对闯红灯行为现场抓拍 不过随着人脸识别技术的发展，这个管理难点有可能被攻破。最近，广东、山东、江苏一些城市开始在交通路口，启用人脸识别系统，对行人和非机动车闯红灯进行抓拍，并且现场曝光。...可识别身份信息 除了现场回放，交管部门还将连接户籍信息进行曝光。在宿迁市中心的世纪大道和洪泽湖路交叉口，大屏上正滚动播放着最近一段时间这个路口市民闯红灯的现场图片。...宿迁公安局交警支队副支队长夏建设：大屏上的显示大家都能看到，有的人在闯红灯以后会主动打我们交管部门的电话，情愿接受处罚，保证下次不再闯红灯了，让我们把他的照片撤掉。...目前，宿迁已在10个路口安装人脸识别系统，曝光了580人次的行人和非机动车闯红灯行为，人脸识别准确率超过90%。 人脸识别准确率超90% ?...最近，济南也开始启用人脸识别系统。 ? 不仅抓拍取证 还能识别身份信息 ? 当红灯亮起时，若有行人越过停止线，系统会自动抓拍4张照片，保留15秒视频，并截取违法人员头像。
作为淘宝平台的基石，搜索也一直在打造适合电商平台的人工智能体系，而每年双11大促都是验证智能化进程的试金石。...搜索的智能化元素注入新一代电商搜索引擎的各个环节，通过批量日志下的offline离线建模，到nearline下增量数据的实时建模，解决了大促环境下的数据转移机器学习（Data Shift MachineLearning...第一次在双11大促场景下实现了大规模的实时计算影响双11当天的流量分配。 2014年双11当天，Pora系统首次经受了双11巨大流量的洗礼，系统运行可以说是一波三折。...2. 2015年双11，双链路实时体系大放异彩 2014年双11，实时技术在大促场景上实现了商品维度的特征实时，表现不俗。...总结 经过三年大促的技术锤炼，围绕在线人工智能技术的智能框架初具规模，基本形成了在线学习加智能决策的智能搜索系统，为电商平台实现消费者、卖家、平台三方利益最大化奠定了坚实的基础。
零样本提示是与少样本提示相对应的一种提示词编写方式，其含义是指在编写提示词过程中，并未给 LLM 提供任何的相关示例。...零样本提示是新手使用 ChatGPT 最常规的提示方式，也是最好掌握的一种提示方式，同时也是其他所有高级提示技术的基础。...应用场景我一直建议在写提示词的时候遵循一个原理，就是把大模型当成“人”去沟通去交流。在与人沟通过程中，我们会发现描述越清晰，沟通越顺利。同时，问题越简单，对方也越容易理解。...以上这种类型的场景，更适用于简单且易理解的零样本提示。实战案例界面化操作进入 ChatGPT 界面，进行零样本提示词实战。...总结理解什么是零样本提示。理解零样本提示的应用场景。理解零样本提示的提示词技巧。理解零样本提示的局限性。
今年的618大促早已拉开序幕，优惠券、红包等福利不仅刺激了消费者，也引发黑灰产“蜂拥而至”，形式多样的作弊工具、恶意流量攻击，让零售商家防不胜防。...大促关键节点，守护零售电商平台的安全及业务稳定至关重要，腾讯安全依托20多年黑灰产对抗经验，针对零售电商面临的安全威胁，从基础安全到业务应用，为商家提供贯穿大促运营全链路的安全防范指南，助力商家安心卖货...腾讯云WAF-BOT管理系统构建了客户端风险识别、安全情报监测、大数据访问行为分析三道安全防线，可对平台的BOT 威胁程度进行智能打分，快速自动识别响应BOT流量及其变体，实现对不同恶意程度的请求分级、...腾讯安全天御营销风控解决方案，提供注册保护、登录保护、验证码、活动防刷、作弊器识别五大能力，有效识羊毛党，并通过独有的腾讯安全风控模型和AI关联算法，精准识别恶意请求，确保营销优惠留给真实消费者。...全民大促背后，是海量的流量冲击，与此同时，黑灰产及竞争对手的恶意攻击也虎视眈眈，这对商家小程序的性能提出了更高的要求。防范指南：性能瓶颈、漏洞修复需前置。
