两年前,曾看过刘知远老师的一篇文章《好的研究想法从哪里来》,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,但也可能是个不错的选择。...)账号、ak账密、ip、nat、netstat、浏览器行为、机器上行为等全部关联刻画,目的和攻击者画像倒是一致,以人为本,做人这个点。...当前数据安全风险感知项目属于员工误用和滥用数据这条路径,资金安全防窃取项目属于黑客窃取资金路径,技术风险部在做的资金安全属于误用和滥用资金路径。...三维排列组合还不够,防守方视角还可以再交叉一个事前事中事后的时间维度,所以做的事情又可细分为:普通员工误用数据的事前检测、事中感知、事后溯源三个点,每一个点都是独一无二有自己定位的点,简称“不卷点”。...引用 好的研究想法从哪里来 杜跃进:数据安全治理的基本思路 来都来了。
使用动态ip登录账号在一定程度上提供了额外的安全保障和匿名性,但与此同时也存在一些风险和风控挑战。本文将解密使用动态ip登录账号的真相,明确安全与风险的并存之道。...对于那些在网络上频繁活动或在敏感行业从事工作的用户来说,使用动态ip登录账号可以减少个人信息的暴露风险,提高网络安全性。...3、风险及挑战: 不稳定性和可靠性:动态ip的质量和稳定性因服务提供商而异。使用低质量的动态ip可能导致不稳定的连接,影响登录的可靠性和用户体验。...黑名单及封锁:某些网站或服务提供商会检测并封锁已知的动态ip地址,以防止滥用或不正当行为。如果您使用的动态ip被列入黑名单,可能会导致登录受限或无法访问目标网站。...在使用动态ip登录账号时,用户应仔细阅读和遵守相关网站或服务的规定,确保自己的行为合规。 使用动态ip登录账号既提供了隐私保护和绕过地理限制的好处,又存在一定的风险和风控挑战。
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的计算机学科而言,想法的好坏还取决于它的实际效能。这里就来谈下好的研究想法从哪里来。...那么什么才是好的想法呢?我理解这个”好“字,至少有两个层面的意义。 学科发展角度的”好“ 学术研究本质是对未知领域的探索,是对开放问题的答案的追寻。...好的研究想法从哪里来 想法好还是不好,并不是非黑即白的二分问题,而是像光谱一样呈连续分布,因时而异,因人而宜。...那么,好的研究想法从哪里来呢?我总结,首先要有区分研究想法好与不好的能力,这需要深入全面了解所在研究方向的历史与现状,具体就是对学科文献的全面掌握。...相对而言,那些困难的问题,愿意碰的人就少,潜下心来啃硬骨头,也是不错的选择,当然同时就会面临做不出来的风险,或者做出来也得不到太多关注的风险。
根据Bloomberg的最新报道,近期发生了一系列针对天朝人民的网络攻击,网络犯罪分子利用窃取来的Apple ID来入侵用户的账号,并从中窃取大量金钱。...随后,腾讯和阿里巴巴均提醒了各自用户,需警惕账号异常情况,尤其是那些支付宝账号、微信支付账号、数字钱包或信用卡绑定了Apple ID的用户。...接下来,我们会给大家提供几个保护自己账号安全的方法: 1、 设置健壮的密码:你的密码是抵御网络攻击的第一道防线,所以在设置密码的时候应该尽可能地复杂。...为了更好地保护我们的Apple ID,尤其是那些绑定了金融账号的Apple ID,希望大家将绑定的邮箱修改为一个独立的邮箱,并设置独立的密码。...4、 监控你的金融账号:Apple ID在绑定了金融账号之后,大家需要定期检查自己绑定的金融账号以及信用卡的消费情况,及时上报可疑的交易。大多数借记卡和贷记卡都提供了免费的卡片异常监控服务。
我六月底参加深圳的一个线下技术活动,某在线编程的 CEO 谈到他们公司的发版,说:“我说话的这会儿,我们可能就有新版本在发布。”,这句话令我印象深刻。...传统的单体应用,所有的功能模块都写在一起,有的模块是 CPU 运算密集型的,有的模块则是对内存需求更大的,这些模块的代码写在一起,部署的时候,我们只能选择 CPU 运算更强,内存更大的机器,如果采用了了微服务架构...可以灵活的采用最新技术 传统的单体应用一个非常大的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 年前的技术栈做的项目,现在还需要继续开发维护。...服务的拆分 个人觉得,这是最大的挑战,我了解到一些公司做微服务,但是服务拆分的乱七八糟。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好的鬼话。...这个段子形象的说明了分布式系统带来的挑战。
对于想要在网络上建设网站的用户而言,首先需要为网站购买一个合法的域名,不过很多人对于购买域名并没有实际的经验,因此往往不知道在哪里才能买到需要的域名。那么买域名哪里好?域名供应商的选择标准是什么?...买域名哪里好呢 域名是外部用户访问用户网站的地址,只有准确的地址才能够让别人进入自己的网站,并且域名和网址并不是相等的关系,域名需要经过解析才能够获得网址。...域名的选择标准 很多人在网络上查找后会发现,提供域名的域名供应商在网络上是非常多的,那么买域名哪里好?域名供应商如何来选择呢?...其实有心的用户会发现,网络上的域名供应商虽然多,但不少域名供应商的都只是代理的性质,所提供的域名种类相对比较少,因此在选择域名供应商时应当尽量挑选那些一级域名商,这样可以选择的域名种类会更加丰富。...买域名哪里好?如何挑选域名供应商?
