，提出改进的方案，想方设法提高下一次预测的准确率。
Tech 导读 在这次双11的个性化会场我们大规模使用Deco进行研发，带来了48%左右的效率提升，本文将为大家揭秘Deco提效之秘。...Deco 经过 618 大促的初步验证，随后不断升级打磨，在正在火热进行的双 11 个性化会场研发中已经广泛投入使用，覆盖 90% 左右的大促楼层模块，为业务研发带来 48% 左右的效率提升。...图3 双11部分个性化会场及模块 03如何实现一个设计稿生成代码方案 1、生成静态代码 设计稿智能生成代码的第一步是生成静态化的代码，而这一步的核心是如何根据设计稿生成一份「结构化的数据描述」信息，这份数据称为...图10 空间布局算法 图11 投影布局算法 处理好布局结构生成之后需要进行样式计算，是对经过布局推导层得到的结果进行一系列的计算，例如，基于层级关系，可以通过坐标计算得出 Flexbox 主轴、侧轴；...，而后再对区块通过分类算法识别出最有可能的组件类型，再将识别信息写入到 Schema JSON 的节点中，从而最终实现组件识别映射。
传统网站防护基本上都是保护源站，客户购买防火墙、WAF等产品就可以保护自己核心业务的内容不被恶意窃取。但传统防护方式并不能完全满足业务流量通过CDN分发的场景： 部署位置在源站前，主要为了保护源站。...机器流量管理的优势如下： 基于CDN边缘网络架构实现机器流量管理能力，通过请求报文特征识别域名的请求类型，区分是正常的请求还是恶意的机器请求，帮助用户管理自己的请求，阻断恶意请求。...机器流量管理实际结果验证 在双11业务场景，机器流量管理针对访问主站详情页的全部流量做识别，并对 Bot 流量进行细化分类。核心策略是放行搜索引擎等正规商业爬虫，限制或拦截恶意爬虫。...通过分析详情页的流量以及请求的行为特征，分析出近40%的请求都是恶意访问。在双11前，通过开启了处置策略，成功帮助主站某业务拦截了超过70%的爬虫流量。...双11当日，基本上请求的访问特征没有变化，最终拦截数亿次恶意请求、上百万恶意IP及数千万恶意爬取商品ID。
10月25日，DT君邀请了智能产品架构师/全栈工程师/跨界设计师、MIXLAB无界社区创始人池志炜做客数据侠实验室，他将为我们一一解答以上问题，本文为其演讲实录。...在开始前，大家来猜一猜，以下哪张图片是人工智能所创作？我将在文末为大家揭晓答案。 ? 关于“设计师与艺术家会不会被AI取代”这个问题我在业界采访了很多人。...▍实践案例 关于量化之后，如何用机器获取的数据做应用，介绍两个案例： 案例1：基于posenet的人体关键点识别 摄影是日常生活中最接近艺术的一种行为。...利用深度学习的人体关键点识别技术，对海量摄影作品图片的人物姿态关键点以及画面的构图关系进行数据提取，最终通过这些数据的聚类，获取一些典型的类别，从而在大量的摄影作品中，发现最好的人物摄影姿势是什么样子。...有了这两类数据后，我们可以设计这样一款应用：用户上传自己的照片后，应用会自动计算和识别出肤色，并根据肤色自动搭配一个服装。除了服饰之外，配饰、妆容（例如口红色号）也可以实现个性化推荐。
机器学习能够深入挖掘大数据价值，被广泛用于电影推荐、饮食及产品购买推荐等各方面。Amazon、Facebook 与Google等众多公司也已用机器学习来改进其产品及服务。...此外还会通过搜集反馈回来的失败样本，以及人工打码的标定数据，来实时训练和更新识别网络，不断迭代训练进行优化，进一步提高神经网络模型的识别能力。...由于恶意用户仅占总体用户的少部分，具有异常样本“量少”和“与正常样本表现不一样”的两个特点，且不依赖概率密度，因此此异常检测模型不会导致高维输入的下溢出问题。...该模型可识别异常用户盗号、LBS/加好友、欺诈等行为。随着样本增加，恶意请求的uin、类型、发生时间通过分析端通过线下人工分析和线上打击，达到良好的检测效果。...，因此恶意访问、攻击样本的不充分，导致模型训练后的检测准确率有待提高。
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。 ?
