编辑 | 磐小哥 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】：今天正式向大家介绍下最近磐创AI技术团队开发的一套智能客服系统，同时为回馈各位粉丝的长期支持与关注，我们为前10位有需要的老友提供免费接入使用服务哦...智能客服会自动识别顾客的提问，并返回准确率最高的答复推荐给企业工作人员。由企业工作人员在第6步的聊天管理界面，决定是以何种方式把问题的答案返回给用户。...支持网站、APP、微信、小程序等多种接入方式，并让企业免费使用上述智能客服的全部流程。 三 、说一下磐小妹智能客服的特色 磐小妹智能客服是一款旨在降低人力成本，显著提升用户体验的客服系统。...我们的产品具有以下的特色： 1.免费使用。磐小妹智能客服基础版不收取任何费用，用户可通过我们的系统填写公司信息、联系方式等基本信息，我们的工作人员审核通过后便可以在线体验我们的客服系统。...欢迎更多的企业联系我，免费试用。
网上很多资源，识别率低，速度慢，用户体验很差。今天我就和大家介绍一下我使用的方法，可以快速、高效的识别中国身份证信息。
我将在本文中介绍 LaunchPad 上的 Fleet Command 试用版，包括如何申请试用、完成精心安排的测试体验所需的时间，以及后续步骤。 哪些对象应该试用 Fleet Command？...在本试用活动中，您是 Fleet Command 的管理员，将在十字路口部署计算车流量的计算机视觉应用程序。整体试用活动需要大约一小时的时间。...部署人工智能应用程序 现在本地安装程序已将系统与 Fleet Command 进行配对，让您可以部署一个人工智能应用程序。...现在，已将应用程序部署在服务器上，您可以在试用版的应用程序中，查看运行样本影片数据的应用程序。 图 8：计算车流量的计算机视觉应用程序已置入生产环境中 现在就完成了！...若想要了解 Fleet Command 是否是适用于管理边缘端人工智能基础设施的工具，请报名使用 NVIDIALaunchPad 试用版。
一、智能识别接口说明 1.1 请求地址 http://www.kuaidi100.com/autonumber/auto?...提交成功 请求成功 601 POLL: KEY 已过期 未开通智能单号识别接口...正式充值查询与订阅的套餐后，即可开通接口，免费使用智能单号识别的服务 一、产品介绍 根据客户提交的快递单号，判断该单号可能所属的快递公司编码，返回的数据是多个可能的快递公司列表，相似度高的快递公司排名靠前...二、智能单号识别API应用场景 客户录入快递单号动态提示单号所属的快递公司。 可用于对商家录入的信息进行提交较验，以减少商家的录入错误。...为此，本接口免费提供给贵司使用，同时，我方也不会对本接口的准确性、有效性等提供法律层面上的承诺。当然，本接口同时为我方官网所用接口，所以我方会尽力维护。
《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。...异常请求样本中包含 SQL 注入、文件遍历、CRLF 注入、XSS、SSI 等攻击样本。其中，下载地址已经为我们分类好了训练用的正常数据，测试用的正常数据，测试用的异常数据。...内容类型：图像样本 使用范围：图像分类、恶意家族分类 推荐理由：个人感觉这是图像分类实验的基础，恶意样本转换灰度图进行恶意家族分类实验也都可以基于此实验拓展 下载地址：https://github.com...MNIST图片数据集包含了大量的数字手写体图片，如下图所示，我们可以尝试用它进行分类实验。该数据集在对抗样本和AI安全论文中也很常见。...内容类型：图像样本 使用范围：图像分类、恶意家族分类 推荐理由：个人感觉这是图像分类实验的基础，恶意样本转换灰度图进行恶意家族分类实验也都可以基于此实验拓展。
