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5个问题帮你鉴别大数据安全分析真伪

传统分析方法存在诸多缺陷,越来越需要分析更多安全信息、并且要更加快速做出判定和响应。信息安全也面临大数据带来挑战 大数据安全分析应运而生。...今天解决方案通常包括昂贵集群加上静态商业智能报告以及看上去不错、但实际作用不大可视化仪表盘。...着眼于分析和如何应用有价值数据来得到实时决策、发现关键模式、决定持续性和不断变化安全政策,大幅提高安全性,这才是有用。...一般来说,更多数据会产生更好效果,但如果打破一定边界数据也会变无用。你应该寻找平台,有效地扩展。寻找那些使用NoSQL方法、柱状数据域和一个内存中分布式并行处理架构系统。...一个有效系统不应该要求一个节点几TB数据 - 比率必须要高得多。 5、你数据管理架构面对大量数据是否灵活? 大数据具有多种层次和许多选项,这将帮助你和一些可以削弱你复杂性。

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挑战 11 种 GAN图像真伪,DeepFake鉴别一点都不难 | CVPR2020

既然我们可以用GAN来合成难辨真伪假图,反过来我们也可以用GAN去鉴别图像真假。GAN一般基于CNN结构,当用来作为鉴伪模型时也有很多不足。...来自伯克利和Adobe研究者最近提出了一种通用鉴别方法,通过训练一个单一ProGAN就可以鉴别其他11种 GAN 生成图像真伪,并且具有较高准确率和较强鲁棒性,对于新提出StyleGAN2...新模型 作为一个鉴别图像真伪模型,除了考虑对抗现有的GAN之外,还需要评估其对未来影响力。当合成图像技术不断发展时,它是否还能击败新GAN也是我们所关注。...可视化分析 上面的实验分析表明,一个单一ProGAN就能够鉴别其他各种GAN生成图像真伪了。这只是从结果上分析,那么它内在本质是怎样呢?训出来模型到底学到是什么呢?...4 讨论与总结 尽管这篇论文在鉴伪上更胜一筹,但是还是有许多令人担忧地方。 论文方法虽然泛化性能很高,但是毕竟不是100%准确鉴别图像真伪

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工作想法从哪里

提出论点 研究想法,兼顾摘果子和啃骨头。...两年前,曾看过刘知远老师一篇文章《研究想法从哪里来》,直到现在印象依然很深刻,文中分析了摘低垂果实容易,但也容易撞车,啃骨头难,但也可能是个不错选择。...初入团队,寻找自己立足点,需要一个工作想法。每年末,抓耳挠腮做规划,想要憋出一个工作想法。很多同学,包括我自己,陆陆续续零零散散想到很多点,然后自己不断否掉。...人三维+时间半维 具体如何找到想法,一时半会没有头绪。因此,回到最初起点,从人层面,我有什么?我想要有什么?...引用 研究想法从哪里来 杜跃进:数据安全治理基本思路 来都来了。

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敲敲级简单鉴别H图片小程序

os.path.splitext(fname)[-1] == '.jpg': # 判断后缀名 try: # 这里支持传入多个需要鉴别的本地图片地址...图片为色情图片评分:{porn_score}".format(porn_score=data['porn_score']) print "!...图片 {filename} 可上传 ! 性感值:{hot_score} ! 图片为色情图片评分:{porn_score} !...运行 激动时刻到啦,我们要将测试图片准备好哟!加上骚骚颜色! 完美啦! 男生还没有测。。并不知道能不能检测到。。如果有人成功检测也和我说下哟。...声明:核心功能都是人家写好接口哟,我就是调用啦~所以这个小程序简单到不能再简单了,正好适合我这样新手拿来玩玩。我是个新手,所以有哪些代码写不合理地方,请提出来,我改正!

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AI换脸鉴别率超99.6%,微软用技术应对虚假信息

以技术防御技术,让假脸无所遁形 为了解决这个问题,学界与业界开始研究如何利用 AI 技术去反向鉴别图像、视频真伪。...FaceSwap 是一个学习重建脸部特征深度学习算法,可以对给出图片进行模型替换,人类对于此类换脸识别率也是75%左右*。...Face2Face 则是用其他真实的人脸去替换原本的人脸,不涉及人脸生成,对于它制造脸,人类识别率只有41%*。...图1:微软亚洲研究院开发模型分别提取蒙娜丽莎和赫本图片身份信息和属性信息进行合成 因此,微软亚洲研究院研发换脸鉴别算法,基于 FaceForensics 数据库测试结果均超越了人类肉眼识别率以及此前业界最好水平...表1:针对已知换脸算法识别测试结果 更重要是,一般换脸鉴别方案需要针对每一种换脸算法研发专门换脸鉴别模型,想要鉴别一张图像真伪,需要逐个尝试所有模型。

