一年一度的全民购物即将来临，估计现在不少朋友的淘宝天猫的购物车上早已选好了准备双十一剁手的各种产品了，都希望在11.11当天抢到心仪已久的“降价”了的物品。 然而11.11果真是一年中最优惠的时候吗？...是否值得为了等待双十一的“优惠”而忍受长时间拥挤的物流呢？用数据来告诉你。 ?...为了解决这个问题，根据天猫双11主会场30个大类目分类，分别针对这些类目取样500个小分类，并且根据历史价格查询网站采集这15000个样本的在2016年的所有价格，这样就可以得到在2016年双11当天到底是不是最低价格...以上只是在价格层面上做分析，但是双十一真正的优惠其实是在满减活动上，这里突出反应的是一些商家可能存在在双11期间提高价格然后在满减上做出大幅度的优惠，所有这点还是需要区别对待的。
App”的产品研发团队就敏锐的发现了这一独特的需求，力争为“酒圈”的消费者提供更贴心、人性化的体验，并通过百度飞桨开源深度学习平台的助力，完成了“百瓶App”中的“扫酒标识酒”的功能，让各类酒友都变成识酒达人...在本项目中，考虑识酒功能需要在移动端APP上部署，因此我们采用了参数量和计算量较少的MobileNetV2模型。...其中训练集中每个类别有250张左右的图像，验证集中每个类别有50张左右的图像。为满足真实场景的多样性，数据集中同类别图像的酒瓶摆放方向、光线、酒标出镜程度等略有不同。 2....最终训练集中，每个类别下的样本数据减少为原来的1/5，聚类后的数据集仅保留了差异较为明显的样本。 ? 图1 训练集聚类过程 3....“百瓶App”的“扫酒标识酒”功能是飞桨落地企业AI项目的又一力作，填补了移动端智能识酒领域的空白，让人人秒变“识酒达人”，感兴趣的快来试一试吧。
所以这种与小爱没有交互意图的声音需要拒识。还有一类是电子人声，比如在电视旁边放了一个小爱智能音箱，电视里有人说话，小爱音箱如何识别出来？这是我们要解决的问题。 ?...然后关于数据集的构建，对于判不停任务，我们把不完整的query看作正样本，正样本的比例在实际的query分布中是很低的，所以我们的重点是如何寻找到更多的正样本。...可以利用已有的规则系统，语言模型筛选出一批正样本，但是仅用这些的样本是不够的，如果只用这些样本，只能学到系统已有的一些知识，所以还需要在线上随机抽样一批query进行人工标注，这样能增加样本的多样性。...Q:全双工和连续对话是一回事吗？...Q:全双工场景下对NLU有特殊要求吗？ A:没特殊的要求。 Q:语音向量加入拒识，架构有没有调整？ A:语音架构加入拒识，在架构上有相应的一些解决方案。
针对电商、O2O、P2P、游戏、支付等行业在促销活动中恶意刷取优惠福利这样一种“薅羊毛”行为的团队，我们叫做“羊毛党”。一不小心，企业就会蒙受像上述截图那些案例里的经济损失。 “羊毛党”获益图示 ?...但是，高额的补贴、优惠在获取用户的同时了也催生了“羊毛党”。...天御能为你们做什么呢 腾讯云天御防刷服务，在原有组合策略的基础上实现了新一代智能防刷引擎，依托腾讯海量黑产数据提供的行为样本，通过组合矩阵最大程度的识别羊毛党的对抗行为。...通过腾讯云合作伙伴的实际验证，天御防刷服务的恶意识别率高于96%。...天御已经为客户面临的十几种恶意场景提供了安全的服务保证，使得客户的优惠最终能够触达用户。 来不及了，快上车 双十一在即 入门、基础、增强三个版本 你需要哪个护驾？
