任务重：不仅需确认学生健康码，对同住人如父母、兄弟姐妹等人双码信息也需审核确认。...基于EasyDL的 健康码行程码智能识别 让我们来拆解一下究竟需要审查健康码/行程码哪些信息？...针对双码的混合图像需要使用飞桨EasyDL图像分类进行区分。 综上所述，整体解决方案需要三个环节，如下图所示： 基于EasyDL的整体解决方案 对于支持整个项目而言，需要很长时间的上下游处理。...标注格式需要注意 值得提及的是，双码智能识别依赖于EasyDL多样化的功能 图像分类：可以将双码分类与颜色检测结合 物体检测：可以增加类别、以检测代替分类 文字识别：识别多种字体的文字和数字 在这一过程中可以发现飞桨...即使换成其他地区、结构不一样的扫码识别都可以很好地处理，只要标注出关键检测点即可。
共计覆盖32万个模型 今天介绍CV计算机视觉的第八篇，零样本物体检测（zero-shot-object-detection），在huggingface库内有36个零样本图像分类模型。...二、零样本物体检测（zero-shot-object-detection） 2.1 概述 零样本物体检测是一项计算机视觉任务，用于在图像中检测物体及其类别，而无需任何事先训练或类别知识。...每个图像可以使用一个或多个文本查询来执行零样本文本条件对象检测。 2.3 应用场景 野生动物保护：可以识别未预先训练的稀有或新发现的物种，帮助研究人员监控和保护生物多样性。...智能监控和安全：在未知的威胁或异常行为检测中，系统能识别新的、未见过的可疑物体或行为，增强安全响应能力。 零售与库存管理：在零售环境中，快速适应新商品的上架，无需重新训练模型即可识别和分类。...自动驾驶汽车：识别道路上的新物体，如临时交通标志或新型号车辆，提高自动驾驶的安全性。 医疗影像分析：帮助医生识别罕见病症的影像特征，尤其是在初期诊断时，零样本学习能快速识别新出现的病征。
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。...(1) 基于签名特征码的检测 签名特征码检测方法通过维护一个已知的恶意代码库，将待检测代码样本的特征码与恶意代码库中的特征码进行比对，如果特征码出现匹配，则样本为恶意代码。...三.逻辑回归识别网站恶意请求 接下来作者复现了Github上exp-db大神的代码，推荐大家阅读之前的参考文献中大神的作品。...5.完整代码 完整代码如下，并推荐大家去Github学习很多有些的代码，也推荐大家去FreeBuf、安全客、CVE等网站学习。...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，准备开启TensorFlow2.0和更多的安全基础系列的学习。
显然，LBP特征进行了一个降维的操作，左边的图片显示了人脸识别不应该受光照影响，不同光照的图片进行LBP特征提取后，显示结果都一样。 该部分的最后，作者也推荐一些书籍供大家学习。...(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。...(1)恶意代码攻击溯源及恶意样本分析 [系统安全] 三十二.恶意代码检测(2)常用技术万字详解及总结 [系统安全] 三十三.恶意代码检测(3)基于机器学习的恶意代码检测技术 参考文献： [1] Saxe
