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知多少?

一、为什么要做? 所以,如果能提前项目中可能存在哪些会阻塞测试的,然后基于来调整我们的测试策略,就可以在测试过程中”如鱼得水“。 例如:针对例1,我们可以加强对需求的评审、明确需求的收条件(如对每个需求打分),对需求评审不通过的进行打回等来应对。 针对例2,我们可以加强对开发设计文档的评审、让开发参与测试用例评审等来应对。那么,如何做分析?二、应从哪些方面入手? 我们可以根测试策略逐步分析哪些问题会对测试活动的开展带来阻碍,并进行

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基于安全的评估(一):资产、脆弱性

拥有多年治理、安全相关工作经。? ● 资产现今信息系统的评估系已非常完善,但安全方面并没有形成相关评估内容,整个系中缺少安全相关的检测与评估项,所以近期一直思考安全评估应是如何,应该从哪些方面进行检测与评估 本文产生的目就是希望解决如上一系列安全评估疑问,尽可能从资产、威胁分类、脆弱性计算、处置建议等5个环节进行完善,通过不断持续优化完善,以期实现基于安全评估的系化建设。 第一章为资产,资产是安全保护的对象,是评估的主,资产的是理清内容、看透价值的重要手段,只有准确的资产,才能产生有意义的评估报告。 资产登记示例图● 脆弱性资产评估的开始,而脆弱性是对一个或多个资产弱点的集合,脆弱性也可称为弱点,而该弱点是资产本身存在的,如果没有威胁利用,单纯的弱点不会引发安全事件。

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    最壕十一月,敢写就有奖

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    邮件外发

    本文讨围绕邮件外发,讨论如何定义合理业务需要和违规外发,如何剖析外发场景,区分业务需要和判定要素,如何引入各种安全能力,提高自动化处理效率。 邮件外发审计依俗话说“无规矩不成方圆”,企业开展邮件外发监控的首要依是内部可落地的安全管理规范以及违规处罚标准,其次是邮件系统的架构可以支撑审计能力的开展,最后需要的是从海量的邮件外发中将高外发行为出来大策略能力 大审计能力传统邮件外发监控的最大缺陷是仅凭有限的人力无法从海量的邮件外发事件中逐一进行核,无法将所有维度快速进行解读分析,并且无法将日常审计中归纳总结的经通过系统做自动化处置。 安全团队可以藉由相关形成场景、策略,辅以算法模型分析,进行阈值打分,将高邮件外发行为出来,使得审计效率、准确率获得极大的提升。 可以帮助安全人员在不直接审查邮件的前提下,基于邮件正文或附件内容鉴外发的合理性。文件类型库根附件的文件类型设定阈值,如代码类、文档类等较容易包含敏感的类型。

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    基于安全的评估(二):资产威胁性

    拥有多年治理、安全相关工作经。? 威胁示例图一脆弱性内容资产脆弱性包括管理型与技术型两大类。技术脆弱性主要涉及库(结构化,关系型和非关系型)及网络层和主机层(非结构化,DLP检测)。具脆弱性示例内容如下表:? 脆弱性示例二威胁与分类威胁评估过程中至关重要,威胁的准确性直接影响评估及后续的安全建设方向,所以丰富的威胁内容或分类,影响整评估质量。 威胁可分为管理和技术两大类,具如下示例图:? 威胁等级划分示例图下章介绍资产分析及综合评估分析(结合资产、威胁、脆弱性),主要包括计算、判定及综合分析表。

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    浅谈自动驾驶中的行为

    我们可以通过一个比喻来解释什么是行为:自动驾驶的机器大脑在参加一场考试,他遇到一道难题,在两个答案之间犹豫不决。 为什么需要行为?在处理这些输入不确定性,并输出确定性决策的过程中。 因此,我们需要在行为决策层增加一种以安全性为单目标的算法模型,希望能够对可能发生的进行提前的,当安全性不满足要求时采用人工接管或保守策略。 而行为希望达到的目的就是将区间(3)中的场景首先转化为区间(2),即“know unknowns”。 行为的具算法,以及后的处理方式,将在下次技术解析中详细介绍。参考文献: https:mp.weixin.qq.coms5yH8aXDrPYjGJdv0npHkig 耿新力.