非常感谢华东师范大学计算机科学与软件工程学院“智能机器人运动与视觉实验室”主办的这次活动，提供给我这次宝贵的机会，让我认识了很多新伙伴，见到了仰慕已久的大神们。 ?...在暑期学校分享个人看法时，提及了高校教育和职业培训的不同，高校教育更注重通识性，侧重方法的掌握，快速学习新知识能力的培养。而职业培训更面向就业市场，直接传授最新技术，以适应快速变化日新月异的人才需求。...从另一方面讲，每个学习和开发ROS的人员关注的热点和兴趣点也不尽相同，只能求同存异，普及通识知识，“师傅领进门，修行靠个人”。教育能改变的，能做的，真心非常有限，教育不是万能的。...学习ROS的学生，专业方向和基础知识也有明显的差异，笼统来说，分别有计算机、自动化、机械等几类专业背景方向，然而并没有针对这些特点进行教材的规划。...互联网+本来就具有天然垄断性，如同分别有两个人工智能算法（AI），一个优，一个劣，用同样的样本进行训练，随着时间和样本的增加，只会强者恒强，弱者愈弱，但愿我是错的。
今年的618大促早已拉开序幕，优惠券、红包等福利不仅刺激了消费者，也引发黑灰产“蜂拥而至”，形式多样的作弊工具、恶意流量攻击，让零售商家防不胜防。...防范指南：应对不断变化恶意BOT攻击行为，需要有完善的、多层级的对抗手段。...腾讯云WAF-BOT管理系统构建了客户端风险识别、安全情报监测、大数据访问行为分析三道安全防线，可对平台的BOT 威胁程度进行智能打分，快速自动识别响应BOT流量及其变体，实现对不同恶意程度的请求分级、...腾讯安全天御营销风控解决方案，提供注册保护、登录保护、验证码、活动防刷、作弊器识别五大能力，有效识羊毛党，并通过独有的腾讯安全风控模型和AI关联算法，精准识别恶意请求，确保营销优惠留给真实消费者。...广告投放，谨慎恶意刷量黑灰产最常通过虚拟账号注册，收割广告流量，极大地阻碍商家营销投放的有效转化。
一份由学术界、社会团体以及行业人士所撰写的报告《人工智能的恶意使用（Malicious Use of Artificial Intelligence）》指出，任何科技都有其双面性，在大力发展AI技术的时候...在这种干扰下，原本精确的人工智能，瞬间就沦为“人工智障”。 试想如果有人恶意制造这样的对抗样本去挑战我们身边的AI系统，结果会有多可怕呢？...如果存在别有用心的人，将马路上的交通指示牌替换，明明是右转的标志，自动驾驶系统缺识别为直行，极其容易酿成交通事故。...未来，AI技术或将从恶意软件的自动化攻击，进化为自动化决策，即能够根据被感染系统的参数进行智能调整、自我繁殖，攻击会变得更加静默和危险。...一旦进入到受感染的系统中，恶意软件还能够安全地学习系统的环境知识，比如受感染设备通信的内部设备，使用的端口和协议，以及账户信息等。因此，由智能化带来的威胁程度也将成倍增加。
精心制定旅游攻略欢欢喜喜下订单，然而不免有一丝遗憾——总是抢不到优惠券。OTA （在线旅游社）服务提供商与“驴友”们有着同样的困惑，“砸”下真金白银的优惠反馈活动却收效甚微。钱都去哪儿了？...依托腾讯20年的黑产对抗经验及AI大数据风控技术，通过同程艺龙风控团队累计的负样本数据，双方联合建模，在一个月的时间内上线了联合风控方案。由于业务测试效果良好，同月推广应用到同程艺龙各业务线。...同程艺龙将巨额的传统广告费用转投到创新性的自运营活动中，使得用户可以直接享受到红包、折扣、优惠券等服务优惠。 这些创新营销活动本意是让用户直接获利，但也引来了许多黑产组织的垂涎。...黑产组织的这些恶意行为不仅分割蚕食了本应该属于正常用户的活动奖励，更给企业各运营部门造成了巨额的费用损失，甚至严重影响了同程艺龙对于真实用户的分析，导致市场及品牌投放策略偏差形成二次运营风险，对风控团队形成了空前的压力...受益于与腾讯云的风控合作，目前同程艺龙对黑产流量的识能覆盖度已经实现了显著提升。在各业务的运营成本得到大幅节约的同时，各类创新的运营活动也可以放心地进行推广投放，实现运营与风控的正循环发展。
