一年一度的11.11云上盛惠如期而至。...腾讯云AI携人脸核身、文字识别、语音技术、人脸特效等系列特惠AI产品助力轻松上云；本次AI专场设置三大专区，包含数十款子产品，全场低至0.2折起： @首单专区：新用户限时秒杀，仅限产品首单，每个用户仅限...活动说明： 本次活动为11月大促AI人工智能产品专场特惠活动。...from=18582 更多AI子产品能力与折扣详情信息可点击左下角 阅读原文 进入官网选购。...更多腾讯AI产品免费体验与合作联系 欢迎识别下方小程序码进入 一张报销单引发的"吐槽大会" | 戳中打工人的爽点，3步就够了 | AI会是考试作弊的终结者吗？
11月12日，腾讯课堂发布“2021.11.11全民学习数据”，数据显示，11.11大促活动高峰时期，全国超260万人涌入腾讯课堂选课，同比增长60.95%，是疫情前的2.87倍。...IT互联网类目下的JAVA开发人气最高，从北上广深青年到小镇青年，JAVA开发都是当地11.11当天订单数最多的课程。...伴随着产业互联网发展，制造业迈向智能制造时代，制造业工人学习数字制造技能的热度高涨。...11日当天19:00～20:00是全国青年选课高峰时段，期间“新媒体运营”是被抢地最多的课程，平均每分钟就有6个人选购了这门课程，其中，深圳青年是全国抢购新媒体运营课程最多的。...腾讯数字生态大会智能教育专场来袭！
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%。...天御有活动防刷、注册保护、登录保护、消息过滤、图片鉴黄、验证码、反欺诈几大服务，其中天御活动防刷服务针对电商、O2O、P2P、游戏等不同行业的营销和支付场景的恶意行为，具备风险拦截和识别的能力。...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？...来不及了，快上车 赶紧选购保平安吧 ?
2022年「11.11」大促热卖中，腾讯云CDN/短信/视频云/通信产品的优惠力度真香！活动面向新老客户都提供了诚意优惠，1分钱起超值入门体验！...戳链接前往活动：https://mc.tencent.com/OxsprN5o图片整体介绍CDN&音视频通信会场本次「11.11」活动一共有4个售卖区：首购特惠专区、限时组合购专区、企业专区和特惠专区，...面向不同认证类型/新客户老客户做了优惠分区，下面整理了各个区的活动特点，并附上各产品优惠便于大家按需快速选购；首购特惠专区：各产品新客户可以购买，分为企业专享和个人企业同享两部分，综合来看企业专享价格要更优惠些...图片附：CDN&音视频通信会场各产品详细优惠表一、CDN简介：快速稳定、智能安全的内容加速服务，支持图片、音视频等多元内容分发适用场景：门户网站、电商、游戏安装包获取、手机 ROM 升级、应用程序包下载...在线金融图片六、即时通信IM简介：基于 QQ 底层 IM 能力开发，仅需植入 SDK 即可轻松集成聊天、会话、群组、资料管理能力适用场景：直播互动、兴趣交友、语聊房、在线客服、在线教育、企业办公、在线医疗、智能设备
1 清华大学的RealAI 团队15分钟解锁19款手机 刚刚，清华大学的一条重大发现，利用人脸识别技术的漏洞，“ 15分钟解锁19个陌生智能国产手机 ”的事件，引发无数网友关注。...除了破解手机面部解锁系统，研究团队还通过对抗样本攻击，通过了一些政务、金融类的App人脸识别认证，甚至假冒机主，在线上完成银行开户。...据介绍，虽然开发出核心算法的难度很大，但如果有黑客恶意开源这一算法，就会极大降低破解的难度。研究人员建议，人脸识别应用方可通过在认证过程中增加检验对抗样本的模块，来防范此类风险。...但广西法院近日公开的一份刑事判决书，不得不让人重新审视这个安全性， 判决书显示，2019年6月8日19时许，被告人黄某到柳州市一家二手手机店，欲在此店选购手机。...指纹识别相对安全， 指纹被分享的可能性比较小, 但目前也存在被各中App恶意采集的可能。 短信验证则更安全， 由于短信验证码具有一次一码，所以短信验证还是作为支付、用户注册环节中的重要手段。
有趣的是，在当时人们都认为该算法将很快导致“强”人工智能的出现。即，智能的思考能力、独立思考并可以解决那些默认编程程式外任务的人工智能。...可随后就是“弱”人工智能的时代，它可以解决一些创造性的任务，比如识别图片、预测天气、玩象棋等。...误解三 机器学习——做一次就够了 恶意软件检测和人脸识别在概念上的区别，脸永远是脸，在这方面永远也不会有什么改变。...因为通过客户端的恶意样本的平均数量要比反病毒实验室收集到的恶意样本数量小得多。客户端会因为没有收集到样本进行学习而丧失应对能力。...问题是大多数同家族的恶意软件都是由一个恶意程序修改而来的。例如 Trojan-Ransom.Win32.Shade 是一个拥有超过三万个恶意样本的家族。
