在腾讯WeTest新平台能效升级、焕新上线之际，筹备已久的618活动也正式拉开序幕！ 活动时间：2021年6月18日-9月30日 全线产品升级，三重活动福利助力企业测试能效提升！...此次“焕新钜惠”活动都有哪些亮点呢？...第二款是UQM用户质量管理，它作为专业的游戏客户端性能和异常监测分析平台，借助深度质量的大数据分析，为游戏业务提供全方位的质量检测、数据分析、业务洞察服务。...首先是手游安全方案升级，WeTest提供了手游安全四大解决方案，包括宕机检测、渗透测试、反外挂、安全加固，助力企业快速发现服务器异常漏洞、游戏外挂风险、业务安全漏洞等潜在风险，连接腾讯安全测试专家，提供应对方案...这就呈上完整的活动攻略！ （活动部分-移动端长图） 本次活动方式：登陆腾讯WeTest官网 http://wetest.qq.com
一、为什么要做风险识别？...所以，如果能提前识别项目中可能存在哪些会阻塞测试的风险，然后基于风险来调整我们的测试策略，就可以在测试过程中”如鱼得水“。...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风险。 那么，如何做风险分析？ 二、风险识别应从哪些方面入手？...我们可以根据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，并进行风险识别。...首先，分析该项测试活动需要关注哪些内容 其次，分析上述内容能够顺利进行，需要哪些条件 最后，逐一分析这些条件十分能够满足 举例：对测试设计进行风险识别 Step1：分析测试设计需要关注哪些内容，例如：
● 数据资产识别 现今信息系统的风险评估体系已非常完善，但数据安全方面并没有形成相关评估内容，整个体系中缺少数据安全相关的检测与评估项，所以近期一直思考数据安全风险评估应是如何，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数据安全风险评估疑问，尽可能从资产识别、威胁分类、脆弱性识别、风险计算、处置建议等5个环节进行完善，通过不断持续优化完善，以期实现基于数据安全风险评估的体系化建设。...第一章为资产识别，资产是安全保护的对象，是风险评估的主体，资产的识别是理清内容、看透价值的重要手段，只有准确的资产识别，才能产生有意义的风险评估报告。...资产登记示例图 ● 脆弱性识别 数据资产识别是风险评估的开始，而脆弱性是对一个或多个资产弱点的集合，脆弱性识别也可称为弱点识别，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。...数据脆弱性识别示例 二 识别方式 常见主要识别方法有问卷调查、工具检测、人工核查、文档查阅、渗透测试等，不同环节、不同场景下择优选择，本篇主要介绍工具检测，即数据库漏洞扫描系统。
本文讨围绕邮件外发风险识别，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。...邮件外发审计依据 俗话说“无规矩不成方圆”，企业开展邮件外发监控的首要依据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风险外发行为识别出来大数据风险策略能力...大数据审计能力 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验，无法将所有识别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验通过系统做自动化处置。...安全团队可以藉由相关数据形成场景、策略，辅以算法模型分析，进行风险阈值打分，将高风险邮件外发行为识别出来，使得审计效率、准确率获得极大的提升。...此外还可以基于文件大小、文件名称作为风险分值的参考，如csv、xlsx等数据文件一般文件越大，携带数据的行、列越多。 ?
拥有多年数据治理、数据安全相关工作经验。 ?...一 威胁来源 在对威胁进行分类前，首先需要考虑威胁来源，威胁来源包括环境因素及人为因素，环境因素包括：断电、静电、温度、湿度、地震、火灾等，由于环境因素是共性因素（信息系统评估与数据安全品评估），本篇不过多做介绍...数据威胁示例图 一 脆弱性识别内容 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数据库（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）。...数据脆弱性识别示例 二 威胁识别与分类 威胁识别在风险评估过程中至关重要，威胁识别的准确性直接影响识别风险评估及后续的安全建设方向，所以丰富的数据威胁识别内容或分类，影响整体风险评估质量。...威胁等级划分示例图 下章介绍数据资产风险分析及综合风险评估分析（结合资产识别、威胁识别、脆弱性识别、风险），主要包括风险计算、风险判定及综合风险分析表。
它在以人为中心的重识别，人工分析中有广泛的应用。尽管近十年取得了巨大的进展，但人脸检测仍然具有挑战性，尤其是在恶劣光照条件下的图像。...DARK FACE数据集上的人脸探测器的显著性能退化清楚地表明，在弱光条件下检测人脸仍然极具挑战性，这是本此分享的主要重点。...例如，增强有噪声图像的平滑操作可能会破坏对检测至关重要的特征可识别性。这表明增强和检测组件之间的紧密集成，并指出了端到端“增强检测”解决方案。...尽管之前有研究，在极其恶劣的光条件下的人脸检测已经被探索中，部分原因是缺乏高质量的标签数据。...针对这个问题，有研究者提出了一个大型的人工标记的低光人脸检测数据集——DARK FACE，并表明现有的人脸探测器在任务上表现很差。因此，今天分享的工作是在基准上的激励和评估，并明显优于以前的艺术。
