使用它可以简单快速的使用php操作各种数据库,并且提高安全性,防止sql注入。他是开源的,免费的,所以任何人都可以去使用它。wordpress使用的就是ezsql,怎么样相信不用我说了。
不久前,谷歌旗下的电子邮箱品牌Gmail进行了五年来的首次大改版。新版Gmail引入了全新的Material设计风格,界面更加清爽、色彩更加绚丽;在功能上也有不少更新,比如可以更加快速地处理邮件,再比如延后处理功能更加贴心。在这次大改版前,关于电子邮箱已经很久没什么新闻了,Gmail改版引起了人们对已近乎被遗忘的电子邮箱市场的关注。
导语:深度学习因为其积极影响成为了2017年最流行的流行语之一。深度学习(更准确地应该被称为深层神经网络)试图模拟大脑的活动。自20世纪50年代末以来,神经网络的基本原理已经存在,直到2010年左右,计算机才变得足够强大(数据也变得足够大),而且强大到足以使高度复杂的“深层”神经网络应用于实际。 现如今,这种技术正在彻底改变着自然语言处理和恶意软件检测。深度学习可以想出解决棘手问题的办法,比如,识别可疑的网络行为。这种技术以及相关的系统和工具将在反欺诈和安全应用中发挥越来越大的作用。 与其他形式的机器学习相
近年来,商业邮件欺诈(Business Email Compromise,以下简称:BEC)攻击的身影频频出现在各个安全期刊的头版头条,已然成为了一种常见的网络攻击手法。
一种高级持续威胁(APT)与今年在名为“Tardigrade”的自定义恶意软件加载程序的帮助下发生的两家生物制造公司的网络攻击有关。
Darktrace的最新研究表明,威胁行为者利用Dropbox的合法基础设施发起了一场新型的钓鱼活动,并成功绕过了多因素认证(MFA)。
这些网络安全搜索引擎提供有关每个设备或服务的信息,如操作系统、开放端口和IP地址。以下是安全研究人员用来查找有关暴露的物联网设备、安全漏洞、泄露的个人数据等特定信息的11款搜索引擎。
网络钓鱼不仅是一种网络攻击技术同时也是一项最常见的社会工程技术,网络犯罪分子或网络攻击者通过尝试伪装为可信任个人或公司组织来进行发送信息,来获取企业或私人的敏感信息(包括用户名称、密码、手机号码、银行卡账号密码、个人邮箱信息等等)。通过欺骗伪装形式来操纵收件人泄露敏感信息、下载恶意软件或资金或资产错误的转移到攻击者指定的账户。
谷歌助手和其家庭扬声器在假期到来之前变得越来越智能,现推出了一些新功能,比如创建和管理待办事项清单、教孩子们礼仪、用声音分享照片等。创建待办事项列表的功能仅适用于iOS和Android应用程序用户。
摘要 随着大型语言模型(LLM)的快速发展,许多下游的 NLP 任务都可以在友善的提示(即Prompt,是用户或程序向LLM AI 提供的输入或查询)下得到很好的解决。尽管模型开发人员和研究人员在对话安全性方面做了大量工作以避免从语言模型生成有害文字,但要引导 AI 生成内容 (AIGC,AI-Generated Content) 造福于人类仍然具有挑战性。由于强大的 LLM 正在收集来自各个领域的现有文本数据(例如,GPT-3 是在 45TB的文本上训练的),公众很自然地怀疑隐私信息是否包含在训练数据
企业可以使用云计算供应商为其提供额外的工具来保护数据,但仍有来自用户端的工作要做。
最近,一种利用谷歌加速移动页面(AMP)的新型网络钓鱼策略已经进入威胁领域,并被证明在达到预定目标方面非常成功。谷歌AMP是由谷歌和30个合作伙伴共同开发的一个开源的HTML框架,旨在加快网页内容在移动设备上的加载速度。
