随着网络攻击手段的日益复杂化，网络安全领域所面临的威胁也愈发严重。在这种情况下，如何有效地处理和分析与大量的攻击数据，以找出其中的关键线索，成为网络安全分析师们所面临的重要挑战。本文将针对这一问题进行分析并提出相应的解决方案。
致力于通用AI平台的构建，技术引领者需格外谨慎。 不得不承认，AI是人类创造的最有影响力的技术之一。 目前，这项技术已经对工业、医药、金融等行业产生了巨大的影响，且由于AI具有巨大的发展潜力，很多投资人陆续在AI上大力投资各种项目。 据Forrester Research进行的一项研究，2017年内，AI的投资总数将会在原有的基础上增加3倍。像Facebook、Google、Apple、Microsoft等科技巨头已经开始投入大量的时间和资金来开发人工智能在它们各自产品中的应用。 不过，虽然AI 可以改善我
选自Medium 作者：François Chollet 机器之心编译 参与：白悦、李泽南 自今年三月以来，由 Facebook 数据泄漏、「大数据杀熟」等事件引起，人们对于数据隐私和人工智能技术未来的担忧等话题的讨论突然又迎来了一轮热潮。这些事件正告诉我们，隐私数据及对其加以利用而形成的人工智能技术不仅可以影响国内国外，而且已经深入了生活的很多部分。 最近，谷歌研究员，深度学习库 Keras 作者 François Chollet 对 Facebook 事件发声，阐述了自己对于 AI 发展的担忧和建议。
Darktrace公司的首席技术官戴夫·帕尔默是防御网络威胁方面享誉国际的领导人物，他认为科技的进步已经使我们的社会进入一个“犯罪的黄金时代”。这种说法不无道理，因为几乎每天我们都能看到勒索软件、信用
通常，在推荐系统中，我们有一组用户和一组项目。每个用户通过一些值对一组项目进行评分。推荐系统的任务是预测用户u在未评级项目i上的评级，或者通常根据已经存在的评级为给定用户u推荐一些项目。
让孩子安全上网并非易事。根据Netmums的统计，多达25％的未成年人在Twitter和Facebook等社交网站假报年龄，而且有12％的未成年人向其他用户发送含有成人内容的消息。更糟糕的是，大约三分之一的儿童滥用电子邮件和即时通讯应用程序，或被欺凌，威胁。
我国移动互联网发展迅猛，相关产业在带给我们便利生活的同时，也提供了新机会被网络犯罪分子利用。据报道，51.8%的全网流量来自于自动机，80%以上攻击主要受影响的行业集中于电游、娱乐和社交。黑色产业链看
作者：丁伟 王题 刘新海 韩涵 感谢丁伟的投稿，大数据文摘对优质内容一向渴求，欢迎大家投稿。 内容提要：手机用户画像是电信运营商实现“数据驱动业务与运营”的重要举措。首先，介绍了手机用户画像过程中对个人隐私保护的方法，然后分析手机用户画像的数据来源与大数据实现技术，最后，通过数据样本实例分析手机用户画像在个人征信中的应用。 ◆ ◆ ◆ 引言 随着计算机网络技术的不断发展，“数据即资源”的大数据时代已经来临。用户画像是电信运营商为了避免管道化风险，实现“数据驱动业务与运营”的重要举措。用户画像与应用
作者 Rabbit_Run 概述 任何使用互联网的人都身处危险之中，不分你年龄几何，不管你在网络上喜欢做什么。网络罪犯能够部署一个强大的军火库，瞄准任何可能的目标，下至学生上至已退休的老人，追踪他们是否登录到社交网络、是否浏览最新的头条或者是否观看喜欢的视频。而互联网骗子试图访问我们的网银、个人数据以及计算系统资源。简而言之，只要有利可图，他们都想得到。 在互联网上，我们要面临复杂多样的攻击：用户可能成为类似Gimeno或Foreign的勒索软件的受害者， 也可能沦为Andromeda僵尸网络的一部分，也
当今社会飞速发展，人们既生活在现实空间，又遨游在网络世界，社交网络中的位置信息逐渐成为了连接现实与网络的桥梁，在移动互联网的各项服务中发挥越来越重要的作用，同时也释放了社交网络解决现实世界重大问题（如流感暴发预测，公共安全防控等）的潜在能量。 然而根据统计，社交网络中仅有10%左右的用户标注了居住地信息，如何基于少量已知用户位置信息对大部分未知用户的位置信息进行精准推测，是基于位置的社交网络服务亟需解决的基本难题。 联合实验室青年骨干崔鹏博士的这项研究，充分利用了社交网络中的用户社交关系、文本和图像内容、以
