例如，Kinable等人提取恶意代码的系统调用图，采用图匹配的方式比较恶意代码的相似性，识别出同源样本，进行家族分类。...Faruki等提出了采用SDhash相似性散列技术构建样本的签名序列，并采用汉明距离法对序列进行相似性计算，从而识别同源性样本。...，从而识别出相似性样本，进而归属到对应的家族。...Niu等提出了层次聚类和密度聚类算法结合的快速聚类算法对操作码序列特征进行聚类，以识别恶意软件变体，该方法识别变体效率较高。...2020年8月18新开的“娜璋AI安全之家”，主要围绕Python大数据分析、网络空间安全、人工智能、Web渗透及攻防技术进行讲解，同时分享CCF、SCI、南核北核论文的算法实现。
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。
在很早之前就采集过关于淘宝双11的数据，之前也只是做了比较简单的数据分析，那么就在假日的最后，作一番比较深入的分析吧。我们的目标是：分析双十一销量的影响要素，以及要素在影响销量的比重。...具体的数据说明如下图，我们把双十一的销量作为分析的因变量，要探究的最终目标是包括各种优惠活动信息、评分信息等维度对销量的影响，以及分别的影响因素是什么。...二、基本的描述分析 1、双十一销量分析： 如下图，横坐标表示的是销量区间，这里为了更好地显示分析结果，对销量数据了做了log处理，纵坐标表示的是销量区间对应的频数，通过数据可以看出双十一销量为0占总数据样本的...9、商品优惠活动与销量之间的关系分析 通过下图可以看到，双十一红包和满减券在促进销量提升中还是很有帮助的，但是并不是优惠越多越好，数据表明，优惠个数在1-2个之间的效果是最好的。 ?...从下图中可以发现，售价越高的商品是不容易产生销量的，从品类来看，女鞋类的产品是更容易提升销量的，从优惠活动来看，双十一的直接降价是对商品销售有直接的促进作用；关键词中含有冬装、学院等关键词的商品销量提高的可能性很高
二、零样本图像分类（zero-shot-image-classification） 2.1 概述 零样本图像分类是指模型对以前未见过的图片类别进行分类的任务，它要求模型能够在没有看到特定类别样本的情况下...2.3 应用场景 多领域识别：在需要识别新出现或罕见类别的场景中，如生物学的物种识别、新出现的商品分类、或者在没有直接训练样本的艺术作品分类，ZSL能通过预先定义的语义描述来识别新类别。...智能检索：用户可以使用自然语言描述来检索特定的图像内容，即使该图像类别未在训练集中出现，例如在大规模图像库中的视觉搜索应用。...交互式系统：在AI助手或聊天机器人中，用户可以描述一个未见过的物体，系统通过零样本学习能力理解并识别这类物体，提供相关信息。...监控与安全：在监控系统中，可以识别新类型的安全威胁或异常行为，即使这些行为或对象在训练期间未被预先学习。
风险学习引擎采用了黑/白双分类器风险判定机制，可以很好地减少对正常用户的误伤。例如，某个IP是恶意的IP，那么该IP上可能会有一些正常的用户，比如大网关IP。...模型训练最大的难度在于样本的均衡性问题，拆分成子问题，就不需要考虑不同账号类型之间的数据配比、均衡性问题，大大降低了模型训练时正负样本比率的问题。 3.逻辑的健壮性。...不仅仅要有注册数据，还要有登录，以及账号的使用的数据，这样我们才能更好的识别恶意。 所以想要做风控和大数据的团队，一定要注意在自己的产品上多埋点，拿到足够多的数据，先沉淀下来。...特别是马上到来的双十一“购物狂欢节”，该系统将让广大电商企业更好地服务用户，真正为用户带来贴心的实惠与好处。...白分类器主要用来识别正常用户，黑分类器识别虚假用户。 Q：风险概率的权重指标是如何考虑的？ 先通过正负样本进行训练，并且做参数显著性检查；然后，人工会抽查一些参数的权重，看看跟经验是否相符。
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。...天御能为你们做什么呢 腾讯云天御防刷服务，在原有组合策略的基础上实现了新一代智能防刷引擎，依托腾讯海量黑产数据提供的行为样本，通过组合矩阵最大程度的识别羊毛党的对抗行为。...通过腾讯云合作伙伴的实际验证，天御防刷服务的恶意识别率高于96%。...天御有活动防刷、注册保护、登录保护、消息过滤、图片鉴黄、验证码、反欺诈几大服务，其中天御活动防刷服务针对电商、O2O、P2P、游戏等不同行业的营销和支付场景的恶意行为，具备风险拦截和识别的能力。...天御已经为客户面临的十几种恶意场景提供了安全的服务保证，使得客户的优惠最终能够触达用户。 来不及了，快上车 双十一在即 入门、基础、增强三个版本 你需要哪个护驾？
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。...我们把样本下载 89.46.79.57 在我们的威胁感知系统里面查询，也发现了该IP在十月，十一月有针对 23、81和37215端口的扫描行为。...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
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。 ?