天御电商防刷产品跨越了这个阶段，通过无监督学习等人工智能技术精准识别网赚、黄牛等真人操作的电商场景欺诈行为。...” 今年618期间，针对这种拼团砍价，腾讯安全天御防护次数达到3243万，当中恶意次数269万，这类新型黑灰产不容忽视。...竞争对手发起DDoS攻击 应对DDoS攻击的能力已经是电商平台的标配能力之一，这种最简单粗暴，不需要任何技巧的方式在商场时刻上演，别有用心的商家可以直接对竞争对手的服务器发起DDoS攻击，导致剁手关键时刻竞争对手的用户无法正常买买买...腾讯安全天御从账号声誉、购买行为、设备风险、异常环境、交易对象等多个维度构建风险评分模型，对每一次电商交易操作进行实时评分，利用 AI 技术精准识别电商场景虚假购买和黑灰产恶意套利行为，为618电商大促保驾护航...，让每一张优惠券都能到达真实的消费者手中。
3月16日，英特尔研究院与美国康奈尔大学的研究人员在《自然-机器智能》（Nature Machine Intelligence）杂志上联合发表了一篇论文，展示了英特尔Loihi神经拟态研究芯片闻味识危的能力...与之形成鲜明对比的是，传统的深度学习解决方案，要达到与Loihi一样灵敏的“嗅觉”，每类气味都需要3000倍以上的训练样本。...而芯片系统向人脑的演化，将颠覆现有的计算架构，开辟工智能的新路径。 神经拟态：人工智能的明日之星？ 神经拟态相比于深度学习的优势是什么？这要从两者不同的计算方式说起。...比如，工厂里面发生了恶意代码攻击，这类事件发生的概率很小，但只要发生，就不能说让深度学习网络学习很多个样本。到了有很多样本的时候，恶意攻击已经广泛到不可收拾，局面已经难以挽回。...仔细对照一下神经拟态芯片的特性，就会发现，英特尔手中这种尚处于科研测试阶段的芯片，代表了学术界、业界对于人工智能押注的方向：强认知、小样本学习与更加“人化”的人工智能。
对于两类样本分别为高斯分布，在其后验概率曲线中，我们给出了三种图形情况。特征空间为横坐标中示意出了拒识范围由R3表示。 左图：有两个交叉点，对应类别1方差不等于类别2方差情况，分类中最为典型情况。...定理5证明了贝叶斯二值分类器在未设定代价矩阵情况下（相当于缺省地选择了0-1代价方式），如果小类趋于零则该分类器会将其小类样本全部分错。即贝叶斯二值分类器误差会趋向等于小类概率。...另一个解释可以是：为取得理论上最小的分类误差，贝叶斯分类器宁愿牺牲小类样本。具体证明见原文。 ?...在这样背景下讨论并理解人类应用何种智能准则是十分重要的。 其中一个智能准则就是有效保护小类，因为相对于大数据有用信息通常是小类。...我们应用“沙与米”的多少变换说明“物以稀为贵”在许多应用中是常规的智能准则。但是应用中也会有例外，你能够举出实例吗？