昨天,微软在旧金山举办了一场“Everyday AI”发布会,会上主要发布了必应搜索引擎、微软小娜、Office 365和Seeing AI四种工具和服务的更新功能,更新后的工具借助人工智能服务帮助人们更巧妙地获取信息,满足人们更复杂的需求,给人们每天的日常生活带来有益的改善。 现在,你是不是非常好奇四种工具都有了哪些“大变身”?超想知道我们的生活会因此发生哪些变化?那就一起来看看吧! 1 智能必应:给你更聪明的答案 想想我们现在的搜索过程:输入关键词——弹出大量信息——排查整合——找到特定信息。这个操作过
李杉 编译自 Wired 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 雷·库兹韦尔(Ray Kurzweil)近些年为人熟知的身份,是“未来学家”。 提到他,人们可能会想起“奇点”:他最广为人知的理念,就
近日,一个名为Dream Market暗网市场上挂出了6.2亿用户信息,交易通过比特币转账进行,打包售价不高于2万美元,该卖家宣称这些数据来自16个被攻击的网站:
自ABBYY FineReader15新版发布以来,一直好评不断,作为市场领先的OCR文字识别软件可快速方便地将扫描纸质文档、PDF文件和数码相机的图像转换成可编辑、可搜索信息。这也使很多小伙伴开始体验和使用该软件,小编亲自测试安装ABBYY FineReader 15版本,并整理教程,有需要的可以参考下。
IBM发布警告称,他们近期发现犯罪分子正在发起针对财富500强企业财务人员的网络钓鱼欺诈互动,通过网络欺诈诱导受害者汇款。攻击者通过入侵员工邮箱或身份伪造发起钓鱼,辅以社会工程技巧,频频实施作案。 攻
在 2021 年年末与 2022 年,Proofpoint 的研究人员发现 TA453 与 Charming Kitten、PHOSPHORUS 和 APT42 的攻击活动存在重叠,并且不断创新攻击方法实现攻击目标。在 2022 年 6 月,攻击者开始使用被 Proofpoint 称为多人模拟(MPI)的技术。通过该技术,TA453 将社会工程学提升到一个新的水平,攻击者构建并控制了多个角色,来提高鱼叉邮件的真实性。Proofpoint 此前曾在 TA2520 组织发起的攻击行动中就发现过使用这种技术。
上周在Google I / O上,Google介绍了Smart Compose,这是Gmail的一项新功能,它使用机器学习功能在键入时交互地提供句子完成建议,使用户可以更快地撰写电子邮件。基于智能回复技术,Smart Compose提供了一种新的方式来帮助你撰写邮件,无论你是在回复收到的电子邮件还是在撰写新邮件。
T客汇官网:tikehui 撰文 |卿云 本部分Salesforce2016年营销报告是对营销渠道的主要见解,涉及实施渠道管理、移动力迎来爆点、智能邮件驱动更高营收、社交投资回报率(ROI)剧增、加速社交平台广告投放5个方面,另有成为高绩效营销人员的5个关键与广大营销人员分享。 05营销渠道关键见解:实时渠道管理扣人心弦 注:这个部分数据以使用数字营销渠道的受访者为基础。 “客户是跨渠道的,所以营销人员也必须跨渠道”,这句话被人无数次提及,因为它是对的。站在营销人员这边来看,渠道的界限越来越模糊。本调查表
又一场波及数十万人的电子邮件风暴(Email storm)意外发生,这次的地点是在 GitHub 平台,事件主角是一位仅 18 岁的来自印度的年轻开发者 Rohith Sreedharan,他近日不小心给 GitHub 上约 40 万名用户发送了电子邮件。
美国加州大学伯克利分校和劳伦斯伯克利国家实验室(LBNL)的几位安全研究人员开发了鱼叉式网络钓鱼黑箱粉碎机,通过分析鱼叉式网络钓鱼攻击的根本特点设计了一组新的信誉特征。该组特征对应于鱼叉式网络钓鱼攻击的两个关键阶段,随后引入新的异常检测技术(DAS),以非参数的方式运行,不需要任何标记的训练数据,利用信誉特征来检测攻击。研究人员与LBNL的安全团队进行合作,评估了近4年的电子邮件数据(约3.7亿个电子邮件)以及相关的HTTP日志,验证其具有检测凭证鱼叉式网络钓鱼攻击的功能。强势围观后来谈谈这一鱼叉式网络钓鱼
