定期更新干货算法笔记和世间万物的学习记录～ 本文带你走进命名实体识别（NER）任务，首先介绍了解决NER任务的经典模型结构，然后通过3篇顶会论文介绍当缺少训练样本的时候，如何解决NER任务。...1 什么是NER任务 NER即命名实体识别任务，主要目的是识别出一个句子中的实体词，以及其对应的实体类型。比如下面的例子中，就是不同场景下的NER任务。在不同场景中，需要识别的实体类型也是不同的。...Example-Based Named Entity Recognition（2020）提出一种基于样例的NER解决方法，主要思路是利用一些有标注样本样例，识别出新数据中相关的entity。...例如在下面的例子中，右侧为需要识别的句子，左侧为一些有标注样本，利用左侧的标注信息识别右侧的实体（注意左侧和右侧的实体名称都是不同的）。...entity span的基础上，进一步识别这个entity span具体对应哪个entity。
生活记录、动作捕获、安全监控…… 谷歌新上市了一款“智能摄像头”Google Clips，瞄准了父母们和宠物主们——利用脸部识别技术，只要你的家人或宠物出现在镜头里，谷歌就会自动抓取7秒最佳画面。...“智能”体现在哪里？谷歌称，为了使设备体验尽可能的友好，该摄像头集成了很多复杂的人工智能和机器学习技术。...Clips内置了英特尔旗下的Movidius Myriad 2 VPU视觉处理芯片，无需联网，在终端即可实现图像计算与脸部识别。...是的，不仅能识别人脸，人工智能还能识别猫、狗，甚至还有兔子?！ 作者用Clips拍摄的动图 谷歌对Clips的定义是，既可以固定在某处拍摄照片或视频，也可以直接拿在手中随时使用。...依靠人工智能，摄像头将识别熟悉的脸部并选择画面中的7秒最佳时刻进行拍摄记录，这些视频可以存储为静态图像或共享为Apple Live Photo，Google Motion Photo或者更直接的，存成GIF
标题二是聊聊“人工智能与恶意加密流量的对抗”。 这是产品发布的说明吗？ 怎么一种手把手教你做系统的感觉。 好吧，既然要教，那我就学学，人工智能还是很热门的。认真学学也好。先不管你的啥啥产品了。...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。...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。...届时最好能给个体验的接口，我等也祝贵公司产品大卖。 如果你是这个公司老板，不懂人工智能，最好换个人工智能算法工程师。要是你自己做的算法，劝你换个创业方向。
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。
后来到美国去念的博士，博士论文是用模式识别的方式对图像进行分类。毕业后，就到了工业界来做工程师，当时毕业的时候，模式识别专业很难找工作的，跟现在完全不一样。...陆续做过智能视频监控，视频防抖动，车牌识别等工作。 后来大概在2012年的时候，大数据兴起了，我发现模式识别终于有用武之地了，于是到了eBay做大数据，到现在已经有5年多了。...还有搜索根分类器，在eBay新旧好坏的商品都是可以卖的。搜索关键字里面，想买一个新东西还是旧东西，怎么在商品上知道我是卖新的还是旧的，能够做正确的匹配。...我怎么去用我们的分类器在背后能识别出他们分别是商品本身，或者是套装，或者是附件呢？给大家具体讲一下怎么做的。...问题2：请问你们做过实时的识别吗？
而不仅是大数据公司，一些征信公司和互联网金融公司也都会说自己在利用人工智能识别信用风险或者反欺诈。 但实际上，人工智能并不是高不可攀的东西。...现在，伴随各类智能技术的发展，机器可以在分秒内处理上十亿次的数据，于是就开始引入机器学习。机器学习本质上是先找一些数据样本，这些样本有好有坏。...随后将全量数据放入模型中，让系统自己识别，如果发现在好的样本中90%都具备某一共同特征例如“受过高等教育”，则系统就会自动认为受过高等教育的人信用佳。...反之，当系统发现坏的样本具备“拥有五张以上信用卡”的特征，它便会将此认定为信用差的特征。随着样本数据的增多，系统识别出的特征维度就越全面，得出的结论也就越准确。 ...从1997年IBM的“深蓝”战胜了卡斯帕罗夫到20年后AlphaGo以4:1的成绩战胜李世石，验证了人工智能技术的趋于成熟，随着样本数据的增多，系统识别出的特征维度就越全面，得出的结论也就越准确。
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%。
