作者 | 小白 来源 | 小白学视觉 网络安全是现代社会最关心的问题之一，确保只有特定的人才能访问设备变得极其重要，这是我们的智能手机设有两级安全系统的主要原因之一。...基于人脸识别的智能人脸识别技术就是这样一种安全措施，本文我们将研究如何利用VGG-16的深度学习和迁移学习，构建我们自己的人脸识别系统。...如果识别出正确的面部，则授予访问权限并且用户可以继续控制设备。完整代码将在文章末尾提供Github下载链接。 搭建方法 首先，我们将研究如何收集所有者的人脸图像。...2 个完全连接的层与激活一起用作 relu，即在样本通过展平层后的密集架构。...回调函数 在下一个代码块中，我们将查看面部识别任务所需的回调。
简介 许多安全人员都热衷于恶意软件的逆向工程。在本文中我将教大家设置一个自己的Dionaea蜜罐，来协助我们恶意软件样本的收集工作。...Dionaea 蜜罐的设计目的是诱捕恶意攻击，获取恶意攻击会话与恶意代码程序样本。...因此，他们可能也不会允许你在他们的服务器上收集恶意软件样本。 AWS设置 现在我们开始设置AWS实例。...该文件用于指定你的恶意软件/二进制文件的位置，以及侦听的接口和端口。你可以保留这些默认值，但请记住，日志文件会变大。 就比如我恶意软件大约1个G但却有19G的日志。 ?...因此，你会收集到更多的恶意软件。我们可以通过services-available和services-enabled目录来切换这些设置。
但是，如果我机智地把系统升级，加入人工智能模块，即所谓的深度学习技术，那么即使手指出镜，这瓶液体也可以被识别出来。 深度学习，就像人们所熟知的神经网络，受到大脑激励，不断增强学习识别物体的能力。...以视觉识别为例，我们的大脑可以通过感官输入获得原始数据，同时进一步自主学习更高级别的特点。同样，在深度学习中，原始数据从深度神经网络中读取，凭此学习如何识别物体。...这些解决方案在一个虚拟的环境中执行恶意软件，以确定该文件是否恶意，而非检测运行时的行为指纹。 深度学习检测效果显著 使用人工智能侦测恶意软件的方法应运而生。...结合人工智能，打造更复杂的检测能力是网络安全解决方案演变之路上的最新一步。基于机器学习的恶意软件检测方法应用更详细的算法，根据手动工程的特点来判断一个文件的行为是恶意还是合法。...此外，恶意软件检测率仍然离100%识别很远。 人工智能的深度学习是机器学习的一个高级分支，也被称为“神经网络”，因为它与人类大脑的工作方式如出一辙。
考虑到安全测试人员，更重要的是恶意攻击者，大量使用Cobalt Strike平台，识别Cobalt Strike服务器连接到企业网络资产的必要性是显而易见的。...安全公司Fox-IT于2019年2月26日发布了关于Cobalt Strike服务器的研究，该研究不仅提供了细节和如何识别3.13版本之前的服务器（对应HTTP响应中额外的空字符），还包括从Rapid7...由于 Windows 上的其他普普通通的应用程序也使用相同的套接字，因此，我们很难识别其中的恶意通信。...因此，如果结合 ja3+ja3s，就能够识别这种恶意通信，而不用考虑目的地 IP、域名或证书等细节信息。...JARM是一个主动TLS服务端指纹工具，主要用途如下： 快速验证一组TLS服务器是否使用相同的TLS配置； 通过TLS配置划分TLS服务器，并识别可能归属的公司； 识别网站默认的应用或基础架构； 识别恶意软件
网络安全是现代社会最关心的问题之一，确保只有特定的人才能访问设备变得极其重要，这是我们的智能手机设有两级安全系统的主要原因之一。这是为了确保我们的隐私得到维护，只有真正的所有者才能访问他们的设备。...基于人脸识别的智能人脸识别技术就是这样一种安全措施，本文我们将研究如何利用VGG-16的深度学习和迁移学习，构建我们自己的人脸识别系统。...如果识别出正确的面部，则授予访问权限并且用户可以继续控制设备。完整代码将在文章末尾提供Github下载链接。 搭建方法 首先，我们将研究如何收集所有者的人脸图像。...2 个完全连接的层与激活一起用作 relu，即在样本通过展平层后的密集架构。...回调函数 在下一个代码块中，我们将查看面部识别任务所需的回调。
现在社会中人们书写文字的机会几乎是很少的，不过平时依然需要接触到各种文字，还经常会用到智能识别文字这项技术，从图片或者其他地方寻找需要的文字，那么智能识别文字是如何实现的？智能识别文字识别率高吗？...智能识别文字是如何实现的？...智能识别文字属于人工智能中非常重要的领域之一，和图片识别的地位差不多，不过相对图片识别技术来说智能识别文字技术要成熟的多，毕竟文字的形体以及特征是更加明显的，那么智能识别文字是如何实现的？...智能识别文字在平时生活中大家也都接触过，很多人会问智能识别文字识别率高吗？文字识别率和识别的软件以及应用的技术有很大关系，现在技术最为先进的智能识别文字软件识别率能高达99.8%以上。...以上就是关于智能识别文字的文章内容，相信大家对于智能识别文字有一定的了解了，智能识别文字技术在现在很多行业中应用都是比较广泛的，由此也能看出智能识别文字技术的前景是非常好的。