腾讯安全基于20多年黑灰产对抗经验，针对大促节点可能面临的安全威胁，提出了覆盖营销全过程的防护方案，帮助商家抵御恶意刷量、羊毛党等营销安全风险，辨别“营销泡沫”，为商家业务稳定和消费者利益保驾护航！...“羊毛党”肆虐营销费用需上把“锁”618大促期间正是“羊毛党”肆虐的节点。...腾讯安全天御营销风控解决方案，提供注册保护、登录保护、验证码、活动防刷、作弊器识别五大能力，有效识别“羊毛党”，并通过独有的腾讯安全风控模型和AI关联算法，精准识别恶意请求，确保营销优惠留给真实消费者。...大促节点，黑灰产通过虚假广告投放和恶意刷量等手段，骗取商家营销资金，损害电商平台的正常运营和商家利益。...面对外界的恶意入侵，商家亟需建立完善的防御体系以抵抗网络威胁，更好地应对大促高峰期的流量冲击。
安全挑战随着游戏黑产群体日渐庞大，攻击手段进一步升级与复杂化，游戏厂商的传统运营手段局限性日益凸显，面临的安全威胁愈发严重，主要有四大痛点： 痛点一：反外挂游戏黑产日益壮大，外挂样本在更新频率和总体数量上持续增长...防护场景二DDoS防护保障业务平稳运行腾讯安全可为厂商提供DDoS高防包、DDoS高防IP等多种解决方案，以应对DDoS攻击问题，通过充足、优质的DDoS防护资源，结合持续进化的“自研+AI智能识别”清洗算法...该方案可为企业带来的价值：1.超大防护资源：DDoS高防包拥有超大BGP防护带宽，覆盖不同运营商，满足活动大促、上线等重要业务的安全稳定性保障需求；2.领先的清洗能力：采用IP画像、行为分析、Cookie...防护场景四天御内容风控保障内容安全天御内容安全依托腾讯超过10年的安全积累，集成腾讯3大基础AI识别引擎，通过统一的管理调度，提供针对全内容（文本、图片、音频、视频）的安全检测，可高效准确地识别文字、图片和视频等多媒体的违规内容...该方案可为企业带来的价值：1.强大功能：支持自定义词库、样本库、识别规则，对内容进行定向过滤；2.丰富情报：腾讯多年响应甲方监管要求，积累了大量内容安全审核经验；3.精准数据：与腾讯众多自由业务共享违规词库
2019年“618大促”告一段落。作为上半年规模最大的促销活动，各大电商平台给出了最大的优惠力度，成绩也都再创新高。 为保障大促顺利进行，腾讯云提前调度资源、组织驻场团队，提供了全方位的保障方案。...腾讯安全也一路护航，本次“618大促”期间，电商平台的“活动防刷”总防护次数达到16亿，防护住2.7亿张优惠券，保证不被恶意薅走。...大促过后，电商业务恢复到正常状态，不再需要额外的计算资源。腾讯云的弹性扩缩架构，可以将资源回收，让客户的成本更可控。 抗D 大促期间，腾讯的安全能力可以为电商平台提供铠甲。...通过充足、优质的 BGP 防护资源，结合持续进化的“自研+AI 智能识别”清洗算法，保障用户业务的稳定、安全运行。防护场景覆盖游戏、互联网、视频、金融、政府等行业。...关于腾讯安全天御 专注解决“欺诈预防”和“风险识别”问题，以人工智能为核心，以腾讯庞大情报为基础，结合腾讯20年综合积累，以及近10年黑灰产对抗经验，打造 AI 时代的智能风控服务。
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...此外，360还与三大运营商合作，提供骚扰电话识别、二次号码加白、全网彩信/短信拦截、黑灰网址拦截与提醒等服务，业务覆盖全国各省；与三星、华为等手机厂商开展各类技术合作；配合各地公检法机构打击诈骗犯罪等。
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。...天御电商防刷产品跨越了这个阶段，通过无监督学习等人工智能技术精准识别网赚、黄牛等真人操作的电商场景欺诈行为。...▐ 本次“618大促”期间，电商平台的“活动防刷”总防护次数达到16亿，防护住2.7亿张优惠券。...腾讯安全天御从账号声誉、购买行为、设备风险、异常环境、交易对象等多个维度构建风险评分模型，对每一次电商交易操作进行实时评分，利用 AI 技术精准识别电商场景虚假购买和黑灰产恶意套利行为，为618电商大促保驾护航...➤推荐阅读 “618”大促落下帷幕，我们守住了2.7亿张优惠券 预警 | Linux 爆“SACK Panic”远程DoS漏洞，大量主机受影响 预警 | 知名邮件代理程序 Exim 远程代码执行漏洞（