有趣的是，在当时人们都认为该算法将很快导致“强”人工智能的出现。即，智能的思考能力、独立思考并可以解决那些默认编程程式外任务的人工智能。...可随后就是“弱”人工智能的时代，它可以解决一些创造性的任务，比如识别图片、预测天气、玩象棋等。...误解三：机器学习——做一次就够了 恶意软件检测和人脸识别在概念上的区别，脸永远是脸，在这方面永远也不会有什么改变。...因为通过客户端的恶意样本的平均数量要比反病毒实验室收集到的恶意样本数量小得多。客户端会因为没有收集到样本进行学习而丧失应对能力。...问题是大多数同家族的恶意软件都是由一个恶意程序修改而来的。例如 Trojan-Ransom.Win32.Shade 是一个拥有超过三万个恶意样本的家族。
Deep Instinct的学习方法将恶意软件样本分解为大量的小“碎片”，恶意软件从而可以进行映射，就像是基因组序列便是由成千上万更小的序列组合构成。...这些被“分解”的样本仍是二进制位字符串，用于训练神经网络进行系统地识别。在进行了数百万次计算之后，神经网络运行于一个GPU集群中，最终得出一个能够指向终点的静态神经网络结果。...Deep Instinct恶意软件识别率远超传统安全公司 Göttingen大学举行的对16000个恶意软件样本进行识别测试中，来自西门子CERT、Bit-Defender、McAfee、Trend（趋势科技...）、AVG、卡巴斯基、Sophos以及其他安全公司平均识别率为61%，而Deep Instinct对于恶意软件的识别率则高达98.86%。...一些恶意软件样本自主突变，而其功能并没有受到影响。PDF恶意软件的识别率是99.7%，可执行文件的检测率为99.2%。
何晓冬博士的主要研究方向为人工智能领域，包括深度学习、自然语言处理、语音识别、计算机视觉、多模态智能及信息检索。...在今年11.11京东全球好物节期间，截至11日24点，超1630万次消费者咨询由智能客服处理，其中90%的问题由智能客服独立解决。对比今年618，日均接待量增长72%。...此外，在何晓冬团队的努力下，京东人工智能平台与研究部11.11期间试点上线AI导购助手Alpha Sales，面向家电销售服务特色场景使用，在大促高流量、高转化率要求下，提升品牌导购员服务效率42.4%...11.11当天京东拍照购订单金额是去年11月11日的7倍；11.11期间，京东拍照购入口日均订单金额是去年同期的5.3倍。...以京东人工智能开放平台NeuHub为例，在今年11.11大促期间，平台上图像审核、情感分析、语音识别等人工智能技术接口实现对集团内部业务支持，累计调用量达到148.7亿次以上。
此外还会通过搜集反馈回来的失败样本，以及人工打码的标定数据，来实时训练和更新识别网络，不断迭代训练进行优化，进一步提高神经网络模型的识别能力。...由于恶意用户仅占总体用户的少部分，具有异常样本“量少”和“与正常样本表现不一样”的两个特点，且不依赖概率密度，因此此异常检测模型不会导致高维输入的下溢出问题。...该模型可识别异常用户盗号、LBS/加好友、欺诈等行为。随着样本增加，恶意请求的uin、类型、发生时间通过分析端通过线下人工分析和线上打击，达到良好的检测效果。...在恶意代码识别方面，区别传统的黑白名单库、特征检测、启发式等方法机器学习的安全应用从反病毒的代码分类、恶意文件检测、恶意URL的网页代码识别等 在社工安全防范方面，区别传统的技术与业务经验分析、安全宣传...，因此恶意访问、攻击样本的不充分，导致模型训练后的检测准确率有待提高。
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？...犯罪分子也能够随时从面部识别模型中逃脱？ 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。
▲备战中 智能存储部 智能存储部负责京东图片系统和对象存储整体架构与维护，保障11.11大促期间图片展示及整体存储服务稳如泰山！...智能存储部参与前台千人千面项目，提供APP首页首焦广告图智能排版、各推荐位透底图输出等服务，保障11.11大促期间千人千面高效落地！ ? 智能存储，坚如磐石， 稳如泰山，无懈可击！...数据库技术部 数据库技术部对数据库系统进行优化和智能化改造，通过智能分析预测技术，在大促前对资源进行合理调度；通过对监控升级，在大促期间应对高峰及时预警；通过接入ContainerFS对备份系统升级，在事后灾备方面做好切换及恢复的准备和方案...，从事前、事中、事后对11.11大促进行全面保障，力争做到防患未然，及时发现，最快处理，确保11.11数据库安全、稳定、高效运行。...对用户社区的评价问答提供最后的防火线，违禁识别占比99%。为前台提供情感理解、语义标签、差异化京豆激励等一系列服务，有效防止问题商品和低质评论进入京东生态，提升用户体验。 ?