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的计算机学科而言,想法的好坏还取决于它的实际效能。这里就来谈下好的研究想法从哪里来。...那么什么才是好的想法呢?我理解这个”好“字,至少有两个层面的意义。 学科发展角度的”好“ 学术研究本质是对未知领域的探索,是对开放问题的答案的追寻。...好的研究想法从哪里来 想法好还是不好,并不是非黑即白的二分问题,而是像光谱一样呈连续分布,因时而异,因人而宜。...那么,好的研究想法从哪里来呢?我总结,首先要有区分研究想法好与不好的能力,这需要深入全面了解所在研究方向的历史与现状,具体就是对学科文献的全面掌握。...相对而言,那些困难的问题,愿意碰的人就少,潜下心来啃硬骨头,也是不错的选择,当然同时就会面临做不出来的风险,或者做出来也得不到太多关注的风险。
否则在各种同类软件不断刷新的当今,一个无法给用户提供较好体验的软件自然会被淘汰。哪里有服务好的应用性能监控呢?...哪里有服务好的应用性能监控 对于哪里有服务好的应用性能监控这个问题,现在应用市场已经出了很多的类似软件。...一些大的软件制造商或者云服务器商家出产的应用性能监控,一般可信度和质量是比较高的,它们拥有的研发平台是高科技的技术团队,对系统的研发和细节设置肯定是一般的小厂家所不能比的。...上面已经解决了哪里有好的应用性能监控的问题,性能监控在对应用进行实时分析和追踪的过程当中,如果发现了问题,它的报警渠道都有哪些呢?...以上就是哪里有服务好的应用性能监控的相关内容,随便在搜索引擎上搜索一下就会有很多品牌正规的监控软件出现,用户们按需选择就可以了。
另外,文末点下「赞」和「在看」,这样每次新文章推送,就会第一时间出现在你的订阅号列表里。 当时耗费数周,手动标注了数 K 条微博账号数据集,正负样本 1:1,构建识别模型,准确度在 85% 左右。...只要输入一个微博用户的 uid,就能自动抓取账号信息并且进行 spammer 属性判别。 近来得空,升级了下模型,主要是对数据集进行了再次标注,尽可能保证训练数据的噪声尽可能低。...同时新加了一些识别特征,比如同时抓取账号发布过的微博文本信息,账号的多(3)层深度关系网络等等,精确度上升到了 95% 左右。...但是这带来了一个新问题,由于新加的判别特征抓取特别耗时,一个账号的判别耗时指数上升。...原来是秒级,到 95% 左右的精度,抓取一个账号的所有特征耗时来到了百秒级; 这种速度是显然难以接受的,于是我做了一个折中的处理,微博文本信息只抓第一页的微博,深度关系网络只抓第一层,且限制 10 个节点
关于Packj Packj是一款功能强大的代码安全检测工具,该工具本质上是一个命令行接口工具套件,可以帮助广大研究人员检测软件代码包中潜在的恶意或高风险代码,旨在缓解软件供应链攻击。...该工具支持识别当前热门开源软件管理工具中提供的软件代码包,比如说NPM、RubyGems和PyPI等。在该工具的帮助下,我们可以持续审查软件包并获取免费的风险评估报告。...工具下载 由于该工具基于Python 3开发,因此我们首先需要在本地设备上安装并配置好Python 3环境。...clone https://github.com/anil-yelken/Vulnerable-Soap-Service.git (向右滑动,查看更多) Packj提供了下列工具: Audit:用于检测软件代码包中的高位风险属性...高风险”属性,即可能会让其容易受到供应链攻击的各种因素。