- 受 Dinoaea 支持的蜜罐数据标准化 Thug - 用来调查恶意网站的低交互蜜罐 恶意软件样本库 收集用于分析的恶意软件样本 Clean MX - 恶意软件和恶意域名的实时数据库 Contagio...- 近期的恶意软件样本和分析的收集 Exploit Database - Exploit 和 shellcode 样本 Infosec - CERT-PA - 恶意软件样本收集与分析 Malpedia...- 为调查恶意软件提供快速可识别、可操作的上下文资源 Malshare - 在恶意网站上得到的大量恶意样本库 MalwareDB - 恶意软件样本库 Open Malware Project - 样本信息和下载...- 恶意软件库 VX Vault - 恶意软件样本的主动收集 Zeltser's Sources - 由 Lenny Zeltser 整理的恶意软件样本源列表 Zeus Source Code - 2011...SEKOIA Dropper Analysis - 在线 dropper 分析，支持 Js、VBScript, Microsoft Office, PDF VirusTotal - 免费的在线恶意软件样本和
近年来，人工智能和机器学习技术发展非常迅速，并且通过针对性的研究，此二者已经被认为是未来抵抗网络威胁的关键技术，也是众多安全人员主要研究的重点。 ?...因此，来自以色列的网络安全以及恶意软件研究人员Ran Dubin和Ariel Koren博士开发并在Black Hat大会上发布了一款革命性的产品——以人工智能驱动的具有机器学习能力的恶意软件研究平台—...旨在帮助用户在受到攻击前就及时识别恶意软件样本并作出相应动作。 但是，由于分析恶意软件行为往往是在执行恶意代码之后，所以该程序不能用作防御机制，并且需要一个隔离的受控环境来监视其行为。...登录后，主界面会给用户提供几种选择：上传样本进行扫描，或在数据库中根据关键字或标签搜索已有存档的恶意软件样本。...除此之外，用户可以免费查看和下载任意已提交的恶意软件样本的PCAP文件（捕获的网络流量）以及样本本身的完整报告。所有用户都可以通过平台沟通交流，分享见解、资源、IOC等等。 ?
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...欢迎感兴趣的读者试用XAIGen，并参与到可解释安全智能的研究工作中来。
覆盖30万+外挂样本 MTP 狙击恶意外挂 目前，手游中的恶意外挂种类繁多。尤其在 FPS、RPG 类游戏中，存在各种内存修改、变速、修改战力、生命值等外挂行为。...面对层出不穷的恶意外挂，手游安全 MTP 服务借助腾讯游戏安全运营团队13年在手游安全领域技术积累及对抗经验，为游戏厂商提供全方位多维度的防护与检测，通过对30多万外挂样本的覆盖和先进技术的持续积累，帮助手游厂商快速应对手游作弊...其中，虚拟机闪退功能采用 AI 智能检测技术，专门针对 Virtual APP、平行空间虚拟机 APP 等，适用范围覆盖30种以上虚拟机，一旦发现游戏在虚拟机 APP 中运行立即退出游戏。 ?...更值得一提的是，手游安全 MTP 服务采用核心技术，识别外挂变种，精细化策略，避免误判。...更多关于手游安全 MTP 服务可以点击阅读原文登录腾讯云官网进行试用体验： (https://cloud.tencent.com/product/mtp 或者访问 MTP 官网体验： http://
网络上下载的一般都是免费试用版，那就有部分功能被限制了，而且还只能清理500MB的垃圾，这是我们需要了解的。当然，网络中也不乏破解版软件，但是在这里，小编并不建议使用破解版软件哦！危害大家都知道的！...不过，有许多网友发现CleanMyMac X有免费和收费两个版本，那cleanmymac有必要买吗 ？小编今天就带大家了解下这款软件，并介绍下cleanmymac免费和收费的区别。...作为一款专业的mac电脑系统管家，CleanMymac X一直致力于更加智能、便捷地全方位维护我们的电脑，它囊括了多种系统工具，包括电脑智能体检、扫描系统垃圾、移除恶意软件、清理个人隐私、优化加速、强力卸载应用程序及其相关项目等功能...1.智能扫描CleanMymac X对Mac系统进行全盘智能扫描，可快速发现系统中存在的垃圾文件，识别潜在威胁电脑的文件，建议提升系统性能的程序，一次性帮我们解决系统内存不足和系统安全问题。...3.保护电脑CleanmyMac X的保护帮助我们避免恶意病毒软件文件的攻击，扫描恶意软件并将其清除；扫描并删除隐私隐私项。