摘要 近年来，随着机器学习、深度学习等人工智能技术的迅猛发展，其在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域已经得到大规模应用，可以为传统方法很难解决或无法适用的问题提供有效的方案，也已经成为网络安全领域中的热门研究方向...，比如将人工智能应用于恶意加密流量的检测就是一种行之有效的方法。...二、总体架构 该方法从数据包级、流级和主机级三个不同层次分别提取行为特征构建多个模型来提升对黑白样本的识别能力，一部分模型使用多维特征进行综合分析，还有一部分模型使用黑白样本区分度较大且置信度较高的单维特征缓解多维特征中潜在的过拟合和误报问题...作者也尝试了使用流级的包长分布特征进行分类器训练，考虑到恶意流量样本中也包含与正常服务的通信，但又无法识别其中的良性流，所以只将包含一条流的样本拿出来作为训练集，最终将不包含任何恶意流的流量样本分类为正常...除了统计和机器学习方法外，《基于深度学习的物联网恶意软件家族细粒度分类研究》验证了深度学习在流量识别方向也具有很好的应用前景，充分展现了人工智能赋能网络安全领域的可行性。
，并通过聚类和优化的LCS算法，有效识别恶意流量中的扫描流量特征（包含同质载荷内容），有效提升规则的准确率。...该分类器可基于决策树、循环神经网络等机器学习或深度学习模型构建，以完成在识别恶意流量等文本分类任务。...进一步，根据采样恶意流量载荷，进行字节级别的聚类，以将恶意流量中的扫描流量识别出来：扫描流量指包含同质载荷内容的流量集合，在聚类过程中将形成聚类簇。...在检测模型识别该载荷内容为webshell的情况下，使用LIME算法能够得到模型将该载荷样本识别为恶意webshell的关键词及其贡献程度的置信度值。...评估数据集（评估集）包含当前批次恶意流量载荷样本（采样率βm），以及正常样本（可与感知阶段检测模型使用相同训练数据集，采样率βn-his），以及与当前批次恶意流量在同一时间窗口内的正常样本（采样率βn-cur
《当人工智能遇上安全》系列博客将详细介绍人工智能与安全相关的论文、实践，并分享各种案例，涉及恶意代码检测、恶意请求识别、入侵检测、对抗样本等等。只想更好地帮助初学者，更加成体系的分享新知识。...浙大团队分享AI对抗样本技术 [当人工智能遇上安全] 2.清华张超老师 GreyOne和Fuzzing漏洞挖掘各阶段进展总结 [当人工智能遇上安全] 3.安全领域中的机器学习及机器学习恶意请求识别案例分享...(3)性能评估 下面是衡量机器学习模型的性能指标，首先是一幅混淆矩阵的图表，真实类别中1代表恶意样本，0代表非恶意样本，预测类别也包括1和0，然后结果分为： TP：本身是恶意样本，并且预测识别为恶意样本...FP：本身是恶意样本，然而预测识别为非恶意样本，这是误分类的情况 FN：本身是非恶意样本，然而预测识别为恶意样本，这是误分类的情况 TN：本身是非恶意样本，并且预测识别为非恶意样本 然后是Accuracy...其中，TPRate表示分类器识别出正样本数量占所有正样本数量的比值，FPRate表示负样本数量占所有负样本数量的比值。
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。...安全工具可以对它们的模式进行指纹识别——如果ChatGPT数据没有持续更新的话，这一点就更加明显了。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。...Morphisec打算测试ChatGPT是否可以帮助防御者自动查找应用程序漏洞、识别威胁、自动检查输出与输入，以及其他提高安全技术健壮性的技术。 如何阻止ChatGPT恶意软件？...通过使攻击者更难识别和利用特定的漏洞，MTD可以帮助防止高级AI生成的恶意软件成功危及终端。