4月29日是首都网络安全人。网络安全再次成为大家关注的焦点和热议的话题。 实际上在4月7日，网络安全正面临着一场大难。就在这天，一个代号叫“心脏出血”的重大互联网安全漏洞被国外黑客曝光。这次发生漏洞的是国际著名安全协议OpenSSL，目前世界上大概有三分之二的网络服务器正在使用，包括购物、网银、社交、邮箱等。 据统计，在4月7日至8日两天时间，共计约2亿网民访问了存在漏洞的网站。也就是说，他们登录服务器时显示的用户名、密码和信用卡等信息，很有可能会被人盗取。 截至4月10日，在中国3万多个存在漏洞的网站中
数据抓取公司泄露了2.35亿个Instagram，TikTok和YouTube用户记录
如今，一种新的通过社交工程学垃圾邮件诱使用户在电脑上运行恶意软件的攻击形式正在蔓延。恶意软件开发者采取的方法多种多样，其中之一就是伪装电子邮件来自某安全软件公司，要求终端用户安装一个重要的系统升级，其附件则为一个虚假的杀毒软件修复补丁。由于最近国外一些媒体对Cryptolocker Trojan等木马做了大量报道，导致大众对于自己的设备检测和应对新的威胁产生了担忧，于是给这种通过社交工程学垃圾邮件散播的恶意软件提供了可乘之机。通常在这种情况下，用户更易被迷惑，从而下载并安装这种虚假的修复补
论文：DeepLink: A Deep Learning Approach for User Identity Linkage
https://ai.plainenglish.io/an-ai-social-network-make-a-character-and-watch-as-they-chirp-and-interact-with-other-ais-15262c1b6f29
10月8日，Google发布了有关Google+社交网络服务漏洞的信息。据该公司称，目前还无法确认有多少用户受到影响，或者未经授权的用户是否真的访问过任何数据。但为了应对这一漏洞，Google正在更改策略，修改API以及关闭Google+。
API全称Application Programming Interface，即应用程序编程接口，是一些预先定义的函数，或指软件系统不同组成部分衔接的约定，用于传输数据和指令，使应用程序之间可以集成和共享数据资源。
社交网络分析是人、组织、计算机或者其他信息或知识处理实体之间的关系和流动信息的映射和测量。图 1 是社交网络的一个示意图，其中的节点表示人、组织、计算机或者其他信息或知识处理实体；连线表示节点之间的关系或信息流动。信息流动的方式有很多，比如邮件，电话，短信，博客，等等。假设 A 经常与 B 和 C 通电话，通过分析 A 的电话 ID 记录，可以构筑出图 1 中的简单社交网络。从此图中我们可以看出 A, B, C, 三人 中，A 具有较强的影响力。如果 A 获得了正面或者负面的消息，这消息会很快传递给 B 和 C。而 B 与 C 之间的影响力是间接的，只能通过 A 来传播。
背景知识：社交网络分析、数据挖掘、IBM SPSS Modeler 社交网络分析是人、组织、计算机或者其他信息或知识处理实体之间的关系和流动信息的映射和测量。图 1 是社交网络的一个示意图，其中的节点表示人、组织、计算机或者其他信息或知识处理实体；连线表示节点之间的关系或信息流动。信息流动的方式有很多，比如邮件，电话，短信，博客，等等。假设 A 经常与 B 和 C 通电话，通过分析 A 的电话 ID 记录，可以构筑出图 1 中的简单社交网络。从此图中我们可以看出 A, B, C, 三人 中，A 具有较强的
