欢迎来到《每周CV论文推荐》。在这个专栏里，还是本着有三AI一贯的原则，专注于让大家能够系统性完成学习，所以我们推荐的文章也必定是同一主题的。
反爬方与爬虫方相互博弈，不断制造爬取难度，或一定程度上阻止了爬虫行为。爬虫方也在不断更新技术，来对抗种种反爬限制。
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转载声明 本文为灯塔大数据原创内容，欢迎个人转载至朋友圈，其他机构转载请在文章开头标注：“转自：灯塔大数据；微信：DTbigdata” 导读：上一期了解了关于将AI应用到供应链中的相关内容，今天我们来了解一下AI不能解决Facebook棘手问题的原因（文末更多往期译文推荐） Facebook现在面临着许多问题，但其中有一个需要长时间面对——虚假新闻。当公司的用户群成长到超过地球人口的四分之一，它就要努力控制用户的发表和分享。对于Facebook来说，不受欢迎的内容可以是轻微的裸露，也可以是严重的暴力，但
笔 setFlags 含义：这是一个标志，必须写在画的图形生成之前 用法： ①Paint paint = new Paint(Paint.ANTI_ALIAS_FLAG); ②Paint paint = new Paint(); paint.setFlags(Paint.ANTI_ALIAS_FLAG); 分类 功能 Paint.ANTI_ALIAS_FLAG 抗锯齿标志 Paint.FILTER_BITMAP_FLAG 使位图过滤的位掩码标志 Paint.DITHER_FLAG 使位图进行有利的抖
Python在爬虫方面的优势，想必业界无人不知，随着互联网信息时代的的发展，Python爬虫日益突出的地位越来越明显，爬虫与反爬虫愈演愈烈。下面分析一例关于返回HTTP状态码为521的案例。
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前言 这几天学校开始选毕业设计，选到了数据脱敏系统设计的题目，在阅读了该方面的相关论文之后，感觉对大数据安全有了不少新的理解。 介绍 随着大数据时代的到来，大数据中蕴藏的巨大价值得以挖掘，同时也带来了
CSRF，全称Cross-site request forgery，翻译过来就是跨站请求伪造，是指利用受害者尚未失效的身份认证信息（cookie、会话等），诱骗其点击恶意链接或者访问包含攻击代码的页面，在受害人不知情的情况下以受害者的身份向（身份认证信息所对应的）服务器发送请求，从而完成非法操作（如转账、改密等）。
Biometric data is the unique information that can be used to identify a person with accuracy. It includes uniquely identifiable features such as fingerprint, face recognition, iris, voice recognition. The increased acceptance of biometrics by consumers has encouraged the uptake of these systems on a wider scale.
在数字化时代，面部识别技术的突破性进展正在重塑我们与设备和数字世界的互动方式。由于其准确性、便捷性和高效性，这项技术已成为安全、营销和社交媒体领域中不可或缺的一环。今天，我们深入探讨 DeepFace：一个强大的面部识别和分析框架，它应用了最先进的人工智能算法来识别、分析和验证人脸。
非同质化代币 (NFT) 和 Fake Media 都带来了若干技术、社会和法律挑战。JPEG 委员会在成像应用程序的安全性和信任方面有着重要的记录，因此发起了 JPEG NFT 和 JPEG Fake Media 探索研究。
当我们看一个开源项目时，基本都会看下他有多少star。虽然Github Star是一个虚荣指标，但却有实际意义，比如：
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 服务网格架构已经是一个老生常谈的问题，服务的进出口流量经过 iptables 等技术手段被劫持到 sidecar，经由 sidecar 观察、治理之后再被转发到实际目标服务或者实例。 那么，在 sidecar 内部流量是如何处理并正确应用治理规则和转发的呢？ 更具体一点，某个服务访问其他服务时，流量被劫持到到 sidecar 之后： 如何确认流量原始目标地址并实现正确转发？ 如何确认哪些治理规则需要对当前流量生效？ 接下来，本文将以 envoy sid
我们对2020年全部计算机视觉综述论文进行了分方向梳理，本文为人脸识别方向，包括人脸识别、检测、面部反欺骗、3D人脸重建、deepfake等方向。
我们上一章使用MNIST数据集进行训练，获得一个可以分类手写字体的模型。如果我们数据集的数量不够，不足于让模型收敛，最直接的是增加数据集。但是我们收集数据并进行标注是非常消耗时间了，而最近非常火的生成对抗网络就非常方便我们数据的收集。对抗生成网络可以根据之前的图片训练生成更多的图像，已达到以假乱真的目的。
作者 | DARTMOUTHCOLLEGE 责编 | 欧阳姝黎 头图 | 下载于ICphoto 第二次世界大战期间，英国情报人员在一具尸体上放置了虚假文件，以愚弄纳粹德国，诱使其对希腊发动袭击。这种代号 “碎肉行动”（Operation Mincemeat）的措施取得了成功，并掩盖了盟军入侵西西里岛的意图。 间谍活动中的 “金丝雀陷阱” 技术通过传播多种版本的假文件来隐藏秘密。金丝雀陷阱可以用来发掘泄露的信息，或者像第二次世界大战期间发生的那样，用制造分散注意力的消息来隐藏真正有价值的信息。 最近，达特茅斯
The field of financial risk control has recently seen a sudden increase in competition over the past year. Several budding enterprises find themselves currently fighting a battle on two fronts—data acquisition capabilities and algorithm technology.