博友提问：AI双非研0，很好奇怎么把安全应用到AI上，可以推荐些入门的东西吗？对这个方向很感兴趣，以及双非搞AI有前途吗？ 作者回答：你好！...（区块链）、对抗样本等都会和AI结合，不论是否是双非、211、985还是企业，了解一定AI安全相关的知识是有必要的，比如Fuzzing、漏洞挖掘、恶意代码分析、代码解混淆、入侵检测等。...比如说系统安全的恶意代码分析、逆向工程都要掌握好，以及如何提取样本的CFG特征或API特征；再如漏洞扫描基本方法，angr、符号执行、污点分析、BP（业务漏洞）基本工具的用法，以及掌握基本挖漏洞的逻辑，...，并进行有效的语义提取和特征表征增强，更好地实现恶意性识别、家族分类或溯源，AI结合安全的研究大概流程就是这样（样本采集->预处理->特征提取->向量表征->模型构建->优化评估）。...当然也推荐看作者“当人工智能遇到安全”的基础文章和“网络攻防和AI安全之家”知识星球。 （4）建议初学者一方面要学会复现别人的AI安全代码，一定要动手动手，另一方面可以通过简单的案例或数据集进行入门。
题目提供了967个Mirai二进制样本，其架构分布如下： 针对以上样本，具体要求如下： 自动识别出Mirai家族样本，非Mirai家族样本不做提取 单个Mirai样本的平均提取时间不超过20秒 提取Mirai...(1)恶意代码攻击溯源及恶意样本分析 [系统安全] 三十二.恶意代码检测(2)常用技术万字详解及总结 [系统安全] 三十三.恶意代码检测(3)基于机器学习的恶意代码检测技术 [系统安全] 三十四.恶意代码检测...2)Powershell基础语法和注册表操作 [系统安全] 四十二.Powershell恶意代码检测系列 (3)PowerSploit脚本渗透详解 [系统安全] 四十三.Powershell恶意代码检测系列...(2)基于API序列和深度学习的恶意家族分类实例详解 [系统安全] 五十二.DataCon竞赛 (1)2020年Coremail钓鱼邮件识别及分类详解 [系统安全] 五十三.DataCon竞赛 (2)...2022年DataCon涉网分析之恶意样本IOC自动化提取详解
接下来我将开启新的安全系列，叫“系统安全”，也是免费的100篇文章，作者将更加深入的去研究恶意样本分析、逆向分析、内网渗透、网络攻防实战等，也将通过在线笔记和实践操作的形式分享与博友们学习，希望能与您一起进步...，加油~ 推荐前文：网络安全自学篇系列-100篇 https://blog.csdn.net/eastmount/category_9183790.htm 作者的github资源： 逆向分析： https...作者先感谢深信服的老师和B站UP主漏洞银行团队，这篇文章包括了大量高级可持续威胁的防御技术，既可运用于科学研究，又可用于实战，并且提供了丰富的思想，再次感谢他们，后续作者会结合实战技术深入理解这些方法，包括基于人工智能的检测和基于词法语法的样本分析...同时，从识别到响应也需要一定时间，比如样本提取、样本分析等。威胁清除方法包括：登录防火墙查看安全日志、判断威胁等级及严重性、定位疑似IP及电话询问用户、病毒扫描及定位威胁和事件。...2.端的保护 智能检测提供全面的终端保护，具体内容包括： 响应：文件修复、一键隔离风险、溯源分析 检测：病毒全局抑制机制、文件实时监控及主动扫描 防御：恶意程序诱捕及病毒防扩散、勒索及挖矿变种防护、常规及高危病毒防护
本文以全连接神经网络为例来介绍对抗样本对人工智能模型作用的本质。...在图像分类、语音识别等模式识别任务中，机器学习的准确率甚至超越了人类。 人工智能技术具有改变人类命运的巨大潜能，但同样存在巨大的安全风险。...随后越来越多的研究发现，除了DNN模型之外，对抗样本同样能成功地攻击强化学习模型、循环神经网络(RNN)模型等不同的机器学习模型，以及语音识别、图像识别、文本处理、恶意软件检测等不同的深度学习应用系统。...本文以全连接神经网络为例来介绍对抗样本对人工智能模型作用的本质。 二、对抗样本简介 神经网络是目前人工智能系统中应用最广泛的一种模型，是一种典型的监督学习模型。...3双半月数据集的二分类问题 前面通过等高线分布图说明了对抗样本的作用机理。下面针对更加复杂的数据集来进一步展示。本节对双半月形数据集进行二分类。数据集和神经网络的等高线图分别如图6和图7所示。 ?