在这篇论文中，我们提出了通过逐渐利用未标注样本，来解决单标注样本（one-shot）情况下的视频行人重识别问题（video-based person re-ID）。...如何去利用未标注样本 ? 如图，我们一开始用有标注的数据来初始化训练 CNN 模型，之后在每一次循环中我们（1）挑选可信的 pseudo-labeled 数据 2....这里有两个值得注意的点： （1）如何决定每次选取多少 pseudo-labeled 数据做训练 我们用一种动态测量，逐渐增加选取的样本。...pseudo-labeled 样本量的增长速度对模型最终性能的影响十分显著。 （2）如何去给一个未标注数据分配 pseudo label 并量化其可信程度？...算法实际选出来的样本如何？ 我们的方法在 MARS 和 DukeMTMC-VideoReID 这两个大规模的视频行人重识别数据集上都取得了极大的提高。
DotNet-MetaData是一款针对.NET恶意软件的安全分析工具，该工具专为蓝队研究人员设计，可以帮助广大研究人员轻松识别.NET恶意软件二进制源代码文件中的元数据。...样本规则 项目提供的「sample rules」目录中包含了相关的检测样本规则，你可以根据自己的需求跟新和修改规则。
导语 大家好，我是智能仓储物流技术研习社的社长，老K。...近年来，政府工作报告多次提出将“人工智能”作为政府重点工作内容之一，以推动互联网、大数据、人工智能和实体经济的深度融合。国家标准化管理委员会正在全面统筹规划和协调管理我国人工智能标准化工作。...、医用智能仓储系统、垃圾与被服回收系统、智能医疗机器人。...箱式中型物流系统：箱式中型物流系统是通过搭建院内自动传输线，以周转箱为载体，实现全院物资的自动化传输。...大型医院建议采用气动物流传输系统或者轨道小车输送系统（两者二选一），搭配 AGV 智能搬运系统或者箱式物流传输系统（两者二选一），并搭配医用智能仓储系统，视情况采用智能物流机器人。
MultCheck是一款功能强大的恶意软件分析工具，广大研究人员可以直接使用该工具测试可疑目标文件是否具备恶意性，并检查目标文件是否被一个或多个反病毒引擎标记。
一直没找到人工智能是怎么跟恶意加密流量对抗的。直到看到最后一段。终于看到“人工智能”这四个字了！ ? 图5 人工智能与恶意加密流量的对抗 看过这段文字之后，终于明白了标题二所要表述的内容。...其实这里只是要说明一句话：可以用人工智能与恶意加密流量进行对抗。这段看了跟没看一样的文字，真的堪称为废话中的经典，如果文字能换钱，这就是如何写出无意义文字的经典案例。 ?...图6 人工智能可以与恶意加密流量对抗 这是一段即没有量化，又没有逻辑的废话。“人工智能算法赋予机器以专家的智慧”这是要换头吗？...并且模型的拟合度极高，6万多样本仅1次就能达到95%以上的正确率。这样的模型可以用于网络中的加密流量识别。我只能惊叹一下，加密流量的特征好明显啊，用个屁的人工智能。 下面的模型更是雷，如图12所示。...训练所需次数少，可以推断数据的维度非常低，数据样本非常少。 少量的样本数据，低维的特征提取，最终只能出来个玩具模型。 准确率基于的是已提供样本识别率，并非现网流量识别率，这个在文中无从衡量。
如果希望可以实现智能提醒值班人员，投入研发资源成本较高，并且值班人员可能会更换，维护成本也大。...如果希望有一套业务人员可以搭建的春节值班智能通知方案，可以使用腾讯云HiFlow+金山轻维表来实现，无需任何代码知识，只要你会使用表格就可以实现自动配置，仅需3步即可轻松实现值班智能提醒。...（4） 以上所有内容保存完毕后，点击右上角的上线流程即可上线Step3:实现定时智能推送当日期到了我们设置好的日期后，企业微信中就会收到值班提醒，还可以根据业务实现多次提醒、短信、邮件等多种方式提醒。
本文将主要探讨AI智能识别与PDF的结合，即文档版面分析部分，以及ComPDFKit Document AI 如何助力PDF轻松实现文档处理。 一、AI智能识别技术与PDF是如何结合的？...通过表格识别技术，对PDF文档中的表格结构和表格中的数据进行智能识别和提取。比如识别排版复杂的财务报表，快速提取财务报表中的数据信息。...通过AI智能识别技术可以自动识别和提取PDF文档中的数据，减少了用户后期重复编辑的时间和精力，大大地提升了用户的工作效率。...表格识别：支持识别表格区域，精准识别表格、段落、图表等文档物理对象，完整提取表格结构和表格内的数据信息；支持跨页表格的智能合并。...四、总结 本文主要介绍了AI智能识别技术与PDF的结合，AI智能识别技术对PDF文档处理的好处，以及ComPDFKit 的AI自动识别功能和优势。
一、PhotoPrism介绍 PhotoPrism是一个基于Go编写的开源智能相册程序，凭借Go语言本身性能高效的特点，在实际使用中速度与稳定性远超同配置下使用PHP编写的老牌相册管理软件Piwigo。...且PhotoPrism内嵌Google TensorFlow机器学习引擎，实现了类似Google Photo和群晖Moments之类的人脸识别和主题分类的功能。...PhotoPrism支持多维度的照片管理，如基于地图位置、时间、自动识别的标签、人脸等，同时支持webdav服务端，方便各种移动app同步备份。...二、使用腾讯云Lighthouse快速搭建PhotoPrism 2.1 购买和选择镜像 这里选择的是Docker CE 19.03.9镜像，方便使用Docker快速部署 [islmnv4fig.png?
