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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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    案例会说话︱全景解析腾讯云安全:从八大领域输出全链路智慧安全能力

    近日,在广州举办的2018腾讯“云+未来”峰会圆满落幕。这场聚焦云计算行业的盛会吸引了众多业界重量级嘉宾,多场论坛探讨就云计算的发展现状、技术突破、安全未来等话题展开了热议。其中,腾讯云倡导的“智慧安全”理念深入人心,处在数字化转型的浪潮中的企业对安全需求日益增加,云端安全正成为数字化发展的重要护航者。 腾讯云自身已全面覆盖各项安全合规资质,并且腾讯云基于“云管端”的智慧安全体系,将八大领域的安全能力对外输出。构建了数据安全、网络安全、主机安全、安全服务、风控安全、流量安全、内容安全、终端安全的能力阵列;同

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    每个无线路由器都是窃听神器 | 房间里的一举一动它都能感应

    现在的我们,无时无刻不在使用无线设备,手机、笔记本等等无线网络设备,路由器就成了我们日常生活中根本不能缺少的一部分。 但你可能并不了解,即便不对无线信号承载的数据本身进行解密,无线信号也能泄露我们的隐私,攻击者甚至能够利用它来实现密码之类的窃取,整个过程听起来非常黑科技。 多功能无线信号 我们日常生活中最常见的路由器来说,通过路由器连接网络上网,然后浏览体育新闻、天气预报等信息. 路由器发出的无线信号在空气中传播,当然在传输过程中会遇到障碍物,然后路由器根据信号是否会遭到障碍物遮挡以及空气中传播信号情况

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    解决目标检测落地难题:样本不平衡与长尾分布

    人工智能正在加速各行各业技术升级、提升社会的运行效率,而人工智能中的视觉感知类任务扮演着重要的角色。 从目标检测、属性识别的高效模型训练,到模型压缩、量化部署推理,虽然学术界和开源社区有大量的成熟工作可供借鉴,但如何批量生产在工业级场景下满足精度和速度的模型,依然不是一个简单的问题。 从模型的算法研究到生产部署,其间的落地鸿沟之大一直较少被人提及和重视。 我们将带你详细了解商汤-模型工具链团队在解决算法落地过程中的技术思考,深入理解模型的工业化落地流程是如何更加高效和便捷! 学术公开课「目标检测落地难题

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    什么是EDR!

    端点:台式机、服务器、移动设备和嵌人式设备等。攻击者往往首先利用目标网络中的脆弱端点建立桥头堡,再通过进一步的漏洞利用来构筑长期驻留条件,最终迈向既定目标。 端点检测与响应((Endpoint Detection and Response,EDR):完全不同于以往的端点被动防护思路,而是通过云端威胁情报、机器学习、异常行为分析、攻击指示器等方式,主动发现来自外部或内部的安全威胁,并进行自动化的阻止、取证、补救和溯源,从而有效对端点进行防护。 举例:360天擎终端检测与响应系统,融入了360威胁情报、大数据安全分析等功能,可以实时检测用户端点的异常行为和漏洞,通过与360威胁情报对比,能够及时发现威胁,做出木马隔离和漏洞修补的安全响应。

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    AI在华东金融专场 | 腾讯云核心伙伴进阶营走进上海

    11月18-19日,“腾讯云•核心伙伴进阶营•基础产品专场”活动在上海成功举办。本次活动选取了适合合作伙伴推广的私有化标准产品,从伙伴激励、渠道赋能、技术支持等多个维度助力合作伙伴提升在腾讯云基础产品的能力,帮助合作伙伴将AI产品集成到客户的项目中,解决数字化转型中遇到的问题。 随着人工智能技术的发展,人工智能相关的产品服务已广泛渗透到金融行业中,且日渐成熟,并推动银行、保险、资本等金融行业的深刻变革。依托在金融行业的业务落地经验,并通过持续不断的深耕各行业与区域,将AI生态更深、更广、更全面的融入各行

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