商业问题 每天未被检测出的网络威胁，增加了信息失窃可能性，扩大了对商业的长期影响。为了最小化网络犯罪的破坏性，公司需要提高快速检测其网络上异常活动的能力，快速发现问题并及时做出反应。同时也需要提高分析历史数据和发现模式的能力，以帮助他们快速感知异常活动。这些都要求有先进数据关联模型的系统。 尽管一般的杀毒软件、防火墙和事件管理工具就能发现“已知”的病毒威胁，但是“未知的”威胁变化多端，一般的杀毒软件很难立马识别。 技术挑战 当今，公司通常都是利用历史数据和记录来辨别模式和数据间的关联，分析档案数据和流数据
随着社交网络日益发展，人们乐于在社交网络上分享自己的生活，拓展自己的人脉。这一系列活动背后，是基于社交网络的巨大数据。然而，人们对社交网络数据的挖掘和分析都还处于相对初级的阶段，大规模、高维度数据的挖掘方法还在不断地演化。 随着信息技术的迅猛发展，参与到社交网络的人越来越多，人们乐于在网络中去分享自己的相关信息，拓展自己的人脉。企业甚至能通过社交平台去直接影响客户，一切都似乎因为社交网络的出现而变的美好。 波浪式的社交网络传播 每一条发布的信息，如同石块入水所散开
如果你每天都关注 FreeBuf 报道的安全资讯，对于全球范围内全年的网络犯罪趋势应该是大致心里有数的，毕竟那些黑客攻击大事件都相当轰动，比如像是 WannaCry 和 NotPetya 一类在很大一片国家地区爆发的勒索软件。如果你也关注网络犯罪动态，那么或许可以来看看欧洲刑警组织（Europol）最近发布的《互联网组织犯罪威胁评估 2017（Internet Organised Crime Treat Assessment 2017）》报告。这份报告相对偏向于欧洲地区，不过也可以从中窥见全球网络犯罪的趋势
持续好些日子你是不是被这样一条带感的H5刷爆朋友圈？ 放大看！放大看！神马？ 腾讯副总裁丁珂邀请你加入群聊！ 继续点点点，嗯，你能看到更多的会议嘉宾信息，这个创意真是直挠人心。那腾讯云作为本届中国互联
PPV课大数据 在10月24日2014中国计算机大会的重要活动之一 —-“大数据高峰论坛”，腾讯公司社交网络运营部专家研究员岳亚丁在论坛上作了题为“社交网络的大数据建模框架探索”报告。他在报告中首先简
本次讲习班邀请到了两位在数据挖掘领域数一数二的顶级巨擘：韩家炜教授和 Philip S. Yu 教授。Philip 教授在报告中详细讲解了他多年来所倡导的「广度学习」（Broad Learning）的概念和方法，并用三个相关的研究案例来说明如何将深度学习和广度学习结合起来使用。韩家炜教授则讲述了他在数据挖掘研究中的三步曲：怎么从文本数据中挖掘出隐含的结构；怎么将结构文本转化为网络和 TextCube；最后怎么从网络和 TextCube 中挖掘出 Actionable Knowledge。 Philip S.
Facebook承诺，在出现大规模数据泄露后，我们对的数据、安全和隐私的管理方式进行快速的内部更改。但这可能不是该公司计划采取的唯一步骤。
在数字化时代，Web 应用程序已经成为我们个人和职业生活中不可或缺的一部分。无论是网上购物、银行业务，还是社交网络和通讯，这些应用程序已经彻底改变了我们与虚拟世界的互动方式。然而，随着我们对 Web 应用程序的依赖越来越深，它们也成为了网络威胁和攻击的主要目标。这就是 Web 应用程序安全测试发挥作用的地方。
每年，IBM X-Force都会发布《威胁情报指数报告》，以描绘网络威胁形势的变化和趋势，并提供主动型安全建议。在最新的《2024年威胁情报指数报告》中同样有如下许多值得注意的发现：
近期，一款人工智能聊天机器人 ChatGPT 紧抓大众眼球，上线仅仅两个月，日活用户成迅速破亿，受到用户广泛好评。ChatGPT 的成功引得微软、谷歌等科技巨头眼红，纷纷注重资企图再次入局。 2 月 8 日晚间，为蹭一波热度并继续保持和微软的竞争态势，谷歌抢先发布 ChatGPT “孪生兄弟” Bard 。与众人期待得不同，谷歌产品不单没有取得热烈反响，反而因或无亮点和常识性错误拖累了股市，致使美股开盘即暴跌约 8%，市值蒸发超1000亿美元。 谷歌发布 Bard ，惨遭打脸 2 月 8 日的发布会上