由生成式人工智能编写的恶意软件和网络钓鱼邮件特别难以发现，因为它们经过精心设计可以逃避检测。...由于有些人工智能模型是在开放网络上免费共享的，无需进入互联网的黑暗角落或交换加密货币即可访问这些模型。这也让不法分子有了可乘之机。...恶意行为者需要 GPU 或基于云的服务才能使用人工智能模型，并补充说他主要是在 X 和 YouTube 上学会了相关的方法。...Meta 发言人 Kevin McAlister 表示，公开发布模型可以广泛分享人工智能的好处，并使研究人员可以识别并帮助修复所有 AI 模型的漏洞，“这样企业就可以增强模型的安全性。”...电子邮件安全供应商 Abnormal Security 表示，在过去一年里，该公司在人工智能的帮助下识别了数千封可能由 AI 创建的恶意电子邮件，阻止的有针对性的个性化电子邮件攻击增加了一倍。
对于传统的人工智能来说，这不是一件容易事。主流的深度学习神经网络，可能需要设置上亿个参数，训练数十万次，才能辨别出猫和狗的区别，更不用说更为陌生的气味识别领域。...论文地址https://arxiv.org/abs/1906.07067 该论文声称，Loihi芯片从单一样本便会以较高的准确率识别一种气味，而且不会破坏它对先前所学气味的记忆。...比如，工厂里面发生了恶意代码攻击，这类事件发生的概率很小，但只要发生，就不能说让深度学习网络学习很多个样本。到了有很多样本的时候，恶意攻击已经广泛到不可收拾，局面已经难以挽回。...仔细对照一下神经拟态芯片的特性，就会发现，英特尔手中这种尚处于科研测试阶段的芯片，代表了学术界、业界对于人工智能押注的方向：强认知、小样本学习与更加“人化”的人工智能。...要实现上述的人工智能愿景，仅靠英特尔的架构设计是不够的。一代好的芯片产品，在大规模量产前，必然要经过科研界人士的试用优化，与来自工业界的实践洗礼。
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。
二、VirusTotal：https://www.virustotal.com 是一个提供免费的可疑文件分析服务的网站。...六、魔盾安全分析：https://www.maldun.com 魔盾安全分析 (MALDUN.COM) 提供了一个免费的基于虚拟执行的恶意软件及网页链接分析平台。...用户可以通过简单的操作，上传样本并得知样本的基本信息、可能产生的行为、安全等级等等信息，从而更便捷地识别恶意文件。...大圣云沙箱是一款基于云端架构的高级威胁检测和恶意软件免费分析服务，通过引入沙箱技术对最新高级恶意软件进行虚拟执行、行为捕获等全面深入的分析检测。...旨在帮助白帽子&企业安全管理运营人员快速进行威胁识别及响应处置。
简介 反欺诈（羊毛盾）API 是一种用于识别和防范各种欺诈行为的技术解决方案。...它可集成到各种应用程序和平台中，通过手机号码、手机IP进行异常检测，达到防范恶意注册、虚假评论、虚假交易等欺诈行为的目的。...本文主要介绍反欺诈（羊毛盾）API 的工作原理、以及在用户行为分析技术、地理位置识别技术等领域的应用，了解它是如何帮助平台识别恶意注册、虚假评论、虚假交易等欺诈行为。...其产生的互联网行为对于其他业务来说属于作弊或垃圾流量； 疑似新客户 ：通过帐号互联网行为（社交，浏览等）是否异常判断为小号或接码平台帐号； 疑似僵尸号：通过帐号社交异常行为，判断为僵尸帐号； 疑似养号：通过帐号社交异常行为，判断为黑产团队恶意养号中的号码...1.申请免费试用 API 注册登录 APISpace 之后，在 反欺诈（羊毛盾）API 详情页 可以看到【免费试用】的按钮，点击即可获得相应的免费次数。