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AI换脸鉴别率超99.6%,微软用技术应对虚假信息

以技术防御技术,让假脸无所遁形 为了解决这个问题,学界与业界开始研究如何利用 AI 技术去反向鉴别图像、视频真伪。...FaceSwap 是一个学习重建脸部特征深度学习算法,可以对给出图片进行模型替换,人类对于此类换脸识别率也是75%左右*。...Face2Face 则是用其他真实的人脸去替换原本的人脸,不涉及人脸生成,对于它制造脸,人类识别率只有41%*。...图1:微软亚洲研究院开发模型分别提取蒙娜丽莎和赫本图片身份信息和属性信息进行合成 因此,微软亚洲研究院研发换脸鉴别算法,基于 FaceForensics 数据库测试结果均超越了人类肉眼识别率以及此前业界最好水平...表1:针对已知换脸算法识别测试结果 更重要是,一般换脸鉴别方案需要针对每一种换脸算法研发专门换脸鉴别模型,想要鉴别一张图像真伪,需要逐个尝试所有模型。

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中国模式识别与计算机视觉大会|多模态模型及图像安全探索及成果

增加训练数据数量和多样性可以改善性能。二、图像安全======随着生成式的人工智能快速发展,越来越多系统都能够生成图像,图像真伪以及安全也越发重要。...下图展示了 AI 图像安全在文档图像篡改以及人脸真伪具体案例:1、篡改种类图像篡改指的是对数字图像未经授权或欺骗性修改,以改变图像内容或意义。分为四种类型:复制移动、拼接、擦出、重打印。...该产品具有独特优势:准确率高:基于海量图片样本训练模型,针对图片模糊、倾斜、翻转等情况进行专项优化,鲁棒性强,总体识别准确率行业靠前。...4、AIGC假图鉴别在安全领域,合合信息紧跟时代步伐做了生成式AI鉴别工作,主要包括身份验证与访问控制、移动设备安全检测、数字图像真实鉴定。...郭丰俊博士以人脸鉴别场景为例,提出该鉴别体系架构是通过通过多个空间注意力头来关注空间特征,并使用纹理增强模块放大浅层特征中细微伪影,增强模型对真实人脸和伪造人脸感知与判断准确度,其中纹理细节变化是人脸鉴别的一个非常重要依据

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“一网打尽”Deepfake等换脸图像,微软提出升级版鉴别技术Face X-Ray​

虽然研究者们为检测换脸图片提出了多种AI鉴别算法,但随着换脸算法不断改造升级,鉴别算法很难跟上换脸算法变化。 微软亚洲研究院团队近期提出Face X-Ray算法或将改变这种局面。...微软亚洲研究院常务副院长郭百宁称,“Face X-Ray技术像医院X光一样。它能鉴别图片真假,不但能告诉你图片有没有进行过换脸操作,而且还能告诉你换脸操作边界在什么地方。”...此前换脸鉴别方法主要从第二步入手,通过检测换脸过程中产生瑕疵,确定图像真伪,但是,这一瑕疵并不唯一确定,不同换脸算法合成时造成瑕疵大相径庭。 ?...因此,Face X-Ray 通过确定图像是否包含两种不同噪声,就能判定一张人脸图像为合成图像几率。...同时,使用分类器方法前提是一定要收集大量假图片才能进行训练,但“假图片”本身可能已经对社会造成了危害。 Face X-Ray则把换脸鉴别技术推到了更高层次。

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我博客图片存在哪里

有人问我我博客图片是存在哪里,为什么图片域名和博客域名不一样,是单独为了放图片一个域名吗? 答:是,也不是。 是 是因为这个域名指向是七牛云存储,并没有指向我服务器。...怎样把域名弄到七牛上用七牛云存储放图片?很简单!你只需要注册一个七牛账号,一个域名。 为啥不把图片上传到服务器呢?数据可以写一个脚本定时备份嘛,图片呢?定时备份?数据不得老大了。...所以将图片上传至第三方最后记录一个url地址就可以了。 1、打开七牛,注册完毕后创建一个仓库 ? 注册完成后,你会看到七牛给了三个测试用URL。这个也可以访问,但是域名太难记 ?...2、认证后,配置自定义域名,点开CNAME,到域名服务商哪里解析(我用阿里) ? 3、DNS解析 你拿到CNAME之后,需要去域名哪里添加CNAME记录,因为七牛需要验证。...验证成功后,就可以使用域名+图片名称当做你图片url了 ? 如果你需要添加证书的话,还需要加一个TXT记录值,上面图片也贴出来要如何添加了。