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    Python工具分析

    小安前言随着网络安全信息大规模的增长,应用分析技术进行网络安全分析成为业界研究热点,小安在这次小讲堂中带大家用Python工具对作简单分析,主要是分析蜜罐日志,来看看一般大家都使用代理 和 DataFrame 分对应于一维的序列和二维的表结构。 3 管窥一般来讲,分析之前我们首先要对有一个大上的了解,比如总量有多少,有哪些变量,变量的分布情况,重复情况,缺失情况,中异常值初步观测等等。 这样我们能对上有了一个大概了解。4 清洗由于源通常包含一些空值甚至空列,会影响分析的时间和效率,在预览了摘要后,需要对这些无效进行处理。 那么这几天有情况,不正常,具是神马情况,不急,后面小安带大家一起来慢慢揪出来到底是那些人(源ip) 干了什么“坏事”。进一步分析, 有异常后,再让我们来看看每天去重IP后量及其增长量。

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    下的隐私攻防02:身份证号+手机号如何脱敏才有效?

    在该系列的第一篇——《大下的隐私攻防:脱敏的隐私攻击与评估》,介绍了隐私即使经过脱敏,仍然存在残余的重(即关联具的自然人),这种需要进行评估,甚至定期开展再评估。 然而,不同的脱敏程度与脱敏设置,隐私(重)是不同的。如何进行定量评估?如何对不同的脱敏方法策略(脱敏集)进行横向比较?如何的脱敏集与字资产? 图1我国手机号编码结构2重评估理论下面简单概述ElEmam等学者提出的重评估场景以及评估指标。详细内容请参考《大下的隐私攻防:脱敏的隐私攻击与评估》。 1.1 原始集为了检评估指标在真实场景的有效性,我们收集了真实的23110条身份证号+手机号的记录信息,为了使得更具有隐私攻击价值(攻击者的攻击意愿很强),我们随机生成了一列银行卡账户余额 具来说,企业的内部评估可分为3步:1粗粒度评估:基于统一的评估方法,对脱敏库的所有脱敏表进行评估,得到对应的,进而对它们的进行横向比较与定级,出高危脱敏表;2高危脱敏表的细粒度评估与分析

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    炒币有,AI算法帮助ICO诈骗

    【新智元导读】中国创业公司香侬科技(Shannon.AI)与斯坦福大学、加州大学圣塔芭芭拉分校以及密歇根大学的研究人员合作,发布了一份白皮书,详细介绍了用机器学习算法来加密货币骗局。 Shannon.AI团队的白皮书概述了用机器学习来区分诈骗和合法项目:“通过分析2,251个ICO项目,我们将字货币的生命周期和价格变动以及各种级的ICO信息(包括其白皮书,创始团队,GitHub存储库 ,网站等)相关联以获得最佳设置来诈骗项目,系统精确度达到了0.83,F1值为0.8。” (1)客观性:机器学习模型涉及较少关于世界的先,而是从中学习因果关系,而人类专家大量参与设计的系统,则不可避免地会引入偏见。 但是,如果一个在黑匣子中工作的AI根相同的现成信息得出相同的结论,那么可以认为它更值得信赖。 Shannon.AI算法不会做任何人无法做到的事情,但它们做得更快,并且准确度更高。

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    浅谈自动驾驶中的行为(一)

    本文编辑:byheaven版权所属:美团无人配送引言 我们可以通过一个比喻来解释什么是行为:自动驾驶的机器大脑在参加一场考试,他遇到一道难题,在两个答案之间犹豫不决。 为什么需要行为?在处理这些输入不确定性,并输出确定性决策的过程中。 因此,我们需要在行为决策层增加一种以安全性为单目标的算法模型,希望能够对可能发生的进行提前的,当安全性不满足要求时采用人工接管或保守策略。 而行为希望达到的目的就是将区间(3)中的场景首先转化为区间(2),即“know unknowns”。 行为的具算法,以及后的处理方式,将在下次技术解析中详细介绍。参考文献: https:mp.weixin.qq.coms5yH8aXDrPYjGJdv0npHkig 耿新力.

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    金融科技&大产品推荐:众安科技X-model反欺诈

    众安科技智能产品基于海量源和资深实战经,为客户提供精细化管理及定制化模型搭建服务。 从个行为刻画出发,建立高危行为库和标签库,并基于个间关系进行行为扩散和标签传播,起到由点及面的和管控的效果。 保场景众安科技X-model反欺诈产品以评估、理赔欺诈检测为重点,融合互联网 “颠覆”传统的保业务边界与营销模式,高效骗保骗赔行为,减少不必要的赔付,并提高用户。 5、产品功能1)冷启动:同时不影响业务,采集要及时有效,实时计算同步反馈,高吞吐低延时。 我们的智能策略系,能动态千变万化的欺诈特征。