人体活动识别（HAR）是一种使用人工智能（AI）从智能手表等活动记录设备产生的原始数据中识别人类活动的方法。当人们执行某种动作时，人们佩戴的传感器（智能手表、手环、专用设备等）就会产生信号。...人类活动识别有各种各样的应用，从为病人和残疾人提供帮助到像游戏这样严重依赖于分析运动技能的领域。我们可以将这些人类活动识别技术大致分为两类:固定传感器和移动传感器。...在本文中，我们使用移动传感器产生的原始数据来识别人类活动。...在本文中，我将使用LSTM (Long - term Memory)和CNN (Convolutional Neural Network)来识别下面的人类活动： 下楼 上楼 跑步 坐着 站立 步行 概述...机器学习方法在很大程度上依赖于启发式手动特征提取人类活动识别任务，而我们这里需要做的是端到端的学习，简化了启发式手动提取特征的操作。
来源：DeepHub IMBA本文约3400字，建议阅读10+分钟本文带你使用移动传感器产生的原始数据来识别人类活动。...人体活动识别（HAR）是一种使用人工智能（AI）从智能手表等活动记录设备产生的原始数据中识别人类活动的方法。当人们执行某种动作时，人们佩戴的传感器（智能手表、手环、专用设备等）就会产生信号。...人类活动识别有各种各样的应用，从为病人和残疾人提供帮助到像游戏这样严重依赖于分析运动技能的领域。我们可以将这些人类活动识别技术大致分为两类:固定传感器和移动传感器。...在本文中，我们使用移动传感器产生的原始数据来识别人类活动。...机器学习方法在很大程度上依赖于启发式手动特征提取人类活动识别任务，而我们这里需要做的是端到端的学习，简化了启发式手动提取特征的操作。
近日，某家电企业在官网商城举办五一促销，活动期间，用户可以购买特价电饭煲、电饼铛等小家电，吸引了众多消费者的关注，也被羊毛党盯上。...活动刚开始不久，羊毛党们就几乎全部扫空了特价小家电，导致企业损失数十万元。该家电企业迅速部署了风控系统，并对活动规则进行细化。...识别欺诈交易：通过对用户行为和数据的分析，风控系统能够识别出异常交易，如刷单、虚假订单等欺诈行为，有效防止商家和平台被蒙骗。...防范攻击和入侵：风控系统可以识别和防御各种网络攻击和入侵，确保网站和App的正常运行，保障用户数据的安全。...第三步，访问 [实时风险决策] - [事件管理] 菜单，新增事件。用来标识应用下的具体业务事件，比如：注册、登录、营销活动。
背景介绍在这个信息时代，数据的收集和分析对于旅游行业至关重要。在竞争激烈的市场中，实时获取最新的机票特价信息能够为旅行者和旅游企业带来巨大的优势。...随着机票价格的频繁波动，以及航空公司和旅行网站不断推出的限时特价优惠，如何快速准确地收集这些信息成为了一个挑战。传统的数据收集方法效率低下，且容易受到网站反爬虫策略的影响。...const discounts = response.data; // 假设这里是从网页中解析出的特价信息数组 // 将特价信息存储到数据库中 saveToDatabase(discounts...error) { console.error('提取特价信息出错：', error); }}// 将特价信息存储到数据库中function saveToDatabase(data) { //...IP技术，我们可以模拟不同地区的用户访问网站，提高数据收集的成功率，并获取更全面的特价信息。
规划风险管理 认真、明确地进行规划，可提高其他5个风险管理过程的成功概率。规划风险管理的重要性还在于为风险管理活动安排充足的资源和时间，并为评估风险奠定一个共同认可的基础。...它的内容主要包括： 方法论：确定实施项目风险管理可使用的方法、工具及数据来源。 角色与职责：确定风险管理计划中每项活动的领导、支援与风险管理团队的成员组成，为这些分配人员并澄清其职责。...报告格式：阐述风险登记册的内容和格式，以及所需的任何其他风险报告。界定如何对风险管理过程的成果进行记录、分析沟通。 跟踪：说明如何记录风险活动的各个方面。...和我们之前规划风险管理中的概率和影响矩阵是一样的，这里会更加完善，并加入优先排序，最后也会更新到识别风险的风险登记册中。 风险数据质量评估：评估有关风险的数据对风险管理的有用程度的一种技术。...它包括检查人们对风险的理解程度，以及风险数据的精确性、质量、可靠性和完整性。
活动目录（Active Directory）是面向Windows Standard Server、Windows Enterprise Server以及 Windows Datacenter Server...Active Directory使用了一种结构化的数据存储方式，并以此作为基础对目录信息进行合乎逻辑的分层组织。...第六步：移动数据库到D盘的ntds文件夹中“move db to d:\ntds” 第七步：移动日志到D盘的ntds文件夹中“move db to d:\ntds”，输入“quit”退出即可 第八步：打开本地磁盘