本文作者系杨昱明，现就职于甲骨文公司，从事数据库方面的技术支持。希望能通过发表文章，把一些零散的知识再整理整理。个人主页:https://blog.csdn.net/weixin_50513167，经其本人授权发布。
kk-anti-reptile 是适用于基于 spring-boot 开发的分布式系统的反爬虫组件。
据 Motherboard 等美国媒体报道，一名程序员本周开发出了一款名为 DeepNude 的应用软件。它的功能说来简单：输入一张女性照片，该 APP 即可借助神经网络自动「脱掉」女性身上的衣服，从而展现其裸体。
做电商网站的时候，总有竞争对手利用爬虫来爬你的数据。如果你没有反爬虫措施，网站都可能被爬垮。好在阿里云现在有一些基础服务，可以帮你反爬虫，但是费用太贵。作为程序员，我们还是希望自己动手解决它！
kk-anti-reptile 使用基于 Servlet 规范的的 Filter 对请求进行过滤，在其内部通过 spring-boot 的扩展点机制，实例化一个 Filter，并注入到 Spring 容器 FilterRegistrationBean 中，通过 Spring 注入到 Servlet 容器中，从而实现对请求的过滤。
做电商网站的时候，总有竞争对手利用爬虫来爬你的数据。如果你没有反爬虫措施，网站都可能被爬垮。作为程序员，我们希望自己动手解决它！
APK Crawler： WebAPKCrawler https://github.com/Fuzion24/WebAPKCrawler playdrone-kitchen https://github.com/nviennot/playdrone-kitchen google play crawler https://github.com/Akdeniz/google-play-crawler android apps crawler https://github.com/mssun/android-apps-crawler google play api https://github.com/egirault/googleplay-api
2017年12月，一位名为“Deepfakes”的用户在全球流量排名第四的国际互联网社区“Reddit”上发布了一段好莱坞女星盖尔·加朵的伪造人脸视频，掀起了一阵轰动，这一事件作为开端，标志着人脸深度伪造技术的兴起，而该用户的用户名也被引用成为了这一类技术的代名词“Deepfake[1]”。 因此，Deepfake指代人脸的深度伪造，即将目标视频人物的脸替换成指定的原始视频人脸，或让目标人脸重演、模仿原始人脸的动作、表情等，从而制作出目标人脸的伪造视频。
每周精选 Algorithm System Anti-Spoofing 之人脸活体检测 在小编之前的文章系列中曾介绍过的对抗样本攻击，是目前Deep Learning比较火热的一个研究方向，因为它掀起了关注深度学习在安全领域潜在问题的热潮。虽然活跃于学术界的对抗样本目前还未渗入到工业界中，anti-spoofing（反欺诈）仍一直是大家关注的焦点。人脸识别是大家最为熟悉的应用深度学习的例子，结合人脸识别技术的APP在市面上比比皆是，本文将简单介绍在人脸识别应用中的反欺诈技术——人脸活体检测。 人脸识别，
机器学习（ML）和人工智能（AI）在绘图计算领域的应用正在改变传统的设计和绘图方式。通过自动化设计生成、图像识别和增强现实等技术，AI和ML提高了绘图的效率和精度。本案例分析将探讨机器学习和人工智能对未来绘图计算的影响，并提供实际案例和代码示例展示其应用。
2017年，微软 AzureCAT 模式和实践团队在 Azure 架构中心发布了 9 个新的微服务设计模式，并给出了这些模式解决的问题、方案、使用场景、实现考量等。微软团队称这 9 个模式有助于更好的设计和实现微服务，同时看到业界对微服务的兴趣日渐增长，所以也特意将这些模式记录并发布。
我们在第六章介绍了生成对抗网络，并使用生成对抗网络训练mnist数据集，生成手写数字图片。那么本章我们将使用对抗生成网络训练我们自己的图片数据集，并生成图片。在第六章中我们使用的黑白的单通道图片，在这一章中，我们使用的是3通道的彩色图。
CVPR 2020 已经公布了大多数workshop的细节，与这些workshop对应的还有很多计算机视觉算法比赛，这些比赛代表着或新兴、或实用、或有趣、或被忽略的研究方向。
kk-anti-reptile是，适用于基于spring-boot开发的分布式系统的反爬虫组件。
近日，国际声学、语音与信号处理领域顶级会议ICASSP举办的 2022 ADD挑战赛落下帷幕，贝壳人工智能技术中心语音团队从全球百余支队伍中脱颖而出，在“语音攻防对抗”赛道“生成”和“检测”两项任务中均斩获桂冠。 ICASSP（International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing）是由IEEE主办的信号处理及其应用方面的顶级会议，在全球具有广泛而权威的学术影响力。其中，语音深度合成鉴别挑战赛(The First Audio D