2017年1月-7月，360互联网安全中心累计监测到移动端用户感染恶意程序1.3人次，平均每天恶意程序感染量达到了61.5万人次；新增恶意程序样本483.9万个，平均每天截获新增手机恶意程序样本近2.3...一个简单的例子是，促销短信并不总是讨人厌，尤其是在双十一、双十二这样的大促前夕，用户反而期待收到感兴趣品牌的促销信息。...以360为例，其通过AI赋能，目前能做到的是，结合场景给予智能的分类推荐，这种做法其实还是值得推而广之的。毕竟，广告对不感兴趣的人而言是垃圾，对感兴趣的人则是重要信息。...传统的依靠号码库实现的诈骗识别已不能满足日益复杂多变的诈骗形式和套路，尤其是以勒索软件为代表的恶意软件逐渐呈爆发态势，危害巨大。...一方面是人工智能技术驱动下的场景分析与识别，与用户进行实时的交互，并针对用户的使用行为进行机器训练，进而可以做到对诈骗等不安全事件更精准的识别；另一方面，则是在此基础上，结合态势感知对诈骗溯源分析，综合各方面数据
《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。...内容类型：图像样本 使用范围：图像分类、恶意家族分类 推荐理由：个人感觉这是图像分类实验的基础，恶意样本转换灰度图进行恶意家族分类实验也都可以基于此实验拓展 下载地址：https://github.com...推荐作者文章： 图像分类原理及基于KNN、朴素贝叶斯算法的图像分类案例 MNIST-手写数字 MNIST数据集 是手写体识别数据集，也是入门级的计算机视觉数据集。...内容类型：图像样本 使用范围：图像分类、恶意家族分类 推荐理由：个人感觉这是图像分类实验的基础，恶意样本转换灰度图进行恶意家族分类实验也都可以基于此实验拓展。...发布机构：麻省理工学院 内容类型：图像样本 数据大小：31.2GB 使用范围：图像分类、自然灾害识别 推荐理由：个人感觉该数据集对于对抗样本、AI和安全结合的案例有帮助 下载地址：https://hyper.ai
《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。....深度学习静态检测举例 6.优缺点 7.静态分析和动态分析对比 三.机器学习算法在工业界的应用 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...(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
（2020亿邦未来零售大会） 会上亿邦动力网发布了《2020中国零售品牌数字化转型白皮书》（以下简称《白皮书》），对中国零售品牌的数字化转型进行了全方位的研究和展示，其中腾讯安全天御的智能营销风控方案作为典型实例被重点推荐...尤其是在节庆、双十一、双十二大促等重要节点，企业面临的安全挑战更为突出。...在黑灰产防御方面，天御系统以人工智能为核心，以腾讯海量黑灰产数据为基础，利用跨平台数据优势，基于“优码”帮助平台监测、识别各类营销欺诈行为，打造天御活动防刷模型，深入业务场景，识别羊毛党、黄牛党、网赚团伙...（腾讯安全天御营销风控入选《白皮书》推荐案例） 与此同时，腾讯安全天御营销风控方案可基于企业营销环节设计，确保精准触达真实消费者。...从2016年开始，腾讯安全天御与东鹏特饮展开合作，在“开盖赢红包”活动中，基于黑产大数据分析和超强计算能力，实现了盗刷预警、异常访问判断、黑产洗码识别等行为的智能营销风控，既保证了正常消费者权益，又高效打击了大批羊毛党
《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...无法发现未知模式的恶意行为 误报大量测试异常的正常行为 对数据数量与质量有强依赖性 三.逻辑回归识别网站恶意请求 接下来作者复现了Github上exp-db大神的代码，推荐大家阅读之前的参考文献中大神的作品...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。
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？...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。...基于现状，企业能做的有两点： 一是密切关注该领域的发展动向，加大AI网络安全的投入力度；二是做好针对此类攻击的风险控制，采用业界推荐的安全最佳实践。
机器学习能够深入挖掘大数据价值，被广泛用于电影推荐、饮食及产品购买推荐等各方面。Amazon、Facebook 与Google等众多公司也已用机器学习来改进其产品及服务。...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。...，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。