互联网漏洞问题频发，漏洞被恶意利用等网络攻击不断，如何实现高效安全防御？ 除了来自外部的安全威胁，云上的业务也面临更重安全管理压力：如何识别恶意的主动外联行为，并自动阻断风险访问？...在事前排查方面，腾讯安全云防火墙基于SaaS服务，智能自动梳理互联网资产暴露面，一键开启防护；并基于攻击者视角的漏洞扫描能力，构建纵深弹性自适应的安全防御，做到防患于未然。...，腾讯安全云防火墙提供基于域名的白名单策略和基于区域的访问控制，一键封禁海外IP；集成IPS入侵防御系统，提供小时级别的IPS虚拟补丁，大幅提高安全效率；集成腾讯云全网威胁情报，支持安全威胁情报搜集与智能分析...： 1、凡参与线上发布会的客户，通过以下专属二维码通道申请，将享受7天云防火墙免费试用活动 2、凡参与线上发布会的客户，通过以下专属二维码通道申请购买云防火墙，可享受3个月7折，6个月6折，1年5折的优惠活动...WechatIMG9370.png -优惠活动的最终解释权归腾讯安全所有 -活动限企业客户，个人客户不支持
这是微软推出的机器人，通过跟网友对话进行学习，恶意的网友就会乱教它，比如骂脏话，甚至是种族歧视。...前面的老师也讲过，现在AI是孩子，你教什么就学什么，结果学坏了，最后骂人，后来微软马上下架去修改，这就是一种样本的问题。 ? 第二个问题就是AI会被蒙蔽。...另外就是一些智能手机，因为智能手机现在用了越来越多的一些所谓的生物识别、智能识别，比如说人脸解锁，人脸解锁之前有很大的问题，但是我直接用照片，而且用二维的照片就可以解锁。...在腾讯云上有很多这样的小商家，可能它单个商户面临的流向不一样，QQ空间和微信朋友圈流量非常大，小的商户流量非常小，如果采取传统的特征工程的方法不能很好解决，比如商户做活动或者双十一整体流量上升，就会有这样那样的问题...最后平均准确率从80%到了96.4%，效果还可以，但机器也有误报，我们现在采取双引擎在跑，避免出问题。
该研究团队实地演示了一项实验，他们将与APT28黑客组织关联的知名恶意软件STEELHOOK样本及其对应的YARA规则输入到一款强大的AI语言模型中，请求模型修改源代码以实现躲避检测，同时确保软件的基本恶意功能得以保留且生成的新代码逻辑无误...攻击者利用深度学习等技术，生成逼真的电子邮件、消息或网站，诱使用户泄露个人信息或下载恶意软件。人工智能已经开始使网络钓鱼攻击变得更加有效。...虽然许多网络钓鱼攻击会发送大量欺诈消息，希望少数攻击能够成功，但人工智能可以极大地提高网络犯罪分子发起鱼叉式网络钓鱼攻击的能力。...这些攻击利用人工智能筛选大量数据来制作定制的网络钓鱼消息，其成功率比标准的大规模网络钓鱼攻击高得多。识别AI网络钓鱼攻击识别AI网络钓鱼攻击是防范的第一步。...强化身份验证：在涉及敏感信息的操作中，启用双因素身份验证，增加账户安全等级。谨慎分享个人信息：不在不安全的网络环境中分享个人敏感信息，尤其是身份证号、银行账户信息等。
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。
每年的双十一，更是“羊毛党”攫取利益的最佳时机。据统计，2017“双11”全网总销售额达2539.7亿元。巨大的市场潜力，也在验证着坊间传言“薅上一天，够吃一年”。...这些号码可以批量注册电商平台账号，可以接收验证码，甚至可以识别“语音验证码”。 ?...备足了弹药和武器之后，浩浩荡荡的羊毛党大军便走进了每年的双十一电商节。...腾讯云天御来帮忙 今年的双十一已进入倒计时，面对黑产大军的“黑云压城”，电商平台又该如何应对？如何精准识别恶意行为成为反制羊毛党的关键。...（图：电商平台接入天御后，羊毛群讨论难以刷券） 此外，全方位多层次的安全防御体系不仅能够打击营销场景下的欺诈行为，还能打击视频、电商及出行等行业的虚假流量、恶意刷量行为，节省客户的营销支出。
不仅如此，恶意程序也猖獗不断。...2017年1月-7月，360互联网安全中心累计监测到移动端用户感染恶意程序1.3人次，平均每天恶意程序感染量达到了61.5万人次；新增恶意程序样本483.9万个，平均每天截获新增手机恶意程序样本近2.3...一个简单的例子是，促销短信并不总是讨人厌，尤其是在双十一、双十二这样的大促前夕，用户反而期待收到感兴趣品牌的促销信息。...传统的依靠号码库实现的诈骗识别已不能满足日益复杂多变的诈骗形式和套路，尤其是以勒索软件为代表的恶意软件逐渐呈爆发态势，危害巨大。...一方面是人工智能技术驱动下的场景分析与识别，与用户进行实时的交互，并针对用户的使用行为进行机器训练，进而可以做到对诈骗等不安全事件更精准的识别；另一方面，则是在此基础上，结合态势感知对诈骗溯源分析，综合各方面数据