在上一节中可以看到基于”推土距离“的WGAN网络能够有效生成马图片，但是网络构造能力有所不足，因此导致有些图片模糊，甚至有些图片连马的轮廓都没有构建出来，本节我们改进WGAN网络，让它具有更强大的图像生成能力。
人们最初，信息获取的方式单一，但是获取信息的准确性更加的高。互联网时代，亦是大数据时代。新时代的数据有以下几点基本特征，数据量大、类型繁多、价值密度低、速度快、时效高。所以，我们在获取信息的时候，往往会得到很多的废物信息。就像我想长胖，打开百度一搜，各种各样的内容都会有，甚至有一半的广告。这就是信息量的庞大，不利于我们对信息的分析利用。
GAN创始人 Ian Goodfellow 在酒吧微醉后与同事讨论学术问题，当时灵光乍现提出了GAN初步的想法，不过当时并没有得到同事的认可，在从酒吧回去后发现女朋友已经睡了，于是自己熬夜写了代码，发现还真有效果，于是经过一番研究后，GAN就诞生了，一篇开山之作。论文《Generative Adversarial Nets》首次提出GAN。
本文盘点CVPR 2020 所有人脸相关论文，总计64篇，涵盖方向众多，传统方向比如人脸识别、检测等依旧是研究的重点，除此之外，人脸生成、编辑，人脸反欺骗也有众多工作，一方面是研究如何造假脸，一方面是如何识别造假。也是蛮有意思的。
原创声明:本文为 SIGAI 原创文章，仅供个人学习使用，未经允许，不能用于商业目的。
如何无中生有是AI领域研究的重点。原有神经网络大多是对已有问题的识别和研究，例如让神经网络学会识别图片中的动物是猫还是狗，随着研究的进一步深入，目前能够做到让网络不但能识别图片中的物体，还能让它学会如何创造图片中的物体，具备”创造性“让AI技术的应用价值大大提升。
A：融合标签是指利用 DNA 体外重组技术，在目的蛋白 N 端或 C 端进行融合表达的特定蛋白、多肽或寡肽标签。
当下正值新冠肺炎（COVID-19）肆虐全球之际，戴口罩成为了全民阻断病毒传播的最佳方式。然而在人脸部分遮挡或恶劣光照条件下，用户人脸识别或人脸认证的合法访问常常提示活体检测失败，甚至根本检测不到人脸。这是由于目前基于RGB等2D空间的主流活体检测方案未考虑光照、遮挡等干扰因素对于检测的影响，而且存在计算量大的缺点。而数迹智能团队研发的3D SmartToF活体检测方案则可以有效解决此问题。那么什么是活体检测？什么又是3D活体检测？以及怎么实现恶劣环境（如人脸遮挡、恶劣光照等）与人脸多姿态变化（如侧脸、表情等）应用场景下的活体检测呢？本文将会围绕这些问题，介绍数迹智能的最新成果——基于ToF的3D活体检测算法。
【导读】今天我们主要讲解零次学习及深度树学习用于人脸检测识别。今天主要会讲解人脸检测的13种欺骗攻击中的ZSFA（Zero-Shot Face Anti-spoofing）问题，包括打印、重放、3D掩码等，利用新的深度树网络(DTN)，以无监督的方式将欺骗样本划分为语义子组。当数据样本到达、已知或未知攻击时，DTN将其划分到最相似的欺骗集群，并做出二进制决策。最后实验表明，达到了ZSFA多个测试协议的最新水平。
UserAgent是识别浏览器的一串字符串，相当于浏览器的身份证，在利用爬虫爬取网站数据时，频繁更换UserAgent可以避免触发相应的反爬机制。fake-useragent对频繁更换UserAgent提供了很好的支持，可谓防反扒利器。下面将介绍fake-useragent的安装到使用。
✅作者简介：人工智能专业本科在读，喜欢计算机与编程，写博客记录自己的学习历程。 🍎个人主页：小嗷犬的博客 🍊个人信条：为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。 🥭本文内容：Python 反爬虫与反反爬虫 ---- Python 反爬虫与反反爬虫 1.什么是爬虫 2.为什么要反爬虫 3.反爬虫的手段 3.1 基于请求头 3.2 基于用户行为 4.反反爬虫 4.1 设置请求头 4.2 设置间隔时间 5.爬虫协议 ---- 1.什么是爬虫 网络爬虫（又称为网页蜘蛛，网络机器人，在FOA
导语 随着产品在线上的持续运营，产品在线上的规模越来越大，功能也越来越复杂。产品体量的增长对质量要求越来越高。为了达到更高的质量要求，必然需要想办法增加测试的强度，但用传统的手工写用例自动化回归的方式成本过高。近年来，AI技术在越来越多的领域发挥了越来越重要的作用。在腾讯内部，我们也一直保持着对新技术的好奇心，积极学习并应用于日常工作中。本文作者是腾讯安全部系统测试高级工程师林军克，他拥有16年的软件测试经验，对AI技术在测试领域的落地颇有研究。 本文以安全防护产品举例子，但此方法论适用于涉及多因素组
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