标题二是聊聊“人工智能与恶意加密流量的对抗”。 这是产品发布的说明吗？ 怎么一种手把手教你做系统的感觉。 好吧，既然要教，那我就学学，人工智能还是很热门的。认真学学也好。先不管你的啥啥产品了。...一直没找到人工智能是怎么跟恶意加密流量对抗的。直到看到最后一段。终于看到“人工智能”这四个字了！ ? 图5 人工智能与恶意加密流量的对抗 看过这段文字之后，终于明白了标题二所要表述的内容。...其实这里只是要说明一句话：可以用人工智能与恶意加密流量进行对抗。这段看了跟没看一样的文字，真的堪称为废话中的经典，如果文字能换钱，这就是如何写出无意义文字的经典案例。 ?...图6 人工智能可以与恶意加密流量对抗 这是一段即没有量化，又没有逻辑的废话。“人工智能算法赋予机器以专家的智慧”这是要换头吗？...还是说样本太少了！样本数量6万多，迭代1次就达到95%以上，尼玛可以说这个实验很成功！这是在开发玩具模型吗？还是说这个模型超级的牛，用少量的数据就可以将模型训练好。
事实上很多人对恶意样本分析这项工作或技能可能并不是太了解，国内一般招人就叫病毒分析工程师什么的，事实上国外统称为恶意样本分析，因为这样更准确一点，恶意样本包含病毒，或不仅仅是病毒，病毒只是恶意样本的一个种类吧了...然后再教大家如何入门学习恶意样本分析。 很多人理解的恶意样本分析就是点样本，觉得没啥意思，很枯燥无味，是这样的吗？你真的对点样本了解吗？你真的点过样本吗？你知道样本的价值吗？...真正做安全的人，不管是渗透测试、漏洞挖掘、逆向分析，都不会动不动就谈人工智能、大数据、机器学习之类的，因为如果连安全都没搞明白，就谈这些方法和理论有啥意义呢？...现在大家都在说做企业安全，要做TO B市场，企业安全真的需要人工智能、大数据、机器学习这些新的技术和方法？这些真的能解决企业安全问题？企业客户遇到的安全问题，靠这些真的可以解决吗？...他们需要的是好的安全产品+好的服务人员，客户并不关心你用了什么人工智能算法，机器学习，大数据方法，客户需要的是你帮他解决他们企业遇到的安全问题，当你提供客户需要的安全产品，而且当企业遇到安全问题的时候，
目前的智能问答机器人不仅需要实现智能人机交互（文本、语音等）的全渠道多媒体整合应用，而且需要各领域内大数据、深度语义理解等前沿技术上的研究与积累，让机器人去回答用户的同时预测用户接下来的意图，并做对应的个性化处理...具体技术方案如下： 1）样本构造 首先，收集用户和客服的聊天日志信息，我们可以根据这些海量信息，发现用户当前问题与下一个问题的联系。 比如用户进入咨询首先发送“你好”，然后说“这个商品有货吗？”...，紧接着问“有优惠吗？”，最后问“现在下单，什么时候能送到?”。这时我们构造样本就需要把前三句话拼在一起，构造出来这样的样本“你好这个商品有货吗？有优惠吗？”...比如用户问“我的商品有货吗？”或者“还有货吗？”都会被分到“是否有货”这个分类，标记“分类1”，以此类推。...图5：构造样本和标签 样本构造的总体思路： 从最近1年的聊天日志取出用户原始问题 将用户的问题分类，每个用户问题对应一个类别标签 每通会话包含N个用户问题，其中前N-1个问题拼起来作为样本，第N个问题的分类
有人推测ChatGPT可以做一些事情，比如创建恶意代码变体，查找恶意软件，并测试新的威胁是否可以使用基于人工智能的技术逃避检测。这还有待观察，但滥用人工智能的可能性肯定在增加。...使用ChatGPT创建恶意软件确实存在技术缺陷。这款聊天机器人只有2021年的数据。虽然它为创建恶意软件组件提供了快捷方式，但人工智能生成的组件很容易识别。...想要从ChatGPT获取恶意软件吗ChatGPT的公共接口始终拒绝处理恶意软件请求。但是，可以通过请求特定任务或直接进行API调用来绕过其内容过滤器和保护措施。...Q3 (真的吗?)...Q4 在哪里可以找到用于测试和研究的勒索软件样本?
