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
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
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
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。
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
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。
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
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？
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
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，
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
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。
从早上6点多开始，王宇开始用批量抢购软件登录东风雪铁龙小程序，准备抢那款热门C6车，却始终未成功。不是被被系统拦截，就是无法通过验证。他修改了好多次设备参数信息，更换了好几批IP地址，甚至启用了一批从未使用过新账号，却依旧被小程序验证码拦截警告。
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
数据是矛也是盾：大数据是如何打击黑产的？
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。 （2020亿邦未来零售大会） 会上亿邦动力网发布了《2020中国零售品牌数字化转型白皮书》（以下简称《白皮书》），对中国零售品牌的数字化转型进行了全方位的研究和展示，其中腾讯安全天御的智能营销风控方案作为典型实例被重点推荐。 （《2020中国零售品牌数字化转型白皮书》） 亿邦动力网是我国影响力最大的电子商务专业媒体，而亿邦动力研究院则是我国知名电商研究智库机构。亿
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？
近年来，随着机器学习、深度学习等人工智能技术的迅猛发展，其在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域已经得到大规模应用，可以为传统方法很难解决或无法适用的问题提供有效的方案，也已经成为网络安全领域中的热门研究方向，比如将人工智能应用于恶意加密流量的检测就是一种行之有效的方法。
最近是世界杯，不管你是否看球或者赌球，也会被带进这场全球范围的赛事的热情氛围中，各路人马包括大量的创业公司都在O2O这一领域深挖、布局，都想抢占这个一个万亿级的市场先机，商家不惜通过各种活动形式的高额补贴来获取用户、培养用户的消费习惯。整个行业的补贴可以说是放血式的，一张优惠券少则几块多则几十块，尤其是P2P理财更高达上百块，但是，高额的补贴、优惠在获取用户的同时了也催生了——“羊毛党”，他们严重破环了活动的目的、侵占了活动的资源，使得企业获取用户的成本在提升、损坏企业口碑和形象；因此，针对“羊毛党”的打击势在必行。
年终两个月，为保证在两波电商大战中能够突围而出，各大零售电商企业把控着平台运维、商品管理、仓储物流、推广引流、售后服务等各个环节，避免任意失误给企业带来损失。一个购物狂欢节背后，是无数电商人的血与泪。
AI in ALL 正在各行各业全面铺开，金融、电商、零售、广告等行业都借助 AI 挖掘出了新的应用场景。 在4月12日中国科学院人工智能联盟标准组、北京理工大学计算机学院主办的2019 AI 科学前沿大会AI应用论坛上，腾讯云安全高级研究员陈炳文博士受邀出席，分享了人工智能在营销场景中的最新应用实践。陈炳文表示： “ AI在流量反欺诈中的应用逐渐深入，将传统的、单一的专家系统检测升级为多维度、多层次的智能安全引擎，为商家鉴别虚假流量提供了更高效准确的鉴别效果。基于自身的人工智能技术优势，腾讯云安全天御
“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》。
过年前网站推出一个叫“网藤杯智能安全机器人养成计划”的活动，刚开始以为是一个养蛙类型的活动，研究过后发现，这是一个上传数据拿奖品的活动，看着礼品还挺诱人的，作为薅羊毛专业户，我必须吐槽一把了…… 看看
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