目前人工智能热火朝天，语音识别、图像识别、自动驾驶都是热门话题，今天我们就聊聊语音交互需要哪几个环节。现在打着AI旗号的智能产品哪些是用了语音智能交互。 什么是语音交互？...如果你是苹果手机，一定调戏过siri，这就是典型的语音智能交互，还有今年双11天猫大卖的天猫魔盒，亚马逊echo，也是通过语音控制家电，属于语音交互的一部分。...如果轻松理解了语音识别，恭喜你，已经入门人工智能，后面的内容对你来讲就没有难度了！...语音合成： 相比语音识别，语音合成就简单多了，它只需要把生成好的内容用符合人说话音量和节奏的方式输出出来，有个几百万条说话样本做训练，所谓的深度学习会搞定一切，你都不需要了解它是怎么学的！...语义理解： 顾名思义就是理解你说的意思，语义理解和语音识别是紧密相连的，同一句话可能有很多不同的含义，在语音识别准确地识别出你的文字后，语义理解还要明确你表达的意思。 如果就是多义词没法理解怎么办？
今天简单分享一下在博弈领域人工智能基本的原理，简单扩展到什么是Alpha GO，谷歌Alpha GO的机器人挑战人类顶尖棋手，普通的围棋比赛是150步左右，人工智能学习的核心，在盘中有一个评估函数，怎么训练一个非常好的评估函数是取胜的关键...结合之后，可以对现有人类的一些过程采用人工智能系统来替代，算法的核心从过去的样本中或随机产生自我学习的样本中训练模型，然后对未来或者是没有发生的事情做一些可扩展的预测。...人工智能技术在自动做市业务方面的应用，一般正常的做市情况，比如说客户要一个很大的卖单，不希望直接放到市场上，一般会找市场上比较大的做市商，希望有一个买单来接卖单，谈一个价差，直接就达成交易，对市场没有任何冲击...这个过程中是大数据怎么样转化，标准化和非标准化数据怎么样进一步的优化，进入到数据库应用到实际的金融应用领域。...我们研究人工智能这么多年，我觉得只要人工智能算法被称为黑箱，中间就是有风险的，因为你没法很好的解释它中间这么多的节点是怎么模拟输出输入的逻辑关系，它可能用了很复杂的函数，或者是函数组合来解释内在逻辑，但是特征可能大家还不是很理解
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。...由于恶意用户仅占总体用户的少部分，具有异常样本“量少”和“与正常样本表现不一样”的两个特点，且不依赖概率密度，因此此异常检测模型不会导致高维输入的下溢出问题。...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。...在恶意代码识别方面，区别传统的黑白名单库、特征检测、启发式等方法机器学习的安全应用从反病毒的代码分类、恶意文件检测、恶意URL的网页代码识别等 在社工安全防范方面，区别传统的技术与业务经验分析、安全宣传...，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。
没有不提大数据、人工智能的安全公司 前几年的RSA中，安全公司都在提用户行为分析、异常检测，今年大数据+人工智能（以下称“大数据AI”）成为了绝对的热点。...笔者早在出行前就约好了两家大数据AI的公司进行沟通交流，我们看看他们是怎么做的： Data Visor（以下简称DV） DV提供领先的欺诈检测方案，方案主要使用无监督学习来识别恶意账号的攻击，在损害发生前就抓住恶意...为解决此问题，DV将聚簇翻译成人工规则进行识别（比如说如果某一批账号在某一段时间内，在某些IP上操作，那么就是恶意的）。...感知的高可疑样本会送往安全专家进行判定（引擎会挑选具有代表性的样本，这个样本可以代表一类的恶意），判定结果将会送回模型训练器训练有监督分类模型。...大数据AI虽然有很多的难点和问题，但值得做更多的投入 从各公司的介绍来看，AI都对安全有比较可喜的提升（恶意识别能力提升、人工运营成本下降），企业应在大数据AI上投入更多资源。
《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。...八.总结 前文推荐： [当人工智能遇上安全] 1.人工智能真的安全吗？...浙大团队分享AI对抗样本技术 [当人工智能遇上安全] 2.清华张超老师 GreyOne和Fuzzing漏洞挖掘各阶段进展总结 [当人工智能遇上安全] 3.安全领域中的机器学习及机器学习恶意请求识别案例分享...恶意代码分析是一种解剖恶意代码的艺术，了解恶意代码是如何工作、如何识别，以及如何战胜或消除它。 现阶段，恶意代码呈现变种数量多、传播速度快、影响范围广的特点。...杨轶等通过分析污点传播的过程，识别不同的恶意代码行为间控制指令和数据的依赖关系，从而比较恶意代码的相似性。Imran 等通过隐马尔可夫模型对待测样本的动态行为特征进行描述，并借助机器学习算法实现分类。