该工具配备有强大的检测引擎、许多专业功能供终极渗透测试人员使用，并提供广泛的选项包括数据库指纹识别、从数据库中获取数据、访问底层文件系统以及通过带外连接在操作系统上执行命令等。...vxunderground/MalwareSourceCode[3] Stars: 13.8k License: NOASSERTION picture 这个项目是由 vx-underground 管理的，它提供了各种恶意软件样本和源代码...以下是该项目的核心优势和关键特点： 提供大量恶意软件样本 涵盖多种操作系统和编程语言 包括各类病毒家族、勒索软件等不同类型的恶意程序 digininja/DVWA[4] Stars: 8.0k License...支持多种测试环境 chaitin/SafeLine[6] Stars: 4.1k License: NOASSERTION picture 雷池是一款广受好评的社区 WAF，它是一个足够简单、足够好用、足够强大的免费...其核心检测能力由智能语义分析算法驱动，并具有以下特性和优势： 便捷性：采用容器化部署，安装方便且无需人工维护。 安全性：首创业内领先的智能语义分析算法，精准检测且难以绕过。
但是它也容易放过、甚至给应用程序服务器带来各种恶意的查询。并且随着API普遍被使用，针对它的攻击尝试也在迅速增加。这意味着开发人员和API生产者保证他们的GraphQL API 安全至关重要。...因此做好API 风险暴露面的识别与管控就是敏感数据的重中之重。...2、敏感数据防泄露：持续识别API暴露面信息,精准识别API中相关参数与类型，内置敏感数据识别规则，智能识别身份证、手机号等19种敏感参数信息，覆盖《个保法》提及的个人身份信息、财产信息、上网信息、位置信息等信息类型...3、异常事件管控闭环：持续检测API存在的各类安全风险，覆盖登录动作异常、用户身份验证相关异常、API滥用、恶意调用接口消耗业务资源等类型风险事件，帮助医院分级分类处置风险，一键添加专家建议的处置规则，...近日，腾讯安全重磅升级WAF-API安全能力，为了助力企业提升数字安全免疫力，即日起限时开放Web应用防火墙、API安全免费试用，高级版及以上版本客户，可以免费试用15天API安全模块。
Deep Instinct的学习方法将恶意软件样本分解为大量的小“碎片”，恶意软件从而可以进行映射，就像是基因组序列便是由成千上万更小的序列组合构成。...这些被“分解”的样本仍是二进制位字符串，用于训练神经网络进行系统地识别。在进行了数百万次计算之后，神经网络运行于一个GPU集群中，最终得出一个能够指向终点的静态神经网络结果。...Deep Instinct恶意软件识别率远超传统安全公司 Göttingen大学举行的对16000个恶意软件样本进行识别测试中，来自西门子CERT、Bit-Defender、McAfee、Trend（趋势科技...）、AVG、卡巴斯基、Sophos以及其他安全公司平均识别率为61%，而Deep Instinct对于恶意软件的识别率则高达98.86%。...一些恶意软件样本自主突变，而其功能并没有受到影响。PDF恶意软件的识别率是99.7%，可执行文件的检测率为99.2%。
让不同的物体被识别为「飞机」 ? 现代深度网络是非常分段线性的 ? 反应中的接近线性的响应 ? ? 对抗样本不是噪声 ? 让高斯噪声被识别为一架飞机 ?...对抗样本的实际应用 欺骗通过远程托管的 API（MetaMind、亚马逊、谷歌）训练的真实分类器 欺骗恶意软件检测器网络 在物理世界中展示对抗样本，通过一个相机欺骗机器学习系统相信它们 ?...这些对抗样本输入会降低系统性能，即使扰乱微妙地让人类也难以察觉，智能体会在应该往上移动的时候却将球拍向下移动，或者在 Seaquest 中识别敌人的能力受到干扰。 ?...一方面我们在研究让人类觉得它是人类的人工智能，一方面在暴露新的风险。机器学习看起来以对抗样本的方式引入了新的缺陷。你认为有没可能找到一种方式，保护所有的神经网络不被攻击？...IP：SVM、决策树这样的人工智能方法都有这个问题吗？ Ian Goodfellow：是的。实际上，在许多情况下，同样的输入样本会欺骗多种不同的机器学习算法。
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