阻止恶意攻击：高防IP主要是为了应对DDoS攻击等恶意流量，能够有效保护网站、应用服务器或数据库等关键业务不受大流量攻击的影响，保证其稳定运行。 2....保障游戏服务器稳定：游戏服务器经常面临恶意攻击，使用高防IP可以有效防止DDoS攻击，保障游戏服务器的稳定运行。 4....金融行业应用：金融行业经常需要处理大量的交易信息，这些信息可能被恶意攻击者窃取或篡改，使用高防IP可以确保交易信息的安全性。 5....7.流量清洗：通过识别并过滤异常流量，将正常流量与异常流量区分开来，从而减少攻击的影响。 四.如何选择高防IP 现在各种高防IP服务层出不穷，如何在众多备选品牌中选择适合自己的高防IP服务呢？...以下是选购高防IP时的重点： 1. 服务商的实力：高防IP服务商的实力是我们选购时的重要点。可以从服务商经验、技术水平、口碑、服务质量等各方面考察，选择一个技术实力强、售后服务扎实的服务商。 2.
《当人工智能遇上安全》系列博客将详细介绍人工智能与安全相关的论文、实践，并分享各种案例，涉及恶意代码检测、恶意请求识别、入侵检测、对抗样本等等。只想更好地帮助初学者，更加成体系的分享新知识。...5.完整代码 四.总结 前文推荐： [当人工智能遇上安全] 1.人工智能真的安全吗？...浙大团队分享AI对抗样本技术 [当人工智能遇上安全] 2.清华张超老师 GreyOne和Fuzzing漏洞挖掘各阶段进展总结 [当人工智能遇上安全] 3.安全领域中的机器学习及机器学习恶意请求识别案例分享...该模型可识别异常用户盗号、LBS/加好友、欺诈等行为。随着样本增加，恶意请求的uin、类型、发生时间通过分析端通过线下人工分析和线上打击，达到良好的检测效果。...一步一个脚印前行，接下来希望通过深度学习实现更多的恶意代码识别和对抗样本。
： 这个活动主要就是上传三种类型的样本：暗链、恶意URL、WebsShell通信样本，系统对样本进行判定并给予一定的分值积分，积分还可以用来抽奖。...恶意URL的提交还是很方便的，网上可找到的现成资源也很多，提交的人也很多，我猜目前大部分提交的样本都是这一类的。...样本对抗研究 在提交数据的时候，我也很好奇这个智能机器人的识别模型原理，耐不住手痒，自然是要研究一番的。 我尝试对这个智能识别模型做攻击，类似于样本对抗的方式对模型做欺骗。...但这样做了两天后我就发现，经过这样处理的样本智力分非常低，或者被提示样本重复。应该是识别模型被优化了或是真的学习到了攻击模式。...第二点，要多提交复杂不易被识别的样本才行。
当你在网上选购商品时，同类的商品成千上万，哪些因素会影响你选购某件商品呢？商品评论一定是一个重要的参考吧。一般我们总会看看历史销量高不高，用户评论好不好，然后再去下单。...不过，当你在网上选购商品时，同类的商品成千上万，哪些因素会影响你选购某件商品呢?商品评论一定是一个重要的参考吧。一般我们总会看看历史销量高不高，用户评论好不好，然后再去下单。...我们特意选取了具有刷单倾向的商品，可以看出，其中许多评论日期连续、会员名相似、买家等级较低;经过人眼识别，刷单评论占比约30%。...我们意在使用这些数据去构建刷单评论识别模型，然后可以用这里得出来的规则去识别其它鞋类商品的刷单评论。...我们把先前获取的5000条评论一分为二，其中70%作为训练样本，30%作为验证样本。
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