关于Spray365 Spray365是一款功能强大的密码喷射工具,该工具主要针对微软服务而设计,可以帮助广大研究人员通过密码喷射技术识别微软账号(Office 365 / Azure AD)中的有效凭证...我们可以直接选择使用Spray365生成的Spray365执行计划,或者利用其他能够生成兼容JSON结构的工具来构建专门的密码喷射工作流。...Spray365提供了一些针对凭证喷射的实用选项,其中的随机用户代理可用于检测和绕过配置为“限制允许设备类型”的不安全条件访问策略。...类似的,“--shuffle_auth_order”参数是一种基于“最小预测”模式的密码喷射方式,虽然这种方式不是很完美,但随机尝试凭证的顺序也有其他好处,比如说可以提升检测密码喷射行为的难度等等。...以-s(喷射)模式来运行Spray365之后,Spray365将会处理指定的执行计划,并喷射对应的凭证: $ python3 spray365.py -s <path_to_execution_plan
,连LeCun看了都说好。...这篇文章提出的能量模型想法在之前分享的《OWOD:开放世界目标检测,更贴近现实的检测场景 | CVPR 2021 Oral》也有应用,有兴趣的可以去看看。 ...为此,论文提出energy-based方法来检测OOD输入,将输入映射为energy score,能直接应用到当前的网络中。...当模型fine-tuned好后,即可根据公式7进行OOD检测。Experiment*** ID数据集包含CIFA-10、CIFAR-100,并且分割训练集和测试集。...不同于softmax置信度,energy score能够对齐输入数据的密度,提升OOD检测的准确率,对算法的实际应用有很大的意义。
在最新发布的《年度SIEM检测风险状态报告》中,CardinalOps揭示了企业SIEM中检测覆盖和用例管理的当前状态。...已经获取了足够的数据,可能涵盖所有MITREATT&CK技术的94%。这表明我们不需要收集更多的数据,而是需要扩展我们的检测工程流程,以更快地开发更多的检测。...根据ESG的研究,89%的组织目前使用MITRE ATT&CK来降低安全运营用例的风险,例如确定检测工程的优先级,将威胁情报应用于警报分类,以及更好地了解对手的战术、技术和程序(TTPs)。...另一种解释可能是,检测工程师面临着为这些高动态资产编写高保真检测以警告异常活动的前景的挑战。 检测态势管理的最佳实践 组织需要在SOC中更有意识地进行检测。但是,我们应该检测什么?...将威胁知识转化为检测的过程是什么? 开发新检测通常需要多长时间? 是否有一个系统的过程来定期识别由于基础设施变更、发明人变更或日志源格式等原因而不再有效的检测? 2.
关于gssapi-abuse gssapi-abuse是一款针对GSSAPI滥用的安全检测工具,在该工具的帮助下,广大研究人员可以直接在目标活动目录网络环境中检测存在GSSAPI滥用风险的主机。...功能介绍 当前版本的gssapi-abuse具备以下两个功能: 1、枚举加入了活动目录中的非Windows主机,且这些主机能够通过SSH提供GSSAPI身份验证; 2、针对没有正确的正向/反向查找DNS...在匹配服务主体时,基于GSSAPI的身份验证是严格的,因此DNS条目应通过主机名和IP地址与服务主体名称匹配; 一级标题 gssapi-abuse的正确运行需要一个有效的krb5栈(拥有正确配置的krb5...工具安装 由于该工具基于Python 3开发,因此我们首先需要在本地设备上安装并配置好Python 3环境。...目前,DNS模式依赖于一个针对特定域控制器的工作krb5配置(包含有效的TGT或DNS服务凭证),例如dns/dc1.victim.local。
为规范施工现场管理,并借助互联网技术手段实现建筑业监督管理的信息化,强化监督执法部门的监管手段,提高政府宏观调控的科学性、动态性、准确性,构建智能化的工地安全生产监管与风险预控平台成为当前亟待解决的需求...结合现在的高科技图像处理手段,还可实现主动预警、风险预测等能力,有了良好的环境,全方位的安全保障,才能创造良好的社会效益和经济效益。...EasyCVR平台可提供多协议的设备接入、采集、AI智能检测与识别、处理、分发等服务,还能支持对视频监控场景中的人、车、物进行抓拍、检测与识别,对异常情况进行智能提醒和通知,可广泛应用于安防监控、智能分析...5)AI智能检测与风险预警安全帽与防护服穿戴检测将AI安全生产摄像机部署在工地、矿区的各个出入通道口、施工作业区域等位置,对进入作业区域的工作人员自动检测与识别是否佩戴安全帽、穿着工装、防护服等,若未按照规定着装则将触发告警...烟火识别实时检测与识别烟火,一旦监测到烟雾、火焰,便立即触发告警,还可以联动消防装置进行喷淋灭火。睡岗离岗检测对监控区域内的人员睡岗离岗行为进行识别,防止一些关键性的岗位因职责疏忽造成不可估量的损失。