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    【PMP】十一、项目管理

    11.2 单个项目的以及整项目的来源,并记录特征的过程。 本过程的主要作用是,记录现有的单个,以及整项目来源;同时,汇集相关信息,以便项目团队能够恰当。 工具与技术收集方法 要领 头脑暴 目的:获取一份综合的项目清单 人员:项目团队、多学科专家、主持人 方式:畅所欲言自由结构化的集访谈 访谈 访谈对象:有经的项目参与者,干系人或相关主题专家 的最底层可作为核对单项目收尾过程中更新核对表假设条件分析检假设条件在项目中的有效性,并因其中的错误、变化、矛盾或片面性所致的项目。 SWOT分析内因、外因、积极、消极、强势、弱点、机会、威胁提示清单易变性、不确定性、复杂性、模糊性过程跟踪分析法登记册报告报告提供关于整项目的信息,以及关于已的单个项目的概述信息整项目来源关于已单个项目的概述信息

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    卢明樊:爱奇艺的业务安全控“秘籍”

    控作为一个集成了教育,评估,加固,高性能引擎,威胁情报,前端能力(加固,采集,证),拦截阻断能力,离线和流式大系统,仓,算法模型,跨业务联防联控,持续预警监控,应急响应,策略优化 控所用的源包括但不限于威胁情报、实时控日志、业务、设备、行为中心其他、客诉等等。 并且和审核系统组成双向闭环,通过来调整其他审核环节的审核优先级和力度,确保在攻击下的高效审核,同时通过鉴白和智能证等多种能力对冲,来降低对好用户上传的打扰。 卢明樊给出了控建设的9个阶段:1.和管控:控要拥抱业务,和安全以及业务一起在企业内部梳理出哪些业务是高的,并且和业务方一起出关键场景,并且确定目前防御现状,根二八原则,控系统要优先解决重要业务及其核心场景的头部 ,大大提升对于黑产的分析能力,端上的多种证能力要将其产品化集成为统一SDK,对业务前端提供一接入,根云上控的给出灵活证方式,根证行为和其他行为采集进行人机和是否本人的

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    基于安全的评估(三):分析与评估

    拥有多年治理、安全相关工作经。? 欢迎各位添加微信号:qinchang_198231加入安全+ 交流群 和大佬们一起交流安全技术完成了资产、脆弱性及威胁后(链接请见文章末尾处),我们可以采用适当的方法和工具确定威胁利用脆弱性导致安全事件发生的可能性 适用于对自身进行安全和评价,并选择合适的处置措施,降低评估资产的安全,定期性的评估可纳入安全管理规范及管理办法中。 、脱敏检查;五总结安全评估与信息系统的评估应是子与父的关系,安全评估可融合其中也可独立与已有评估系之外运转。 评估流程示例图基于安全的评估分四个部分已全部介绍完毕,写该系列文章其意义是发现业界没有针对层面进行评估系化文章,所以利用自身安全经,查阅了相关标准完成了以为中心的框架

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    控、内控、合规一化,OA系统的控管理助组织做大做强

    通过管理门户,将相关事务和全面聚合,包括系、事件上报等一系列快捷操作。 2、系上报管理的核心,一方面是年度系的、评估、上报及持续改进工作,另一方面是对日常的一系列,主要是合同、供应商、人员异动及关键指标等进行与监控。 公司每个年度都会对系进行集中梳理,对各类型由各相关部门进行统一的、评价并制定应对措施。 4.png还有一部分专项的,比如合同的、人员异动的、供应商的等等,系统中存在相关的,通过规则的配置,能够实现对这类的智能化。 10移动管理.pngOA控合规管理系统价值总结平台化:可依组织当前控合规管理系快速构建,满足用户个性化需求;智能化:智能化监控,根配置的规则,对专项进行主动预警;一化:内控文件审批

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    金融科技&大产品推荐: 美金融控—构建立的全业务流程

    4、应用场景人群主要应用场景有:应用场景一:欺诈用户欺诈用户系中的第一道重要环节,基于设备软硬件特征、上网环境、设备指纹等万原始维度结合聚类分析、连通图挖掘、频繁子图挖掘、PageRank 设备美拥有8.5亿的设备样本库,基于万原始维度,采用聚类分析、GBM、设备相似性等技术构建的设备模型,可以有效的虚拟机和设备农场等高设备。b. 行为系已实现在启动、注册、登陆环节机器注册、机器养号、撞库攻击、账号盗用等行为。c. 关联欺诈的工具和手段非常之多,每一次欺诈行为背后也绝非个人行为。 美基于手机、设备、IP等实进行关联分析,包括IP关联设备、手机,同设备关联手机、IP,关联紧急联系人… …以此锁定欺诈并进行。 2) 助力金融企业服务,促进普惠金融发展美一直专注于大反欺诈领域的技术创新,通过多种反欺诈技术欺诈,借助多维度信用,利用多重的策略模型提升控效果,进而打造立的防御系,为金融客户提供持续

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    如何规范有效的进行评估?