《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。...浙大团队分享AI对抗样本技术 [当人工智能遇上安全] 2.清华张超老师 GreyOne和Fuzzing漏洞挖掘各阶段进展总结 [当人工智能遇上安全] 3.安全领域中的机器学习及机器学习恶意请求识别案例分享...再比如淘宝的推荐系统，购买电脑推荐鼠标、键盘等。 当然，上面仅仅是一个比较简单的问题，当我们推广到恶意代码检测等复杂问题时，如果不了解这个领域，可能就会导致模型的结果不理想。...(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
，并通过聚类和优化的LCS算法，有效识别恶意流量中的扫描流量特征（包含同质载荷内容），有效提升规则的准确率。...该分类器可基于决策树、循环神经网络等机器学习或深度学习模型构建，以完成在识别恶意流量等文本分类任务。...进一步，根据采样恶意流量载荷，进行字节级别的聚类，以将恶意流量中的扫描流量识别出来：扫描流量指包含同质载荷内容的流量集合，在聚类过程中将形成聚类簇。...在检测模型识别该载荷内容为webshell的情况下，使用LIME算法能够得到模型将该载荷样本识别为恶意webshell的关键词及其贡献程度的置信度值。...评估数据集（评估集）包含当前批次恶意流量载荷样本（采样率βm），以及正常样本（可与感知阶段检测模型使用相同训练数据集，采样率βn-his），以及与当前批次恶意流量在同一时间窗口内的正常样本（采样率βn-cur
1 清华大学的RealAI 团队15分钟解锁19款手机 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。...据了解，研究团队选取了20款手机进行测试，除了一台iPhone 11外，其余安卓机型均在15分钟内破解。这19款手机覆盖排名前五的国产手机品牌的低端机到旗舰机型。...据介绍，虽然开发出核心算法的难度很大，但如果有黑客恶意开源这一算法，就会极大降低破解的难度。研究人员建议，人脸识别应用方可通过在认证过程中增加检验对抗样本的模块，来防范此类风险。...更有甚者，一旦购房者因为人脸识别系统被判定为“自然到访客户”，就不能享受到渠道优惠，也难怪购买者要戴着头盔来看房子了。 人脸识别技术不能滥用，这在法律上已有明确的规定。...指纹识别相对安全， 指纹被分享的可能性比较小, 但目前也存在被各中App恶意采集的可能。 短信验证则更安全， 由于短信验证码具有一次一码，所以短信验证还是作为支付、用户注册环节中的重要手段。
该样本和以前捕获的一组样本来自于同一个下载源，从代码特征等因素判断为同一作者制作，我们命名此新恶意样本为ADB.Mirai。...在互联网上存在一些未设置权限控制，没有任何密码，高权限的情况对外开放了ADB接口的Android设备，如智能手机，智能电视，机顶盒等，此次受感染正是这些设备。...此样本具备蠕虫特性，受感染设备会继续尝试感染并投递恶意代码。...，有很多被感染IP从2018年11月20日 ~ 2018年11月26日 持续对我们的蜜网节点 5555端口发送攻击相同的Payload (下载地址为同一个IP)。...涵盖威胁识别技术，威胁跟踪技术，威胁捕获技术，威胁主体识别技术。研究目标包括：僵尸网络威胁，通过掌控现网威胁来识别风险，缓解威胁伤害，为威胁对抗提供决策支撑。 内容编辑：伏影实验室 责任编辑：肖晴
无需获取足够多的样本来，减少前期数据采集的工作量，获得较好的参数调优效果。 2、双剑合璧，数据库安全防护加持 数据库的安全是一个永恒的话题。...结合数据资产信息、敏感数据发现信息，对严重偏离模型的用户、行为、数据进行告警和安全等级评估，帮助管理员发现恶意操作等问题，为用户数据库提供更为精准的威胁分析和安全治理建议。...2）基于AI的威胁识别 AI 威胁智能识别引擎，超越传统安全规则库的局限性，未知风险全面掌控。...江湖召集令 9月27日-11月6日，腾讯云数据库王者挑战赛（点击查看详情） 等你挑战！花几分钟参加比赛免费将☟☟抱回家！...， ↓↓点击阅读原文购买
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。