前不久，Google正式对外推出了基于Gmail的Google Buzz，以此重新进入了微博客和社交网络服务。Google Buzz可以认为是一个类似微博客的状态更新工具，用户可以在里面分享消息、图片等，关注者可以进行评论等。
作者：刘黎春 编辑：王雪燕 摘自：51CTO 由51CTO举办的WOT”互联网＋”时代大数据技术峰会上，来自腾讯数据挖掘高级工程师刘黎春做了以《社交数据在征信领域的应用探索》为主题的演讲，主要内容由社
在社交媒体盛行的年代，无论你是正在寻找从事社交媒体相关工作的机会还是正从事着与社交媒体相关的工作，以下关于社交媒体经理所必须掌握的五大技能，若你能够拥有并辅以工具，你的工作将会变得更加得心应手。
图神经网络用于挖掘事物的“普遍联系”，理解原理、应用技术。本文汇总图神经网络相关介绍和基础模型。
图数据库的基本概念主要包括图、节点、边、属性、图查询和图算法。通过将数据以图的形式存储和查询，图数据库可以更方便地表示和处理实体之间的关联关系。
图计算是一种针对图数据进行分析和计算的方法。图数据由节点和边构成，节点代表实体或对象，边代表节点之间的关系或连接。图计算可以应用于多个领域，如社交网络分析、生物网络分析、推荐系统等。
社会工程是一种极其有效的攻击过程，超过 80% 的网络攻击，其中超过 70% 是来自国家级别的，都是通过利用人类而不是计算机或网络安全漏洞发起和执行的。因此，要构建安全的网络系统，不仅需要保护构成这些系统的计算机和网络，还需要对其人类用户进行安全程序的教育和培训。
作者 | George Dvorsky 编译 | KK4SBB 去年，两位来自信息安全公司ZeroFOX的数据科学家做了一组实验，他们想测试人工智能算法是否比人类更容易欺骗Twitter用户点击恶意链接。科学家们从社交网站收集用户行为数据来训练模型，然后以此设计并生成恶意链接诱饵。在测试中，人工智能的表现显著超越了人类对手，它们撰写和发布假消息的能力远胜人类，而且转化率还更好。 这个AI名叫SNAP_R，它以每分钟6.75条消息的速率向800名用户发送钓鱼消息，其中有275名用户成功上钩。相比之下，来自福布
图数据库作为一种强大的数据存储和查询工具，正逐渐在各个领域得到广泛应用。未来，图数据库的发展方向可能包括以下几个方面：
《麻省理工技术评论》称针对近日频发的恐怖袭击事件，政界人士批评社交网络是滋生极端主义的温床。目前，Facebook宣布正在开发人工智能并成立了由150个专家组成的团队共同打击网络恐怖主义活动。 马克·
作者：老吕IO 摘自：雷锋网（http://www.leiphone.com/） 数字遗产——你必须面对的问题！ ETER9（https://www.eter9.com/auth/login）是世界第一个引入人工智能的社交网络，在这里人工智能可以代表你发帖，甚至可以独立的与你的好友聊天。 记得许多人曾有过死后QQ号怎么办的问题？现在老外来帮你解决了。最近有一个新的社交网络上线，它可以让你再网络上获得永生。其内置的人工智能伙伴可以学习你的思想和动作，甚至你不在电脑边时他还可以替你与别人聊天。ETER9是葡萄
2015年5月15日，腾讯投资的微众银行上线第一款产品--“微粒贷”。该产品基于腾讯掌握的用户社交和交易信息计算用户信用分，进而筛选出预授信客户，并通过QQ钱包和微信两个渠道主动向目标客户推送。截至2016年11月末，“微粒贷”预授信客户数约5,000万，累计发放贷款总金额超1,600亿元，总笔数超2,000万笔。 在WOT”互联网＋”时代大数据技术峰会上，来自腾讯数据挖掘高级工程师刘黎春做了以《社交数据在征信领域的应用探索》为主题的演讲，在该演讲中他透露了腾讯如何利用社交数据开发个人信用评分模型，并应用在