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塔秘 | 揭密GAN(生成对抗网络)

判别模型:与生成模型相对应,判别模型作用就是通过学习数据内部规律,识别出传入模型数据是真实观测数据,还是由生成模型生成数据。 简单说来,就是一个是作假,一个是鉴别真伪。...通过不断训练,作假生成模型生成数据越来越像真的,以此同时,鉴别真伪判别模型鉴定能力也越来越强。...通过不断大量数据反复迭代训练,最终,生成模型生成数据可以超过人类判定能力,同时,判别模型鉴别能力也将超过人类水平。...通过不断迭代优化,就可以训练出能够生成以假乱真数据生成器G,和能够有火眼金睛能力鉴别器D。...数据集 中国香港中文大学汤晓鸥教授实验室公布大型人脸识别数据集: Large-scale CelebFaces Attributes (CelebA) Dataset 10K 名人,202K 脸部图像

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python读取图片信息_糖炒栗子大还是小

大家,又见面了,我是你们朋友全栈君。...(告诉电脑去哪里执行以下代码) URL = 我们所常说网址 #指定url url = '网址' 4.有了UA伪装以及URL,接下来我们就要去访问目标网站,把网站源代码给拿下来 #发起请求 resposne...()函数结合表达式进行标签定位,提取指定内容 我们这里是只要存储图片区域就可以了,有不懂可以去查一下 很简单 li_list = tree.xpath('/html/body/.../a/b/text()')[0] + '.jpg' #获取图片存储位置,别忘了加上前面的域名(不知道叫啥,前缀) href = 'https://pic.netbian.com/' +.../a/img/@src')[0] #这个是再次模仿人去获取图片信息,这次url是单纯图片存储位置 img_response = requests.get(url=href,headers

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【学术分享】刘知远:研究想法从哪里

而计算机领域流行着一句话“IDEA is cheap, show me the code”,也说明对于重视实践计算机学科而言,想法好坏还取决于它实际效能。这里就来谈下好研究想法从哪里来。...那么什么才是想法呢?我理解这个”“字,至少有两个层面的意义。 学科发展角度“ 学术研究本质是对未知领域探索,是对开放问题答案追寻。...研究想法从哪里来 想法还是不好,并不是非黑即白二分问题,而是像光谱一样呈连续分布,因时而异,因人而宜。...那么,研究想法从哪里来呢?我总结,首先要有区分研究想法与不好能力,这需要深入全面了解所在研究方向历史与现状,具体就是对学科文献全面掌握。...“ 我当时回答如下: 我感觉,产业界开始集团化搞问题,说明其中主要开放性难题已经被解决得差不多了,如语言识别、人脸识别等,在过去20年里面都陆续被广泛商业应用。

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国内人脸识别第一案来了,我们来谈谈国外法规和隐私保护技术

据了解,“Deepfake鉴别挑战赛”目标是,找到一款能检测视频是否被换过脸工具,并且它能被每个人便捷操作。...,因此,无论是主动给图片添加水印还是通过“找茬”来辨别真伪,都是解决 Deepfake 造假问题必要手段。...功能上,长毛猫Angora 记忆力、动手能力强,可以快速找到换脸视频原版本,或者是不同版本。而短毛猫 Maru 则嗅觉敏锐、火眼金睛。它可以弥补长毛猫 Angora 不足。...用区块链技术鉴别图片和假视频 能够用技术来解决技术问题,不只有AI,区块链技术同样也能解决假图片问题。...通过这些信息,媒体和用户可以判断出该图片是否经过PS等人为修饰,进而判断相关资讯真伪。 除了鉴别图片,区块链技术还能鉴别假视频。

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国内人脸识别第一案,我们来谈谈国外法规和隐私保护技术

据了解,“Deepfake鉴别挑战赛”目标是,找到一款能检测视频是否被换过脸工具,并且它能被每个人便捷操作。...,因此,无论是主动给图片添加水印还是通过“找茬”来辨别真伪,都是解决 Deepfake 造假问题必要手段。...功能上,长毛猫Angora 记忆力、动手能力强,可以快速找到换脸视频原版本,或者是不同版本。而短毛猫 Maru 则嗅觉敏锐、火眼金睛。它可以弥补长毛猫 Angora 不足。...用区块链技术鉴别图片和假视频 能够用技术来解决技术问题,不只有AI,区块链技术同样也能解决假图片问题。...通过这些信息,媒体和用户可以判断出该图片是否经过PS等人为修饰,进而判断相关资讯真伪。 除了鉴别图片,区块链技术还能鉴别假视频。

