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“短信拦截马”黑色产业链与溯源取证研究

“短信拦截”木马作为安卓手机病毒中的一类常见样本,近两年来显现出爆发增长的趋势,其背后的黑色产业链也日益发展壮大,“短信拦截马”的日趋泛滥已经成为移动支付、网银财产等各环节的焦点安全问题。 “短信拦截马”导致网银资金被盗的新闻屡见报端,作为一个安全厂商我们对受害用户的遭遇也深感痛心,这也推动我们在查杀对抗“短信拦截马”的工作中投入更多的努力。 在安全对抗过程中我们对“短信拦截马”黑产的运作有了一些了解,在针对黑产团伙进行追踪取证方面也做出了一些尝试,下面把在我们这个过程中产生的一些经验和思考做一个分享,

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京东商城技术架构部 | 我为11.11保驾护航

京东快速发展的同时,应用规模、数据中心以及机器的规模都同步倍增,在面对如此大规模的机器,应运而生了京东数据中心操作系统(JDOS,JingdongDatacenter OS)。历经多年时间的技术沉淀与发展,JDOS不仅仅作为京东数据中心操作管理资源,更作为京东统一的PaaS平台致力于支撑业务系统快速交付、稳定运行,基础中间件托管提升基础平台敏捷交付。尤其是线上运行的阿基米德系列系统,将应用于实现京东商城数据中心资源智能调度,支撑在线业务系统与大数据计算混合部署融合计算,并节约采购成本。而每一次的11.11都是对JDOS系统的一次检验和挑战,经过无数次的紧张演练,问题排查,系统升级优化,服务应用快速交付;从容支撑大促高峰流量,保障了业务的高速发展。

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你觉得人工智能鉴黄这事,靠谱不?

目前多家人工智能公司已开始布局鉴黄业务,阿里巴巴和腾讯分别拥有阿里绿网、万象优图两大鉴黄系统。而在创业公司方面,较为知名的有图普科技、飞搜科技、深图智服等公司。 近期在线直播火爆,因此有些公司开始切入直播鉴黄这个细分领域。为此就以下问题请教了来自专攻色情识别的图普科技和在计算机视觉公司云从科技的技术专家进行解读。 直播(如花椒、映客)、在线视频(如优酷、爱奇艺)、图片鉴黄的区别在哪儿?直播的鉴黄难度是否最大?要解决哪些技术问题? 云从科技高级算法工程师周翔: 其实这三项(直播,在线视频,图片鉴黄)差异不大,

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又有程序员坐牢啦!技术总监被判 3 年、一程序员被判 18 个月:爬虫软件对政府服务器进行自动化程序攻击,造成服务器阻塞

来源 云头条 新粉请关注我的公众号 被告人:杨某某,男,1986年出生,大学本科 被告人:张某某,男,1991年出生,大学本科 杨某某是深圳市快鸽互联科技有限公司的技术总监,负责该公司网络技术开发及应用,是张某某的上司。张某某是深圳市快鸽互联科技有限公司技术部的员工。 深圳市快鸽互联科技有限公司主营业务是为按揭贷款购房的客户提供赎楼及债务置换贷款等。 2018年1月,杨某某授权公司员工张某某开发一款名为“快鸽信贷系统”的软件,该软件内的“网络爬虫”功能能与深圳市居住证网站链接,可以在深圳市居住证网站上查询

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技术总监被判 3 年、一程序员被判 18 个月:爬虫软件对服务器进行自动化程序攻击,造成服务器阻塞,系统不能正常运行

被告人:杨某某,男,1986年出生,大学本科 被告人:张某某,男,1991年出生,大学本科 杨某某是深圳市快鸽互联科技有限公司的技术总监,负责该公司网络技术开发及应用,是张某某的上司。张某某是深圳市快鸽互联科技有限公司技术部的员工。 深圳市快鸽互联科技有限公司主营业务是为按揭贷款购房的客户提供赎楼及债务置换贷款等。 2018年1月,杨某某授权公司员工张某某开发一款名为“快鸽信贷系统”的软件,该软件内的“网络爬虫”功能能与深圳市居住证网站链接,可以在深圳市居住证网站上查询到房产地址、房屋编码等对应的资料,该

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色情主播的天敌:AI 大牛为你解密人工智能鉴黄的那些事

目前多家人工智能公司已开始布局鉴黄业务,阿里巴巴和腾讯分别拥有阿里绿网、万象优图两大鉴黄系统。而在创业公司方面,较为知名的有图普科技、飞搜科技、深图智服等公司。 近期在线直播火爆,因此有些公司开始切入直播鉴黄这个细分领域。为此,AI科技评论就以下问题请教了来自专攻色情识别的图普科技和在计算机视觉公司云从科技的技术专家进行解读。 ● ● ● 一. 直播(如花椒、映客)、在线视频(如优酷、爱奇艺)、图片鉴黄的区别在哪儿?直播的鉴黄难度是否最大?要解决哪些技术问题? 云从科技高级算法工程师周翔: 其实这三项(

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关于机器学习在网络安全中的五大误解

机器学习已经渗透到了人类活动的所有领域,它不仅在语音识别、手势识别、手写识别和图像识别上起着关键的作用,这些领域如果没有机器学习在现代医学、银行、生物信息和存在任何质量控制的行业中都是一个灾难。 甚至机器没有学习和生成的能力,连天气预报都无法做出。但是此时我想澄清一些问题:关于机器学习在网络安全领域的使用中存在的一些误解。 误解一:网络安全中的机器学习是新鲜玩意 由于某种原因,在网络安全中的人工智能技术变成了过去流行的东西。如果你没有长期关注过这个主题,你可能会认为这是新的东西。 一些场景:第一个机器学习算

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