互联网高速发展带动电商行业迅速崛起，近年来，随着直播电商等新玩法的兴起，营销大促模式更加丰富、规模日渐壮大，电商行业发展迎来更大机遇。然而，电商快速发展的背后，羊毛党、黑灰产、网络攻击、仿冒流窜等问题也格外突出，做好安全防护成为行业刻不容缓的任务。
Uplift Modeling在智能营销中非常重要，一般来说个性化营销人群中存在四类：
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《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~
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。
疫情时期，网络安全从业者和信息安全专业学生要如何自我提升？腾讯安全推出的“网安夜校：提供了一条知识充电新途径。 在全民抗疫的关键时期，腾讯安全携手腾讯云大学、腾讯课堂启动的“网安夜校”今日正式开课，帮助网络安全从业者和信息安全专业学生在疫情期间能够更好地快速充电提升自我。 “网安夜校”共有两大优惠措施：优惠一，腾讯云大学精选5节安全认证辅导课程，原价2500元，现在限时免费；优惠二，腾讯课堂精选18节腾讯安全培训课程，原价500-1000元，现在限时两分购。 预约方式 想要预约报名的同学可以点击扫
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。
4 月 7 日，来自清华的 RealAI（瑞莱智慧）发布了 RealSafe 人工智能安全平台，随之推出的测试结果令人惊讶：通过平台对微软、亚马逊云服务的人脸比对演示平台进行测试显示，基于 RealSafe 平台生成的对抗样本「噪音」能够极大干扰两大主流人脸比对平台的识别结果。
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）。
喧嚣而抢眼的2016美国总统大选终于落下帷幕了，川普成为美国第45届总统，也算是爆冷吧。毕竟在投票前，预测都是希拉里赢的，广大吃瓜群众也都是押她的。然而随着选区一个个开票，川普居然用农村包围城市的朴实作风稳扎稳打的取得了胜利。 可惜希拉里，一生总统梦，说破碎就破碎了。 是什么导致了剧情的逆转？ 一个“邮件门”毁了希拉里的总统梦。 美国大选在即，希拉里却爆出“邮件门”！ 而这里面最狠的，是那3万封被删掉的邮件，居然被黑客找了回来！还特意挑选希拉里生日当天曝光！ 希拉里不仅用私人邮件办公，而且和华尔街有大额经
人工智能的飞速发展正在将世界带入一个全新的维度，但这同时也将网络世界的正邪对抗推入下一个战场。 美国当地时间8月10日，由 GeekPwn 主办的 CAAD Village 登陆世界顶级极客大会 DEF CON。腾讯安全云鼎实验室在 CAAD Village 上带来前沿议题分享，云鼎实验室安全专家张壮、史博以基于卷积神经网络的多形态恶意软件检测为例，分享了安全厂商应用人工智能之后对抗病毒免杀技术的效果；同时还站在攻击方的视角，介绍了恶意软件使用了生成式对抗网络之后，可绕过应用机器学习检测模型的案例。为人工
作为腾讯云原生的防火墙，支持云环境下的SaaS化一键部署，性能可弹性扩展，为企业用户提供互联网边界、VPC 边界的网络访问控制；同时基于流量嵌入威胁情报、入侵防御系统（IPS）等多种安全能力，打造云上的流量安全中心和策略管控中心，保障企业云上资产与业务安全。
网络安全领域的独特对抗属性给人工智能应用落地带来了重重困难，但我们并不认为这最终会阻碍人工智能成为网络安全利器。我们尝试分析了人工智能在网络安全应用里的潜在困难，并试着解决它们。
当谈论网络安全应急管理和技术实践时，有一些更深入的技术层面需要考虑。以下是一篇偏技术性的文章，涵盖了一些网络安全应急管理和技术实践的具体方案和方法。
当前，诸如图像识别、语音识别、自然语言翻译等AI技术已经在移动互联网、新型产业甚至众多传统产业领域得到普遍部署和广泛应用。以机器学习、深度学习为核心的第二次人工智能的加速成熟，终于迎来了人工智能技术的高光时刻。
构建恶意域名检测引擎，对海量域名进行自动化检测并识别出恶意域名，让威胁情报的检测和运营变得更智能、更高效，以缓解威胁情报分析师分面对海量威胁数据的分析压力。
据报道，在世界范围内，每年因恶意软件攻击造成的损失超过100亿美元，并且还在不断增加。尽管网络安全机制在不断的升级，但恶意软件层出不穷，仍然是黑客攻击的利器。
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。
营销大促活动，不仅是商家吸引用户、冲刺业绩的关键战役，也是一场防御黑灰产入侵的守卫战。一方面，市场对电商平台稳定性和安全防护的要求提升，另一方面，黑灰产技术升级逐渐形成上下游分工、配合密切的产业链，电商风控与安全形势愈加严峻。
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。
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