作者：戴唯伟 前言 每年的电商大促，就像是一次次的系统检阅仪式，接受着来自用户、同行以及老板的审视。...腾讯云安全体系防御原理及过程分析 安全性对于电商平台来说，不仅仅在大促期间会一而再再而三地关注到，它更是一个日常话题，网站入口、支付等环节，都往往处于“高危”环境，来自于网络“黑客”及“黑产”团队的恶意攻击等...、网络攻击溯源、人机行为识别、恶意图片识别、垃圾文本检测等 7 项技术应用。...CC 防护：大禹 BGP 高防通过模式识别、身份识别等多种手段，来识别恶意访问者，同时采用重认证、验证码、访问控制等手段，抵御 http get 等各类应用层攻击。...写在最后 本文通过云端海量并发弹性扩容、AI 安全体系防御构建与实施、电商领域的创新应用三大板块介绍了腾讯云如何在双十一电商大促的情境下，为电商平台提供可用、高效、完善的安全护航方案。
01 解决大促第一步 满足基本需求 在满足当下用户交易需求的同时，各大电商平台和商家为了提高销量和GMV数据增长，会举办形式多样的大促活动。 只是，大促固然能为电商平台、商家带来流量。...02 全方位护航 安全问题不用愁 除了每年固定的大促节点，电商行业的日常风控和安全防范也是关键。...过去数年间，腾讯云天御帮助各个电商客户识别防御了数十、数百亿次的恶意请求。按照每个优惠券价值1元来计算，就已经相当于为商家避免了数百亿元的经济损失。...03 服务营销一体化 全渠道智能客服促增长 众所周知，当下电商行业呈现出的发展趋势，包括全渠道发展、垂直行业涌现出头部电商、企业需实现上下游产业链的数据融合等。...腾讯云企点客服提供的服务营销一体化解决方案，通过全渠道智能连接服务方与客户，既能够做到打通各个渠道，打通线上线下，统一识别客户的身份，从而达到数据资产的积累，也可做到从公域流量向私域流量的引导。
[5ptt343mxf.png] 此次我们整理了腾讯云大学大咖直播课《智能语音技术解密》的回顾，帮助大家了解智能语音，以及智能语音背后的一些技术。...一、智能语音识别的过程： 机器识别语音到文字的过程和人识别语音的过程类似：从录音文件或是麦克风收集的音频中提取特征，经过声学模型和语言模型的处理，最后得出的是识别结果的文字。...[3g17r6b9kx.png] 二、深度神经网络 说到智能语音识别，就不得不提智能语音识别领域中最重要深度神经网络技术。从名称上理解的话，深度神经网络其实是模拟人的大脑神经元的工作原理得出的。...[71o5xg1i4z.png] 四、语音识别产品的应用场景 智能语音识别技术能将自动将人类的语音内容转换为相应的文字，这种技术到底运用在哪些商业化场景中？我们以腾讯云语音识别产品为例讲一讲。...腾讯云大学大咖分享邀请行业技术大咖，为你提供免费、专业、行业最新技术动态分享。
数字化转型背景下 营销安全成零售企业核心痛点 《白皮书》重点解析了数字化转型下的零售链路，指出企业数字化转型模块全貌涵盖销售、营销、物流、生产、采购、协同等六大模块。...尤其是在节庆、双十一、双十二大促等重要节点，企业面临的安全挑战更为突出。...，帮助业务方在营销风控、金融风控、内容安全等领域预防欺诈识别风险，让品牌把钱花在刀刃上，使每一分优惠都能触达真正的消费者。...在黑灰产防御方面，天御系统以人工智能为核心，以腾讯海量黑灰产数据为基础，利用跨平台数据优势，基于“优码”帮助平台监测、识别各类营销欺诈行为，打造天御活动防刷模型，深入业务场景，识别羊毛党、黄牛党、网赚团伙...从2016年开始，腾讯安全天御与东鹏特饮展开合作，在“开盖赢红包”活动中，基于黑产大数据分析和超强计算能力，实现了盗刷预警、异常访问判断、黑产洗码识别等行为的智能营销风控，既保证了正常消费者权益，又高效打击了大批羊毛党