,所发明的车道线检测算法与以往相比,可端到端训练、参数量更少、速度更快(高达420 fps,单1080Ti)。...Facebook的DETR目标检测算法,说明了Transformer用于计算机视觉的巨大潜力。 该文的一大目标即是将Transformer用于车道线检测,将其用于特征提取部分。...另外,车道线检测以往的方法往往需要经过特征提取和后处理两个过程,这使得整个算法不能端到端训练,作者借助于对车道线曲线和相机内参的描述,采用多项式参数模型来描述车道线,并配以Bipartite Matching...与PolyLaneNet算法检测结果比较: ? 可见,该文算法拟合的车道线更加精确。 下图为在作者收集的FVL数据集上的效果: ?...尽管训练集中没有夜间行车数据,但该文算法仍能很好的检测车道线,表明其强大的泛化能力。
人的一生,健康最关键,现在的高科技环境下,健康风险预测变的容易很多!CEO 库克本周一透露他们正在研究类似于 Apple Watch 心脏监测的技术,用于在早期发现健康风险。 No.1 看这里!!...心脏监测的技术,用于在早期发现健康风险。...现有的 Apple Watch 已具备房颤(AFib)检测功能,这是一种常见的持续性心律异常,是心脏出现严重健康问题的表现,通常伴有高中风风险。...不管是房颤检测还是心电图绘制,苹果强调的都是 Apple Watch 在预防或发现疾病方面的作用,毕竟它并不能代替专业医疗仪器。...转载原标题:预防比治疗更重要,库克说苹果在为 Apple Watch 开发更多健康风险检测功能
(prototype)学习框架,实时的学习视频中的正常模式,来辅助视频帧的预测,然后通过视频帧的预测误差和原型与输入特征的距离来检测异常。...算法在多个无监督异常检测的数据集上均达到了SOTA performance。 1. 简介 近来,基于自编码器的视频帧重建(或未来帧预测)方法成为视频异常检测的一个潮流算法。...利用训练集的不同场景,我们学习一组最优的初始化参数集合和对应的更新步长,在测试时,更新对应的参数,我们就可以得到场景模式自适应的异常检测器。 3....试验结果 DPU在无监督的异常检测数据集上进行了试验,均得到最优或次优的结果。 MPU在元学习few-shot场景下,也取得了不错的结果。...我们展示了原型学习过程中产生的自注意力图(第一列是未来帧,第二列是检测得到的异常图,第三列是多组自注意力图之和,后面三列均是单个注意力图): 我们还展示了算法模型在一些测试视频上的预测结果: 我们还分析了多个
一组IBM研究人员利用机器学习的能力找到了一种方法,通过简单的血液检测与该疾病相关的生物标记物,一种叫做淀粉样蛋白β的肽。...他们提出的解决方案甚至可以比脑部扫描更早地检测出一个人患阿尔茨海默症的风险,而且远在症状开始出现之前。它可以为医生提供他们需要的药物,以便更好地照顾他们的病人。...已经出现轻度认知障碍的人,如果他们的脊髓液中肽的浓度异常,那么他们患上这种疾病的几率显然是正常人的2.5倍。 不幸的是,收获用于测试的脊髓液是高度侵入性的,昂贵且不适合早期检测程序。...虽然测试实际的脊髓液显然会更准确,但IBM认为其血液检测有助于预测阿尔茨海默症的风险,准确率高达77%。该方法仍处于测试的早期阶段,但在未来,科学家们还可以使用它来为开发治疗方案。...科学家尚未找到方案的原因是大多数受试者的大脑通常在检测时已经太晚了。这项测试可以发现处于疾病早期阶段的人,在这个阶段仍有机会减缓病情。
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