我们可以通过一个比喻来解释什么是行为风险识别：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。...为什么需要行为风险识别？ 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风险进行提前的识别，当安全性不满足要求时采用人工接管或保守策略。...而行为风险识别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”。...行为风险识别的具体算法，以及识别后的处理方式，将在下次技术解析中详细介绍。
交叉风险识别与计量中，图数据库的应用能够帮助发现以下关键信息：节点之间的关联关系：图数据库可以存储和分析节点之间的关联关系，例如人与人之间的社交关系、公司与公司之间的合作关系等。...通过分析这些关系，可以发现隐藏在数据背后的模式和趋势。关键节点的识别：图数据库可以识别出关键节点，即对整个网络结构具有重要影响力的节点。通过识别关键节点，可以发现潜在的风险点和关键决策点。...群体结构的分析：图数据库可以分析群体结构，即节点之间形成的社区或群组。通过分析群体结构，可以发现不同群体之间的联系和影响，从而识别出风险传递的路径和影响的范围。...风险识别与预测：基于分析结果，识别出潜在的风险点和关键节点，并进行风险评估和预测。可以利用机器学习算法建立模型来预测风险的发生概率。...通过图数据库的应用和分析方法，可以更加全面地理解交叉风险和计量问题，从而有效地进行风险识别和管理。
小安前言 随着网络安全信息数据大规模的增长，应用数据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工具对风险数据作简单分析，主要是分析蜜罐日志数据，来看看一般大家都使用代理...2 数据准备 俗话说: 巧妇难为无米之炊。小安分析的数据主要是用户使用代理IP访问日志记录信息，要分析的原始数据以CSV的形式存储。...3 数据管窥 一般来讲，分析数据之前我们首先要对数据有一个大体上的了解，比如数据总量有多少，数据有哪些变量，数据变量的分布情况，数据重复情况，数据缺失情况，数据中异常值初步观测等等。...这样我们能对数据整体上有了一个大概了解。 4 数据清洗 由于源数据通常包含一些空值甚至空列，会影响数据分析的时间和效率，在预览了数据摘要后，需要对这些无效数据进行处理。...首先让我们来看看蜜罐代理每日使用数据量，我们将数据按日统计，了解每日数据量PV，并将结果画出趋势图。 ? ?
拓端数据（tecdat）研究人员根据全国电梯故障上报汇总数据，从多个角度进行数据分析。 ▼ 物业工程肩负着维持项目各类设施设备的正常运作，保障全体业主的正常生活，令物业保值升值，是项目的心脏部门。...基于以上背景，拓端数据（tecdat）研究人员根据全国电梯故障上报汇总数据，从多个角度进行数据分析。 1 电梯故障 影响因素网络 图表1 ?
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风险识别：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。...为什么需要行为风险识别？ 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风险进行提前的识别，当安全性不满足要求时采用人工接管或保守策略。...而行为风险识别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”。...行为风险识别的具体算法，以及识别后的处理方式，将在下次技术解析中详细介绍。
从运用形式看，随着大数据不断发展，可存储的数据规模也不断增长，可以更好地为人脸识别提供载体，人脸识别与大数据技术的深度融合是不可避免的一个趋势。...从运用领域来看，随着技术成熟和法律规范化，人脸识别技术将在生活各方面得到爆炸式增长。 第二部分：人脸识别的风险与挑战 人脸识别应用过程中产生的风险可以分为技术风险和法律风险两类。...技术风险，指恶意攻击或人脸识别系统技术不完善所带来的风险。 法律风险，指人脸识别技术在应用过程中可能出现的侵犯财产权利和人身权利的风险。...数据保护系统的技术缺陷：比如数据系统不完备，导致数据泄露等风险。...二、人脸识别的法律风险分析 当前，对于人脸识别法律风险的研究，主要集中隐私权侵犯与数据滥用和法律缺失导致权责认定困难两个方面。
【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识别加密货币骗局。...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，我们将数字货币的生命周期和价格变动以及各种级别的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识别诈骗项目...（1）客观性：机器学习模型涉及较少关于世界的先验知识，而是从数据中学习因果关系，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。
活动目录（Active Directory）是面向Windows Standard Server、Windows Enterprise Server以及 Windows Datacenter Server...Active Directory使用了一种结构化的数据存储方式，并以此作为基础对目录信息进行合乎逻辑的分层组织。
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