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国内人脸识别第一案,我们来谈谈国外法规和隐私保护技术

据了解,“Deepfake鉴别挑战赛”目标是,找到一款能检测视频是否被换过脸工具,并且它能被每个人便捷操作。...,因此,无论是主动给图片添加水印还是通过“找茬”来辨别真伪,都是解决 Deepfake 造假问题必要手段。...功能上,长毛猫Angora 记忆力、动手能力强,可以快速找到换脸视频原版本,或者是不同版本。而短毛猫 Maru 则嗅觉敏锐、火眼金睛。它可以弥补长毛猫 Angora 不足。...用区块链技术鉴别图片和假视频 能够用技术来解决技术问题,不只有AI,区块链技术同样也能解决假图片问题。...通过这些信息,媒体和用户可以判断出该图片是否经过PS等人为修饰,进而判断相关资讯真伪。 除了鉴别图片,区块链技术还能鉴别假视频。

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SIGGRAPH提出图像修复技术

因此,对于像上面的花卉图片这样简单图像,其恢复效果很好,原因在于,利用图像块匹配算法可以得出绿叶是花卉图片主要纹理,从而找到被删除部分与已有图像关联。...全局和本地环境鉴别器网络则被用于改善图像修复技术网络。前者通过观察整个图像来评估其整体是否连贯,后者则通过查看以修复区域为中心微小区域,来确保生成补丁本地一致性。...也就是说,有两个辅助网络来帮助训练。这两个辅助网络返回一个结果,以检测生成图像真伪性。 整个培训阶段需要在一台配备四个高端GPU机器上花费2个月时间才能完成,因此耗费时间也是很多。...论文方法示例 下面我们来看一个运用改进方法进行复杂的人脸图像修复具体示例: ? 人脸图像修复技术示例 修复效果比图像块匹配算法修复效果要好上很多。...除了人脸修复,还有很多复杂图像修复案例,再来看看下面这些: ? ? 图像修复技术示例

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在线识别图片来源原理 选择在线识别图片来源程序

如今已是数字化时代,彩色图片越来越多图片进入到日常生活中。有很多时候,大家可能会并不清楚一张图片来源,这就需要用到一些在线识别图片来源程序。那么在线识别图片来源程序是如何工作?...在众多识别程序中,如何去选择识别程序呢?项目就来为大家简单介绍一下。 image.png 一、在线识别图片来源原理 首先,在线识别图片程序或程序主要是依托大数据来进行处理。...简单来说,就是需要一个有大量图片数据库。图片数目越多、种类越多,所识别出图片准确性越高。之后就是去建立算法。将要识别的图片颜色进行分割化处理。...二、选择在线识别图片来源程序指南 一款图片识别程序关键就是要看数据库是否庞大。只有巨大数据库才会有大量识别材料,只有庞大识别材料才会让用户查找图片来源过程更加可靠、准确。...以上就是为大家带来关于在线识别图片来源原理,以及一些识别图片来源程序选择方法。优质图片识别程序并不少,只要精挑细选一下就可以找到程序。

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微服务优势在哪里,为什么别人都在说微服务

我六月底参加深圳一个线下技术活动,某在线编程 CEO 谈到他们公司发版,说:“我说话这会儿,我们可能就有新版本在发布。”,这句话令我印象深刻。...传统单体应用,所有的功能模块都写在一起,有的模块是 CPU 运算密集型,有的模块则是对内存需求更大,这些模块代码写在一起,部署时候,我们只能选择 CPU 运算更强,内存更大机器,如果采用了了微服务架构...可以灵活采用最新技术 传统单体应用一个非常大弊端就是技术栈升级非常麻烦,这也是为什么你经常会见到用 10 年前技术栈做项目,现在还需要继续开发维护。...服务拆分 个人觉得,这是最大挑战,我了解到一些公司做微服务,但是服务拆分乱七八糟。这样到后期越搞越乱,越搞越麻烦,你可能会觉得微服务真坑爹,后悔当初信了说微服务鬼话。...这个段子形象说明了分布式系统带来挑战。

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