电子邮件威胁形势在不断发展,即使是运营商级的垃圾邮件过滤器也难以抵御。因此,危险的垃圾邮件可能会到达用户,然后导致破坏性攻击在公司网络中传播。本文描述了一种在大型企业(意大利电信集团,TIM)环境中应用的早期恶意垃圾邮件检测协作方法。在过去两年中员工和安全分析师的共同努力下,收集了大量潜在恶意垃圾邮件的数据集,每封电子邮件都被标记为严重或不相关的垃圾邮件。
随着人工智能(AI)技术的迅猛发展,我们仿佛置身于一个神奇的科幻世界。AI工具和应用不断涌现,为各行各业带来了巨大的变革和机遇。然而,对于普通用户而言,了解和掌握这些众多的AI工具可能会显得有些困难。但现在,你有机会揭开AI领域的绝密武器!
ExtendOffice Technology Inc.成立于2008年,是一家提供专业Microsoft Office加载项的主要公司。早在2004年,该公司的创始人就启动了Addintools.com来销售Microsoft Office的加载项。
由国家互联网信息办公室会同相关部门研究起草的《网络数据安全管理条例(征求意见稿)》对外公布。这是国家加强网络数据法治化的又一重要举措,对数据处理企业、数字化转型企业而言,将在搭建数据架构、完善数据合规体系等方面具有促进作用。
【编者按】Google将为其Gmail应用推出一项称为智能回复(Smart Reply)的新功能,这篇博文解析了Smart Reply的技术原理:建立在一对循环神经网络(RNN)之上,其中一个RNN用于对收到的电子邮件进行编码,另一个用于预测可能的回复。 机器智能 我喜欢在Google工作,因为可以使用前沿的机器智能来造福人类。最近的两篇研究型博文谈到了我们是如何使用深度神经网络的机器学习来提高语音搜索能力和 YouTube视频缩略图。如今,我们可以分享更疯狂的功能——智能回复(Smart Reply),
选自Google AI 作者:Yonghui Wu 机器之心编译 谷歌在上周的 I/O 大会上,推出了 Gmail 新功能 Smart Compose,其结合了 BoW 模型和 RNN-LM,在用户打字时提出建议,帮助完成句子,提高电子邮件的写作速度。 在上周的 I/O 大会上,谷歌推出了 Gmail 新功能——Smart Compose,该功能使用机器学习在用户打字时提出建议,帮助用户完成句子,从而提高电子邮件的写作速度。Smart Compose 基于为 Smart Reply 开发的技术,为电子邮件
营销技术、新工具和流程的不断演变,营销自动化的兴起,已迫使许多商家学习智能化数据管理。了解数据管理的细微差别,不但有利于改善发件人信誉风险、低响应率及收入不足等问题,同时也是成销售培育的关键。 在你的工作过程中,你是不是同样充满了这样的疑惑,如我公司的数据管理到底处于什么阶段?我们属于那种数据管理类型?我目前的数据管理方法是否到位,且正确有效?下面一个小的测试帮助大家了解了解自身企业的数据管理情况,想知道答案,那么赶快开始测试吧! 1.典型的用户数据库在数据量上可能每年都
【编者按】Google将为其Gmail应用推出一项称为智能回复(Smart Reply)的新功能,这篇博文解析了Smart Reply的技术原理:建立在一对循环神经网络(RNN)之上,其中一个RNN用于对收到的电子邮件进行编码,另一个用于预测可能的回复。 机器智能 我喜欢在Google工作,因为可以使用前沿的机器智能来造福人类。最近的两篇研究型博文谈到了我们是如何使用 深度神经网络的机器学习来提高语音搜索能力和 YouTube视频缩略图。如今,我们可以分享更疯狂的功能——智能回复(Smart Reply)
https://portswigger.net/web-security/logic-flaws