6月5日-6月11日这一周，实际执行的国际客运航班量已经达到5822班，通航61个国家。预计，暑运期间国际客运航班将增至每周6000班以上。...相比之下，小代理只能从大代理渠道商加价拿票，或是用软件抢票、低价购买积分换机票等。此外，大票代其通过与航空公司签订授权获得了机票资质后，可以购买中航信查询端口，查看国际航班机票信息。...3、来访请求中，恶意IP占比13%。通过风险识别分析显示，该航空公司B2C网站上，国际航班的搜索查询量84%为恶意爬虫。...Dinsight实时风控引擎根据业务查询场景的请求、客户端采集的设备指纹信息、用户行为数据行为（鼠标的滑动轨迹、键盘的敲击速率、滑动验证码的滑动轨迹、速率、按钮点击等行为轨迹等），基于安全防控策略，有效地对恶意爬取行为进行识别和拦截...顶象智能验证码能够在注册、登录、查询时，对恶意账号、恶意爬取行为进行实时的核验、判定。对高风险查询拦截，无风险查询放行，中风险验证的方式优化处置。此外，管理部门也在源头上要求航空公司加强防范。
在计算机科学中，手势识别是通过数学算法来识别人类手势的一个议题。用户可以使用简单的手势来控制或与设备交互，让计算机理解人类的行为。...这篇文章将带领你实现在你自己的应用中使用深度学习来识别复杂的手势，比如心形、复选标记或移动设备上的笑脸。我还将介绍和使用苹果的Core ML框架(iOS11中的新框架)。 ?...还包括一个样本数据集，你可以将它传输到你的设备上。...样本数据集：https://github.com/mitochrome/complex-gestures-demo/tree/ddaef7401cf3024c2df0a0af5883bbf2e7fac12a...3.在应用内识别手势 最后，让我们把我们的模型放到一个面向用户的APP中，这个项目的一部分是手势识别（GestureRecognizer。
新闻来源： https://thehackernews.com/2021/11/apt-c-23-hackers-using-new-android.html 隐蔽的新JavaScript恶意软件使用...感染始于包含以“.TXT.js”双扩展名命名的恶意JavaScript附件的网络钓鱼电子邮件。由于Windows默认隐藏扩展名，如果收件人将文件保存到他们的计算机，它将显示为无害的文本文件。...已识别的恶意软件家族包括STRRAT、WSHRAT、AdWind、Formbook、Remcos、Panda Stealer、GuLoader和Ratty。...在分析的155个样本中的10个，加载程序建立了C2通信以获取第二阶段恶意软件。...该组织还解锁了Apple制造的被盗或丢失的设备，通过将它们锁定到设备上创建的第一个帐户与原始购买者相关联。
本次只有四家一线网络安全企业获得了双证书，测评严格，腾讯云云镜是首批通过该认证的极少数产品之一。 ? ?...02 云上用户免安装，自动关联云镜防护系统 在腾讯云平台，客户新建和购买的云服务器自动同步安全策略，用户无需再维护各种安全检测脚本；安全事件可在腾讯云的控制台统一管理，省去登录多台服务器的麻烦，无需用户做任何操作...，购买云服务器即可使用，大大地提升安全工程师工作效率。 ...04 AI 检测引擎和海量样本资源，构建领先的检测能力 针对恶意程序类的检测，后端集成腾讯电脑管家新一代 TAV 反病毒引擎及哈勃分析系统，快速响应未知风险。...基于机器学习的 WebShell 检测引擎，有效对抗加密变形类恶意脚本，新增恶意样本检出率达92%，业内同行产品均是70%左右。 ?
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。...而在2019年7月份捕获的双尾蝎APT组织样本中该组织的编译戳为2019.7.14 11:08:48而在本次活动所捕获的样本中我们发现该组织将编译时间戳统一改为:1970.1.1 1:00,也就是置0....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
ChatGPT让我们看到了人工智能的未来、它的影响以及它帮助人类的能力。它于去年11月推出，在五天内获得了超过100万用户，可以说它引起了轰动。...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。...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。
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