智能家居（Smart Home）是以住宅为平台，通过物联网技术将家中的各种设备连接到一起，实现智能化的居住环境。智能家居是在互联网影响之下物联化的体现。...2014 到 2019 年间，中国智能家居市场快速发展，市场规模从 720 亿元增长至 2118 亿元。这也同样意味着智能家电具有无限的市场潜力。...随着中国智能家居的不断发展，全屋智能玩家也呈现为几个不同流派。...在过去数年间，FinCIip 也参与到智能家居行业的建设中，FinClip 小程序容器技术已经帮助多家智能家居企业搭建起生态平台，提供智能家居生态构建方案。...未来，智能家居时代必将是开放的、融合的、共赢的。面对生态融合，一方面智能家居企业必须要有平台基因，另一方面还需尽可能降低合作方的入驻成本。
识别，同年，瑞星又尝试了基于决策树的恶意软件识别方案。...2016 年，瑞星根据之前应用机器学习获得的经验，研发了高维度、大规模的基于随机森林的 Windows 恶意软件识别引擎 － RDM+。高维度特征提取自文件结构、内容以及分析，训练样本达数千万。...上次老庄参加 AVAR 会议还是在 2007 年，在韩国首都首尔认识了包括金山、江民、安博士、K7、ESet等一大群反病毒行业的同行，当时大家谈论的焦点还在于如何识别变形病毒，如何实现快速的家族病毒处理...被老赵扫盲后，突然发现原来搭建一个大数据分析平台其实并不难，难就难在如何和现有的业务相结合，获得现有业务无法获取或很难获取到结论。...反病毒行业应把人工病毒处理的方法和经验整理出来，把大量的病毒样本和判断方法导入大数据，通过大数据来分析活跃病毒的行为特征、文件特征、网络特征，获得病毒识别的新方法、新模型。
大家知道我们最近在EasyCVR的AI智能技术方面下了比较大的功夫，近期一直在对智能识别做适配上的测试，待测试完毕即可上线，大家可以关注我们，获取我们最新的研发进度和测试进度。...由于AI识别是一个消耗工程量较大的进程，如果使用CPU进行AI识别则不会加速，并且还会产生非常卡顿的现象，效果很不理想，所以我们在考虑能否通过gpu加速AI识别。 首先查看电脑有没有gpu。...找到显卡的详细信息之后，我们就可以安装对应的python torch使用GPU来加速识别。不过在此之前要先安装英伟达的CUDA Toolkit来使用GPU加速，否则无法使用GPU。
那么如何从模型中抽取知识规则呢？以图1为例，针对明文的Webshell恶意流量的检测，专家一般会提取载荷中的关键词，例如函数方法名、变量名、HTTP方法名等，形成基于关键词特征的检测规则。...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。...XAIGen项目通过数据驱动的方法，尝试搭建数据规律与安全语义转化的桥梁，是实战中可信任、可运营智能模型的重要基础工作之一。
其次，通过AI智能分析网关内的视频分析技术，当学生、教师进出时，自动完成抓拍比对人员身份信息、快速检测、无感识别，校门口学生可大量自由出入，无需排队等候，提高学生和教师的安全通行效率。...同时，利用车辆识别算法，实现车辆的有序进出管理，提升校园安全度。...2、校园内异常行为检测AI智能分析网关通过部署在教室、宿舍、操场、走廊等区域的摄像机采集的视频图像，可以实时识别、计算、分析学生的行为，如学生在运动、课间活动时出现跌倒、做出危险动作、打架斗殴等，设备会根据监测信息进行分析...通过对如天台、水井、强电房等危险地区进行安防布控，当AI智能分析网关识别有学生接近危险区域时，及时告警并推送消息给学校管理人员，有利于学校快速干预和处理。...4、校园内外危险防范AI智能分析网关可识别学校附近的人员逗留、人员徘徊、陌生人入侵等，并能及时将数据信息上传至学校进行告警，也可根据需要，在平台上设置可疑或危险人物“黑名单”，精准地防止危险人员靠近学校
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%。
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