广泛应用于文本分类、语音识别中，同样适用于恶意代码检测。...(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...假设我们模型的效果非常差，它会将所有本测试样本标记为恶意样本，这样我有两个数据集，一个样本包括100个数据（99个恶意样本、1个非恶意样本），另一个样本包括50个数据（50个恶意样本、50个非恶意样本）...其中，TPRate表示分类器识别出正样本数量占所有正样本数量的比值，FPRate表示负样本数量占所有负样本数量的比值。
接下来我将开启新的安全系列，叫“系统安全”，也是免费的100篇文章，作者将更加深入的去研究恶意样本分析、逆向分析、内网渗透、网络攻防实战等，也将通过在线笔记和实践操作的形式分享与博友们学习，希望能与您一起进步...该样本不会分享给大家，分析工具会分享。...作者先感谢深信服的老师和B站UP主漏洞银行团队，这篇文章包括了大量高级可持续威胁的防御技术，既可运用于科学研究，又可用于实战，并且提供了丰富的思想，再次感谢他们，后续作者会结合实战技术深入理解这些方法，包括基于人工智能的检测和基于词法语法的样本分析...同时，从识别到响应也需要一定时间，比如样本提取、样本分析等。威胁清除方法包括：登录防火墙查看安全日志、判断威胁等级及严重性、定位疑似IP及电话询问用户、病毒扫描及定位威胁和事件。...2.端的保护 智能检测提供全面的终端保护，具体内容包括： 响应：文件修复、一键隔离风险、溯源分析 检测：病毒全局抑制机制、文件实时监控及主动扫描 防御：恶意程序诱捕及病毒防扩散、勒索及挖矿变种防护、常规及高危病毒防护
2 除了对邮件头欺骗、发件人欺骗、邮件钓鱼和邮件恶意链接检测外，一旦发现包含可疑邮件附件，通过内置沙箱虚拟执行环境，可以对各种基于邮件附件传输的样本模拟运行分析，捕获其动态行为、网络行为、进程行为、文件行为...、注册表行为等关键信息，识别其中可疑的样本特点，快速对网络中传输的恶意样本进行预警，及时通知被攻击方提高安全防范意识，防止出现被感染的情况。...提示：收到一封邮件，来自天猫的双十一优惠卷。 殊不知，另一场邮件门骗局拉开帷幕。。。 ? 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巴巴。...其中关键的恶意行为有释放恶意文件行为，即在打开的过程中还会进一步释放两个其他恶意文件，用于执行后删除文件和拷贝覆盖文件： ?...可见网络安全不仅影响着我们双十一剁手这样的大事，已经可以直接影响一个国家的政治，乃至一个国家的命运！对于一个总统而言，更应注重网络安全。 所以，更应该拥有一套态势感知！
手机扫描二维码时，通过摄像头获取图像，然后解码软件将图形转换为可识别的网址、文本或指令等信息。（二）恶意链接的嵌入攻击者利用二维码生成工具，将包含恶意软件下载链接的网址编码成二维码。...五、案例分析（一）案例一某用户在一个不知名的购物网站上看到一个优惠活动的二维码，扫描后下载并安装了一个所谓的 “优惠购物助手” APP。...（二）恶意软件识别技术利用机器学习和人工智能算法，对下载的 APP 进行行为分析和特征匹配，快速识别其中隐藏的木马程序。...九、未来趋势与挑战（一）技术手段的升级攻击者可能会利用更先进的技术手段，如人工智能生成的更具迷惑性的二维码、新型的木马隐藏技术等，增加防范的难度。...（二）物联网设备的风险随着物联网的发展，二维码可能会被应用于更多的智能设备，如智能家居、智能汽车等，如果被植马，将带来更广泛的安全威胁。
从衣食住行到吃喝玩乐，电商平台所提供的服务覆盖面越来越广，服务体验也在不断提升， 而今天的热搜也几乎全部围绕着“双11”——“双十一1分36秒破100亿”“双十一付尾款时的我”“高中生用函数模型做双11...攻略”…… 用数据说话 今年是阿里巴巴第十一届双十一，也是马云退休后的第一届双十一。...早在2013年，阿里巴巴就启动中国智能物流骨干网项目。阿里旗下的菜鸟智能物流骨干网，通过人工智能、物联网等技术，让双11包裹签收大踏步提速。...阿里巴巴大力还大力投资连接物流合作伙伴网络的中心平台——菜鸟智能物流，它能够处理“双十一”期间的数十亿包裹。 ?...阿里在全国各地的物流站都使用了 Sky Eye 摄像头，通过结合计算机视觉技术和菜鸟提供的算法，摄像头能够识别物流过程中的闲置资源和异常情况，并通过系统实时向人工操作员发送状态更新，被阿里巴巴视为物流系统的枢纽
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