在某些应用中,可能会需要由管理员给所有用法群发电子邮件,或者类似的应用。本文代码使用Python详细模拟了这个过程。 import email from email.mime.multipart import MIMEMultipart from email.mime.text import MIMEText from email.mime.image import MIMEImage from email.mime.base import MIMEBase import smtplib sender =
① 用户代理 : 电子邮件客户端软件 , 如 Foxmail , OutLook 等 , 其作用如下
原文地址:https://en.wikipedia.org/wiki/Intelligent_personal_assistant 当首次介绍深度学习时,我们认为它是一个要比机器学习更好的分类器。或者,我们亦理解成大脑神经计算。 第一种理解大大低估了深度学习构建应用的种类,而后者又高估了它的能力,因而忽略了那些不是一般人工智能应用的更现实和务实的应用。 最好最自然的理解应该是从人机交互角度来看待深度学习应用。深度学习系统似乎具备近似于生物大脑的能力,因此,它们可以非常高效地应用于增强人类或者动物已经可以执
他们扫描了 500 多万个域名,发现有 916 个网站没有启用安全规则或安全规则设置错误。
谷歌于5月推出了一款灵活的Gmail功能,可以在用户输入时自动完成句子。输入“我爱”,Gmail可能会自动给出“你”或“它”。但是用户也可能想要表达“他”或“她”。
作者 | Aileen 钱天培 千呼万唤始出来的Google I/O 2017终于来了,你准备好了吗?! 今天的山景城万里晴空,谷歌CEO Sundar Pichai一脸晴朗地拉开大会帷幕,欢迎大家的
由于良好的可用性和安全性,单点登录 (SSO) 已被广泛用于在线身份验证。但是,它也引入了单点故障,因为所有服务提供商都完全信任由 SSO 身份提供商创建的用户的身份。在本文中调查了身份帐户不一致威胁,这是一种新的 SSO 漏洞,可导致在线帐户遭到入侵。该漏洞的存在是因为当前的 SSO 系统高度依赖用户的电子邮件地址来绑定具有真实身份的帐户,而忽略了电子邮件地址可能被其他用户重复使用的事实在 SSO 身份验证下,这种不一致允许控制重复使用的电子邮件地址的攻击者在不知道任何凭据(如密码)的情况下接管关联的在线帐户。具体来说,首先对多个云电子邮件提供商的帐户管理策略进行了测量研究,展示了获取以前使用过的电子邮件帐户的可行性。进一步对 100 个使用 Google 商业电子邮件服务和自己的域地址的流行网站进行了系统研究,并证明大多数在线帐户都可以通过利用这种不一致漏洞而受到损害。为了阐明电子邮件在野外重复使用,分析了导致广泛存在的潜在电子邮件地址冲突的常用命名约定,并对美国大学的帐户政策进行了案例研究。最后,为终端用户、服务提供商和身份提供商提出了一些有用的做法,以防止这种身份帐户不一致的威胁。
也许我们可以从West女士那里学到一点什么。问题不只是你有什么,还要看你怎样包装它。除非你能够与他人交流,否则就算你拥有最好的主意、最漂亮的代码、或是最注重实效的想法,最终也会毫无结果。没有有效的交流,一个好想法就只是一个无人关心的孤儿。
在2023年第一季度中,沃尔玛被评为最有可能被网络犯罪分子在品牌网络钓鱼攻击中冒充的品牌。 根据Check Point研究公司的最新品牌网络钓鱼报告,沃尔玛在上一季度的排名中“名列前茅”,占全球所有网络钓鱼事件的16%。 世界各地都在受到网络钓鱼的侵扰,每天发送恶意电子邮件的数量更是惊人。 根据最近的网络钓鱼邮件统计数据,每天有高达34亿封网络钓鱼邮件被发送,相当于全球所有邮件发送量的1.2%。 2023年品牌网络钓鱼数据统计 预计在2023年,将有超过3300万条信息记录被勒索软件或网络钓鱼攻击勒索