个样本是带有恶意宏的诱饵文档 ?...2019.12——2020.2双尾蝎APT组织针对巴勒斯坦所投放可执行文件样本的样本类型占比图-pic3 在这14个Windows恶意样本中,其诱饵文档的题材,政治类的样本数量有9个,教育类的样本数量有...那下面追影小组将以一个恶意样本进行详细分析,其他样本采取略写的形式向各位看官描述此次攻击活动。...打开jalsa.rar-pic80 其诱饵文件的内容与第十二届亚洲会议有关,其主体是无条件支持巴勒斯坦,可见可能是利用亚洲会议针对巴勒斯坦*的活动,属于政治类题材的诱饵样本 ?...编译时间戳的演进-pic117 (3).自拷贝方式的演进 双尾蝎APT组织在2017年到2019年的活动中,擅长使用copy命令将自身拷贝到%ProgramData%下.而可能由于copy指令的敏感或者已经被各大安全厂商识别
1.jpg 会上亿邦动力网发布了《2020中国零售品牌数字化转型白皮书》（以下简称《白皮书》），对中国零售品牌的数字化转型进行了全方位的研究和展示，其中腾讯安全天御的智能营销风控方案作为典型实例被重点推荐...尤其是在节庆、双十一、双十二大促等重要节点，企业面临的安全挑战更为突出。...，帮助业务方在营销风控、金融风控、内容安全等领域预防欺诈识别风险，让品牌把钱花在刀刃上，使每一分优惠都能触达真正的消费者。...在黑灰产防御方面，天御系统以人工智能为核心，以腾讯海量黑灰产数据为基础，利用跨平台数据优势，基于“优码”帮助平台监测、识别各类营销欺诈行为，打造天御活动防刷模型，深入业务场景，识别羊毛党、黄牛党、网赚团伙...从2016年开始，腾讯安全天御与东鹏特饮展开合作，在“开盖赢红包”活动中，基于黑产大数据分析和超强计算能力，实现了盗刷预警、异常访问判断、黑产洗码识别等行为的智能营销风控，既保证了正常消费者权益，又高效打击了大批羊毛党
【导读】专知内容组整理了最近五篇语音识别（Automatic Speech Recognition, ASR）相关文章，为大家进行介绍，欢迎查看! 1....Audio Adversarial Examples: Targeted Attacks on Speech-to-Text（音频对抗样本:针对语音到文本的攻击） ---- ---- 作者：Nicholas...CommanderSong: A Systematic Approach for Practical Adversarial Voice Recognition（CommanderSong: 一种实用的对抗性语音识别系统...State-of-the-art Speech Recognition With Sequence-to-Sequence Models（采用序列到序列模型的前沿语音识别方法） ---- ---- 作者
个样本是带有恶意宏的诱饵文档 2019.12——2020.2双尾蝎APT组织针对巴勒斯坦所投放样本的样本类型占比图-pic2 在这12个可执行文件样本中,有7个样本伪装成pdf文档文件,有1个样本伪装为...那下面追影小组将以一个恶意样本进行详细分析,其他样本采取略写的形式向各位看官描述此次攻击活动。...CreateFile函数将rar源数据写入jalsa.rar-pic79 通过ShellExecute函数将%Temp%\jalsa.rar打开 打开jalsa.rar-pic80 其诱饵文件的内容与第十二届亚洲会议有关...不过推测其大致功能应该与上文相同 恶意宏代码-pic113 三.组织关联与技术演进 在本次活动中,我们可以清晰的看到双尾蝎APT组织的攻击手段,同时Gcow安全团队追影小组也对其进行了一定的组织关联,...%下.而可能由于copy指令的敏感或者已经被各大安全厂商识别。
该研究团队实地演示了一项实验，他们将与APT28黑客组织关联的知名恶意软件STEELHOOK样本及其对应的YARA规则输入到一款强大的AI语言模型中，请求模型修改源代码以实现躲避检测，同时确保软件的基本恶意功能得以保留且生成的新代码逻辑无误...攻击者利用深度学习等技术，生成逼真的电子邮件、消息或网站，诱使用户泄露个人信息或下载恶意软件。人工智能已经开始使网络钓鱼攻击变得更加有效。...虽然许多网络钓鱼攻击会发送大量欺诈消息，希望少数攻击能够成功，但人工智能可以极大地提高网络犯罪分子发起鱼叉式网络钓鱼攻击的能力。...这些攻击利用人工智能筛选大量数据来制作定制的网络钓鱼消息，其成功率比标准的大规模网络钓鱼攻击高得多。识别AI网络钓鱼攻击识别AI网络钓鱼攻击是防范的第一步。...强化身份验证：在涉及敏感信息的操作中，启用双因素身份验证，增加账户安全等级。谨慎分享个人信息：不在不安全的网络环境中分享个人敏感信息，尤其是身份证号、银行账户信息等。
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