此外，如果模型被恶意植入后门，模型的安全也同样会受到威胁；在应用层面，人工智能的安全问题也日益突出。例如深度合成、AIGC等工具被不法分子用于制作虚假内容，从事欺诈、诈骗等非法目的。...从算法角度来看，如果有人别有用心的注入特定词语或符号，将可能诱导大模型逻辑混乱、输出错误。在多轮对话系统中，如果要防御注入式的攻击是很难的。...02人类无法准确地定义和衡量AI的智能水平腾讯科技：除了黑客攻击的隐患，我们也在担心AI自身待来的安全风险问题。首先我们关注一个目前大家都在热衷探讨的话题——您认为AI会产生意识吗？...您认为AI可以理解人类的情感吗？和虚拟伴侣人的交互过程当中，存在哪些安全风险？朱军：情感计算一直是人工智能领域中的一个经典课题，在情感方面，人工智能技术可以模拟某个角色并设定其情绪或心理状态。...从这个分布可以生成新的样本，比如现在广泛研究的文本、图片和视频生成等。扩散模型是生成领域中最关键的技术之一。在鲁棒性方面，扩散模型的思想类似于对抗样本。
你有遇到什么匪夷所思的操作吗？...也就是从底层的决策引擎到上面的风险数据，再朝上面建模，用智能风控中台来解决业务安全的问题。 5.还有什么更新的对抗思路吗？ 郭佳楠：现在，我们有一种新的对抗思路：放羊，不直接对抗，分化打击。...总体来说，对于大批“羊毛党”以“假设备+假注册+高科技”薅取优惠券和现金券的行为，腾讯安全会从活动防刷、注册保护、登录保护、验证码、作弊器识别五大方面，基于腾讯安全天御独有的智能风控系统和能力，在180...这种最简单粗暴，不需要任何技巧的方式在商场时刻上演，别有用心的商家可以直接对竞争对手的服务器发起DDoS攻击，导致剁手关键时刻竞争对手的用户无法正常买买买，最常见的现象则是业务停摆。...同时，定制化灵活配置网络安全、主机安全、数据安全、应用安全及安全管理等全栈式基础安全产品防护，让恶意攻击“无处遁形”，为企业构筑牢固的基础安全防护体系。
对抗样本的实际应用 欺骗通过远程托管的 API（MetaMind、亚马逊、谷歌）训练的真实分类器 欺骗恶意软件检测器网络 在物理世界中展示对抗样本，通过一个相机欺骗机器学习系统相信它们 ?...Network Policies》，内华达大学《Vulnerability of Deep Reinforcement Learning to Policy Induction Attacks》等研究表明强化学习智能体也能被对抗样本操控...这些对抗样本输入会降低系统性能，即使扰乱微妙地让人类也难以察觉，智能体会在应该往上移动的时候却将球拍向下移动，或者在 Seaquest 中识别敌人的能力受到干扰。 ?...一方面我们在研究让人类觉得它是人类的人工智能，一方面在暴露新的风险。机器学习看起来以对抗样本的方式引入了新的缺陷。你认为有没可能找到一种方式，保护所有的神经网络不被攻击？...IP：SVM、决策树这样的人工智能方法都有这个问题吗？ Ian Goodfellow：是的。实际上，在许多情况下，同样的输入样本会欺骗多种不同的机器学习算法。
今天是一年一度的11.11 突然觉得抢不到最心水的便宜货了 还有发现自己的solo魔咒也打不破了 放弃治疗，保持围笑 也许还是有up自己英文段位 和技术大拿一起play的机会 今天带大家来一发 专供深度学习圈内人的好奇...Top5连问 11.11 限时优惠问 11.11 买1问送1答 他们比马爸爸的拼手气红包靠谱 比在上幼儿园的男/女朋友真实 希望你看完全文，轻轻为他们打个call 以下： ／1／ ?...▼▼▼ Q：作为一名外海学术党，能介绍一下自己的日常工作吗？ A：国外的生活蛮单调的，大家平时就像无处可去的样子，待在学校的图书馆和研究室。周末或者连休日偶尔会出去游山玩水，四处逛逛。...A：其实目前在研究方法上，国内都是紧跟国外的，国外由于深度学习的基础和积累比较深厚，尤其是美国，加拿大和英国，新的研究手段和改进方法很多还是出自这些地方，国内的人工智能领域从2016年开始已经爆热，但是目前在人工智能的人才积累上还远远不足...某一天沐沐同学说雷锋网在组建字幕组，看哪位愿意，主要是翻译一些人工智能方面的论文和教程。那段时间正好我也基本上在针对Smart Audio到处做报告和写东西，想想毕竟是数学科班出身，就试着加入了。
近年来，随着深度学习的兴起，人工智能的发展迎来了新的高潮，我们图像、语音、自然语言处理等多个方面取得了突破性的进展。...上述由恶意的攻击者故意设计生成的以欺骗人工智能系统的样本被称为对抗样本（adversarial samples）。...据了解，很多安全研究员都十分钟情这套系统，他们表示，看到人工智能的分析深受启发，帮助自己拓宽了思路。 2、黑产标记 通过AI技术来标记“恶意账号”，是京东安全保障用户信息安全的重要一环。...每到大型购物节，很多黑产为了降低成本，都会注册很多恶意账号，然后用机器集中操作，实现刷票、薅羊毛等不法行为。...据了解，人工智能解释技术只是开始，未来还会有更多超级武器会在京东部署，共同保障每个京东用户的信息安全。
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