ChatGPT发布仅半年,就一跃成为世界上最著名的互联网产品之一,5天突破百万用户,目前用户总量已超1亿。
自打企业级电子邮件系统被引入企业事务处理流程之后,从内部的上级指示、下属报告和请示、同级工作流程处理,到外部客户的业务处理请求和批示、各个业务系统自动生成的业务处理邮件,对于IT部门和系统运维人员来说,还有从服务器和业务系统生成的监控报告等,电子邮件已经成为员工日常工作处理所必需的工具。。
机器之心报道 机器之心编辑部 未来和 AI 一起工作是这样的。 「用人工智能重塑生产力」,微软老早就在 3 月 16 日活动主题上为我们打了预防针,但看到今天的 demo,还是有一种超出期待的感觉。 语言大模型真的来了,在人人会用的 Office 上,你的生产力现在可以用 AI 加倍,这个 AI 就是刚发布两天的 GPT-4。 微软今天宣布,Microsoft 365 服务已全面接入 AI 驱动工具 Copilot。现在,每个人都可以用人工智能自动生成文档、电子邮件、演示文稿了。 正如我们无法想象今天没有
背景: 近年来随着网络安全政策、技术的不断发展,国内企业对于安全的重视程度越来越高,安全建设投入力度越来越大,安全防御能力得到了明显的提升。然而,企业面临一个尴尬的问题就是,企业即使做了很多安全防御措施,但依然无法有效的避免信息安全事件,而这些安全事件中绝大多数与企业内部员工安全意识不足有关。据相关机构数据统计,在所有的安全事件中,只有20-30%是由于黑客入侵造成的,而70-80%则是由于内部员工的疏忽或有意泄漏造成的。于此同时,2017年《中国网民网络安全意识调研报告》统计显示,近90%的网民认为当前
2020年2月24日-28日,网络安全行业盛会RSA Conference将在旧金山拉开帷幕。已经为大家介绍过入选今年创新沙盒的十强初创公司:Elevate Security 、Sqreen、Tala Security和AppOmni四家厂商了,今天将为大家介绍的是:INKY。
3月16日,微软发布了微软365 Copilot[1]。 Microsoft 365 Copilot 将您现有的 Word、Excel、PowerPoint、Outlook 和 Teams 与大型语言模型 (LLM) 的强大功能以及来自 Microsoft Graph 和 Microsoft 365 应用的数据相结合,以创建前所未有的体验。正如您在官方视频中看到的那样,Microsoft 365 Copilot的核心是一个名为Copilot System的编排器。 今天Semantic Kernel 博客上发布了一篇文章介绍了Copilot 聊天示例程序[2]。 我认为很容易从这个Copilot 聊天示例程序开始 实现这样的一个架构。
以电子邮件为潜在媒介的欺诈行为正快速且肆虐地发展,这会导致企业电子邮件泄密(Business Email Compromise,简称BEC)。
让我来猜想一下,你的收件箱一定已经塞满了用户要求你更改Salesforce功能的请求。你的桌子上也可能同样布满了相同内容的便签。更有可能的是,你的笔记本里也同样写满了用户各种各样的请求。
2018年到年底了,盘点一年的网络安全事件,“数据泄露”肯定是今年的年度最热话题之一:
社会工程攻击发生在网络攻击的一个或多个步骤中。攻击者首先调查目标受害者以收集必要的背景信息,采取行动以获得受害者的信任,并为破坏安全实践的后续行动提供刺激, 例如泄露敏感信息或授予对关键资源的访问权限。社会工程的危险的在于它依赖人为错误,而非软件和操作系统中的漏洞。合法用户犯的错误更难预测,这使得它们比基于恶意软件的入侵更难识别和阻止。
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