No.43期 MapReduce 图算法概述 Mr. 王：MapReduce 作为一种经典的并行编程框架，可以用于解决很多问题，包括一些图论问题。在客观世界中，很多问题都可以抽象为图论问题。前面我们提到过如何用磁盘算法来解决一些图论问题，现在我们尝试用MapReduce 框架，以并行计算的观点来解决一些图论问题。 还是先举个例子吧。你会经常去使用一些社交网络吧。 小可：是的，现在通过社交网络，我可以非常方便地与同学联系。社交网络上人与人之间的好友连接关系就可以抽象成一个图。 Mr. 王笑着说：有没有想过
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本文主要阐述： 社交网络分析的应用 社交网络前沿研究 学习资料 参考资料 浏览前三章的内容请见上篇（2017年9月26日头条）。 四． 社交网络分析的应用 1. 社交推荐 社交推荐顾名思义是利用社交网络或者结合社交行为的推荐，具体表现为推荐 QQ 好友，微博根据好友关系推荐内容等。在线推荐系统最早被亚马逊用来推荐商品，如今，推荐系统在互联网已无处不在，目前大热的概念“流量分发是互联网第一入口”，支撑这个概念有两点核心，其一是内容，另外就是推荐，今日头条在短短几年间的迅速崛起便是最好的证明。 根据推荐
当企业迈进大数据时代，信息安全面临多重挑战。数据大集中的安全隐患重重，而大数据不仅被用来找出潜在威胁，也被黑客用来实现更精准的打击。大数据来袭，企业不仅要学习如何挖掘数据价值，使其价值最大化，还要统筹安全部署，以免遭到更强有力的攻击，降低企业风险。 大数据会捅大娄子？ 毫无疑问，企业正在拥抱大数据，并且将大数据挖掘和分析能力作为企业核心竞争力的关键。Gartner一个悲观的预测认为：到2015年，超过85%的财富500强企业将无法有效利用大数据带来的竞争优势。Garnter认为，大数据不仅是
在RSA 2019大会上，“信任”二字被反复提及。RSA总裁Rohit Ghai与安全战略专家Niloofar Razi Howe更是在开场致辞中展望2049的世界，并将“信任危机”列为通往未来世界的一大挑战。他们还邀请到曾获得奥斯卡最佳女以及多项电影奖项的女演员Helen Mirren，在现场带来提醒与鼓励，并与合唱团一起演绎 “Things Can Only Get Better”。这样的形式，呼应了主题，也令人耳目一新、印象深刻。
大数据文摘授权转载自AI前线 作者：冬梅、核子可乐 近年来，AI 的快速发展改变了各个行业，社交网络当然也不例外。 Chirper 就是其中的典型案例。 最近一段时间，一个名为 Chirper 的 AI 网络社区突然爆火，这套创新平台专为 AI 用户设计，能够为 AI 智能体之间提供独特的交互与协作空间。 在这个“神秘空间”里，上万个 AI 聊天机器人在其中激烈地聊天、互动、分享。 据外媒报道，Chirper AI 社区有点类似 Twitter，平台规则非常简单。真实用户注册后最多可以创建 5 个
近日，Facebook上线了一项新功能，能通过AI技术主动扫描检测用户博文中的自杀倾向，并在必要时向用户或他们的朋友发送相关的精神健康资源或联系当地急救人员。有时会交当局干预。 本周一，Facebook称已经成功将模式识别软件用于监测其美国用户的自杀倾向，并将把这个监测软件推广到其他国家。 如今，想死也是没那么容易的。 你还在担心AI威胁人类、统治地球时，AI却正在帮助人类挽救生命。 扎克伯格：要做该做的事情 虽然人工智能威胁论甚嚣尘上，扎克伯格反而认为，人工智能可以被人控制，对人类带来的益处远大于害处。
人们一直认为MacOS操作系统没有威胁（或者至少没有严重威胁）。与基于Windows的系统相比，针对MacOS的威胁要少得多。然而，造成这种情况的主要原因是潜在受害者的数量不同：运行windows的计算机比运行macos的计算机多得多，不过这种情况正在改变。尽管苹果公司已经做出了种种努力，但苹果设备的威胁格局正在发生变化，恶意软件数量也在不断增长。
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