    、责任;领导小组和专家组(可无)3)评估工作计划:包含各阶段工作内容、工作形式、工作成果、工作实施时间安排等4)规避:保密协议、评估方法、评估工具、应急预案等5)项目收方式:包括收方式、收依,建议威胁放在脆弱性之后,因为威胁都是通过利用资产的脆弱性才有可能造成危害。可以参考如下表格制定《威胁表》:? 3.5脆弱性脆弱性小组针对不同类型的重要资产分组进行脆弱性分析,可以从技术和管理两个方面进行,技术方面:运用工具扫描、基线核查、渗透测试等方式,从物理环境、网络、主机系统、应用系统、和文档等方面查找资产的脆弱性 6)所有渗透测试结果必须有截图;3.6已有安全措施确认在脆弱性的同时,脆弱性小组应对已采取的安全措施的有效性进行确认,结果做为不可接受处理计划的依。 可以根的情况设置。等级划分可以参考如下表格:?

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    “大”模式的法律

    原标题:“大”模式的法律 ——评今日头条事件作者:谢君泽继今年6月《广州日报》起诉“今日头条”并达成和解协议之后,近日又传出“今日头条”被围剿的消息。 至此,作为新闻的聚集者与加工者的“今日头条”,命运堪忧!然而,该事件对笔者的思考不仅于此,“大”模式的法律才是更值得关注的问题! 然而,笔者更关心这种“大”模式是否侵犯社区居民的隐私权。实际上,近日的“今日头条”事件,已经凸显了“大”模式的法律。 而对于非商业目的利用“大”的行为,则应区对待。 从目前看来,“大”模式的法律主要来自于大的来源和取得方式上。然而,如何从法律上看待“大”的“加工行为”,以及如何保护“大”模式的“加工成果”,则是一个更加长远的法律议题。

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    ·析】第一文:管理与分析

    ·析】第一文:管理与分析1管理和分析管理,是金融各领域中与分析关系很大的一个方向。 本身可看做是一种波动,损失的发生又依赖一定的概率,这就意味着,统计学里的分布、大定律、期望、方差,在管理中都会派上用场,而这些东西的载又是。 2015年8月24日微博 【马明哲谈互联网金融】平安在云计算、人脸、眼纹声纹认证、大征信、移动支付等方面都有国内领先的技术突破。 可以提供包含“经模型”、“云”和“后援平台”在内的三大核心技术。在此平台之上,机构客户可以获得获客、增信、产品设计、征信、系统平台、催收等六大类服务。 捕食量很大的猎物时用量化评估一下成功的几率,以及受伤的代价不管怎样,控制,首先要对的主有一个非常好的了解,比如狮子,它的生活方式、有哪些资源、生存优势、面临哪些等等,对这些东西量化,

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    如何用AI控对抗AI黑产?| 2019人工智能开发者大会

    AI让这场控战役迎来了转机。2017年之后,企业开始大量应用图计算、深度混合神经网络、对抗性生成网络、元学习、迁移学习技术等AI能力,优化控效果,应对EB级。? 用AI控对抗AI黑产,腾讯安全天御帮助企业提升控能力腾讯安全天御正是一款深度集成AI的控解决方案,综合运用多项AI先进技术以及AI+规则双决策引擎打造出精准、主动感知、快速决策、快速运营四大核心控制能力 针对不具备展业经的客户提供面对特定场景的控解决方案,并帮助其打造控技术、运营、业务系以及代运营服务。进阶版。 配套SaaS产品封装定制化控系统,针对具备展业经控系统建设能力的客户,提供SaaS级的API服务,帮助客户提升其能力。 建设等级认证方法系和安全认证标准规范的同时,构建基于前沿AI算法的模式系,用AI控对抗AI黑产,降低因各类安全问题带来的,为智能产品行业健康发展添加一道防护网。?

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    基于tensorflow的bilstm_crf的命名实集是msra命名实集)

    github地址:https:github.comtaishan1994tensorflow-bilstm-crf1、熟悉msra集总共有三个文件:train.txt:部分当o 希望工程o o test.txt:部分今天的演讲会是由哈佛大学费正清东亚研究中心主任傅高义主持的。 需要注意的是上面的训练、证、测试都是从训练中切分的,不在字表中的字会用unknow的id进行映射,对于长度不够的句子会用0进行填充到最大长度。 y_val,z_val = msraDataset.get_val_data() x_test,y_test,z_test = msraDataset.get_test_data() print(====证是否得到相关 valBatchGen) #test(config,model,save_path,testBatchGen) predict(word2idx,idx2word,idx2label)运行训练及测试:部分结果:====证是否得到相关

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      数据安全中心(DSGC)是通过数据资产感知与风险识别,对企业云上敏感数据进行定位与分类分级,并帮助企业针对风险问题来设置数据安全策略,提高防护措施有效性。

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