一份由学术界、社会团体以及行业人士所撰写的报告《人工智能的恶意使用（Malicious Use of Artificial Intelligence）》指出，任何科技都有其双面性，在大力发展AI技术的时候...在这种干扰下，原本精确的人工智能，瞬间就沦为“人工智障”。 试想如果有人恶意制造这样的对抗样本去挑战我们身边的AI系统，结果会有多可怕呢？...犯罪分子也能够随时从面部识别模型中逃脱？ 如果存在别有用心的人，将马路上的交通指示牌替换，明明是右转的标志，自动驾驶系统缺识别为直行，极其容易酿成交通事故。...未来，AI技术或将从恶意软件的自动化攻击，进化为自动化决策，即能够根据被感染系统的参数进行智能调整、自我繁殖，攻击会变得更加静默和危险。...一旦进入到受感染的系统中，恶意软件还能够安全地学习系统的环境知识，比如受感染设备通信的内部设备，使用的端口和协议，以及账户信息等。因此，由智能化带来的威胁程度也将成倍增加。
感谢郝强博士分享的《车源及客户智能算法介绍》（以下简称《算法介绍》）。...一、模型方案 1、预测目标(车源在上架7天内的成交概率) 怎么判断一个车是否好卖，以往只能靠评估师和销售人员的经验，现在瓜子采用机器学习的方式来解决这个问题。...好卖的叫正样本，不好卖的叫负样本，正负样本具体内容如下： • 正样本：上架7天内成交的车源 • 负样本：上架14天后仍在售的车源 从历史成交或没成交的数据中找出这些数据（根据成交时间标注样本数据） ，让机器学习这些规律...3、特征 建模过程中需要很多属性作为特征（如果不了解特征可以看一看模式识别），有了特征之后，需要一个分类模型来学习特征规律。...--》优先卖 • 分车时：销售分到的车源是否均衡？--》热销分级 • 售车时：是否优先曝光？--》热销分级 • 滞销时：是否优先维护降价？
摘要 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。...二、总体架构 该方法从数据包级、流级和主机级三个不同层次分别提取行为特征构建多个模型来提升对黑白样本的识别能力，一部分模型使用多维特征进行综合分析，还有一部分模型使用黑白样本区分度较大且置信度较高的单维特征缓解多维特征中潜在的过拟合和误报问题...作者也尝试了使用流级的包长分布特征进行分类器训练，考虑到恶意流量样本中也包含与正常服务的通信，但又无法识别其中的良性流，所以只将包含一条流的样本拿出来作为训练集，最终将不包含任何恶意流的流量样本分类为正常...除了统计和机器学习方法外，《基于深度学习的物联网恶意软件家族细粒度分类研究》验证了深度学习在流量识别方向也具有很好的应用前景，充分展现了人工智能赋能网络安全领域的可行性。
，并通过聚类和优化的LCS算法，有效识别恶意流量中的扫描流量特征（包含同质载荷内容），有效提升规则的准确率。...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
各式各样的恶意程序、网络诈骗、隐私窃取事件，每天都发生在我们身边。...根据《2022 年度中国手机安全状况报告》发布的数据，某安全软件2022年全年共截获移动端新增恶意程序样本约2407.9万个，拦截恶意程序攻击约132.2亿次，识别和拦截各类骚扰电话约233.9亿次。...卡巴斯基实验室的数据也显示，2022年1月至9月，全球用户智能手机遭间谍软件的攻击量达80万次，同比增加29%。 面对如此严峻的形势，我们该如何进行进行手机安全防护？...防号码泄露和骚扰电话，还有一个方法： 准备一个不怎么用的副卡，每次填信息，就填副卡号码。尤其是买房租房、搞装修、买建材等场景，尽量不要用自己的主号码，不然都会被反复卖信息，主号基本会废掉。...（关于伪基站，看这里：深度揭秘：伪基站到底是怎么回事？） 相比运营商网络，更容易出问题的地方，还是Wi-Fi、蓝牙、NFC等短距无线技术。 公共场合的Wi-Fi都是不可信的，尽量不要连接。
然后让AI与这个蓝白相间的示波器相连，伸出一根探针“悬丝”搭在CPU上： 很快啊，AI就发现了这台计算机上的恶意软件！ 明明是在树莓派体内的病毒，怎么探针隔空一放（没直接接触）就被发现了？...通过外部设备探查、再靠AI识别不同的电磁波，就能隔空发现“中毒设备”上的病毒踪迹。 他们表示，探测设备不和“中毒设备”相连，因此不会被病毒这类恶意软件发现。...研究人员从知名恶意软件合集社区Virusign中获取样本，共收集了4790个32位ELF ARM恶意软件样本。...；DDoS和Ransomware的识别效果也不错： 当然，除了单独的恶意软件类型以外，采用混淆技术后模型分类的效果也依旧不错。...欢迎关注智能汽车、自动驾驶的小伙伴们加入社群，与行业大咖交流、切磋，不错过智能汽车行业发展&技术进展。
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