一旦数据库成为瓶颈、或任何细微的疏忽，整个618大促将会变成一个大型“灾难现场”。 一场电商大促，涉及到的数据量有多大？...一到大促节点，数据量级就会几何级增长。 据不完全统计，今年腾讯云数据库为电商客户承载了十亿级别的QPS（每秒查询数）、PB级别的数据存储量，整个大促期间数据库平稳有序运行。...二、自动化运维已成为电商大促常态 历经数十年发展，数据库运维已经度过石器时代、工具时代、专家时代，随着工具的日趋成熟，低价值的工作量得以解放，DBA价值不断提升，数据库运维进入了智能时代。...为了最大程度降低618大促期间的成本及消耗，腾讯云数据库智能运维管家DBbrain能够帮客户做巡检、运维和优化的工作。 DBbrain是腾讯云结合前沿人工智能技术推出的一款数据库智能诊断和优化产品。...除了7*24小时的实时诊断优化，DBbrain还具有安全威胁识别、混合云管理数据库和掌上数据库运维等功能。
面对猖獗的作弊手法和完整的产业链，网络安全厂商各出奇招，试图识别和阻隔这些虚假流量。而经过多年的实践经验，腾讯安全发现在对抗虚假流量时，存在着四大痛点。...尤其是在黑产使用真机模拟真人行为作假后，安全厂商无法凭借设备、环境维度识别这些虚假流量。这种行为性恶意刷量非常难被捕捉，而且其相关操作的标签无法准确地反馈给系统。...具体来说，通过结合无监督学习和有监督学习，对海量样本进行检测，形成“样本-检测-反馈-学习”的完整闭环。 而在每种虚假流量只存在少量样本的情况下，天御的少样本学习系统也能够快速学习立即识别。...在样本极度缺乏的情况下，通过元学习能够快速学习样本特征并生成相应的对抗模型，从而识别新型虚假流量样本，提升识别能力。...➤推荐阅读 以“码”还“码”，腾讯怎么打好反黑产这场仗 美好“如祺”而至，安全如影随形 “618”结束我们走访了十家电商，三成风控不及格 “618”大促落下帷幕，我们守住了2.7亿张优惠券 预警 |
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...张壮指出，在面对新增病毒样本数量巨大，无法有效通过手工及时添加规则、手动规则提取在有些问题中的不适性、人工规则主观性很高等检测难点，人工智能查杀都能轻易克服。...人工智能查杀可以处理海量样本，检测特征纬度更广，病毒免杀难度增大。对于加壳或者多态变形病毒也有着良好的效果，检测过程无需脱壳。...但是张壮指出，人工智能的模型本身存在一些“视觉盲点”，容易受到生成样本的攻击，更重要的是，人工智能的相关技术同样可以为病毒开发者所用。...张壮在 DEF CON 2018大会上验证了这一预言的真实性。
三、安全攻防场景应用 为了更清晰地阐述ML在安全攻防领域的实际应用与解决方案，如图1所示，本文汇总了六大安全领域，分别是身份识别与认证、社会工程学、网络安全、 Web安全、安全漏洞与恶意代码、入侵检测与防御...此外还会通过搜集反馈回来的失败样本，以及人工打码的标定数据，来实时训练和更新识别网络，不断迭代训练进行优化，进一步提高神经网络模型的识别能力。...该模型可识别异常用户盗号、LBS/加好友、欺诈等行为。随着样本增加，恶意请求的uin、类型、发生时间通过分析端通过线下人工分析和线上打击，达到良好的检测效果。...从上述的案例可以看出，机器学习在安全攻防最常应用于在于恶意代码识别、社工安全防范，入侵攻击检测这三大方向。...，因此恶意访问、攻击样本的不充分，导致模型训练后的检测准确率有待提高。
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。
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