一、为什么要做风险识别?...所以,如果能提前识别项目中可能存在哪些会阻塞测试的风险,然后基于风险来调整我们的测试策略,就可以在测试过程中”如鱼得水“。...针对例2,我们可以加强对开发设计文档的评审、让开发参与测试用例评审等来应对风险。 那么,如何做风险分析? 二、风险识别应从哪些方面入手?...我们可以根据测试策略逐步分析哪些问题会对测试活动的开展带来阻碍,并进行风险识别。...若条件1和条件4无法满足,那么识别出来的风险点就是: 风险1:开发缺少设计文档,或可能文档更新不及时 风险2:测试人员对压力、稳定性、性能方面的测试方法掌握不足,可能会出现测试设计遗漏 上面是简单举的一个例子
● 数据资产识别 现今信息系统的风险评估体系已非常完善,但数据安全方面并没有形成相关评估内容,整个体系中缺少数据安全相关的检测与评估项,所以近期一直思考数据安全风险评估应是如何,应该从哪些方面进行检测与评估...本文产生的目就是希望解决如上一系列数据安全风险评估疑问,尽可能从资产识别、威胁分类、脆弱性识别、风险计算、处置建议等5个环节进行完善,通过不断持续优化完善,以期实现基于数据安全风险评估的体系化建设。...第一章为资产识别,资产是安全保护的对象,是风险评估的主体,资产的识别是理清内容、看透价值的重要手段,只有准确的资产识别,才能产生有意义的风险评估报告。...资产登记示例图 ● 脆弱性识别 数据资产识别是风险评估的开始,而脆弱性是对一个或多个资产弱点的集合,脆弱性识别也可称为弱点识别,而该弱点是资产本身存在的,如果没有威胁利用,单纯的弱点不会引发安全事件。...数据脆弱性识别示例 二 识别方式 常见主要识别方法有问卷调查、工具检测、人工核查、文档查阅、渗透测试等,不同环节、不同场景下择优选择,本篇主要介绍工具检测,即数据库漏洞扫描系统。
本文讨围绕邮件外发风险识别,讨论如何定义合理业务需要和违规外发,如何剖析外发场景,区分业务需要和判定要素,如何引入各种安全能力,提高自动化处理效率。...邮件外发审计依据 俗话说“无规矩不成方圆”,企业开展邮件外发监控的首要依据是内部可落地的安全管理规范以及违规处罚标准,其次是邮件系统的架构可以支撑审计能力的开展,最后需要的是从海量的邮件外发中将高风险外发行为识别出来大数据风险策略能力...大数据审计能力 传统邮件外发监控的最大缺陷是仅凭有限的人力无法从海量的邮件外发事件中逐一进行核验,无法将所有识别维度快速进行解读分析,并且无法将日常审计中归纳总结的经验通过系统做自动化处置。...安全团队可以藉由相关数据形成场景、策略,辅以算法模型分析,进行风险阈值打分,将高风险邮件外发行为识别出来,使得审计效率、准确率获得极大的提升。...此外还可以基于文件大小、文件名称作为风险分值的参考,如csv、xlsx等数据文件一般文件越大,携带数据的行、列越多。 ?
拥有多年数据治理、数据安全相关工作经验。 ?...一 威胁来源 在对威胁进行分类前,首先需要考虑威胁来源,威胁来源包括环境因素及人为因素,环境因素包括:断电、静电、温度、湿度、地震、火灾等,由于环境因素是共性因素(信息系统评估与数据安全品评估),本篇不过多做介绍...数据威胁示例图 一 脆弱性识别内容 资产脆弱性包括管理型与技术型两大类。技术脆弱性主要涉及数据库(结构化,关系型和非关系型)及网络层和主机层(非结构化,DLP检测)。...数据脆弱性识别示例 二 威胁识别与分类 威胁识别在风险评估过程中至关重要,威胁识别的准确性直接影响识别风险评估及后续的安全建设方向,所以丰富的数据威胁识别内容或分类,影响整体风险评估质量。...威胁等级划分示例图 下章介绍数据资产风险分析及综合风险评估分析(结合资产识别、威胁识别、脆弱性识别、风险),主要包括风险计算、风险判定及综合风险分析表。
Linux基金会和哈佛大学创新科学实验室的研究人员进行了广泛调查和深入研究,得出了有关企业内常用的免费开源软件(FOSS)的一些重要结论与潜在安全风险。 ?...研究人员发现,由于缺少针对FOSS组件的标准化命名方案,企业和其他股东难以快速、准确地识别可疑或易受攻击的组件。...考虑到了免费开源软件可能对经济产生的影响,但却很少人考虑到支持和维护这一核心基础架构的系统性工作。” ?...在这项研究中,Linux基金会和哈佛大学的研究人员分析了企业软件的使用数据,这些数据由软件合成分析公司和应用安全公司提供,例如Snyk和Synopsys网络安全研究中心。...个人账号控制的常用FOSS的另一个风险是开发人员,他们有删除账号或删除有争议和分歧代码的决定权。
百度 AI 实战营收官战(成都站),宣告百度 OCR 免费策略再次升级。...百度通用文字识别服务的免费使用次数提升100倍,从每天500次提升至每天50000次;通用文字识别高精度版的免费使用次数提升10倍,从每天50次提升至每天500次。...目前业界通常按照接口调用次数收费,单个接口单次调用费从几分钱到几毛钱不等,百度永久免费开放通用文字识别及其他文字识别技术,实实在在为企业节约一笔不菲的支出。...现阶段已有大量企业将百度通用文字识别、身份证识别、银行卡识别、增值税发票识别、驾驶证识别、行驶证识别、网络图片文字识别、自定义模版文字识别等服务应用在实际业务中。...此外,百度文字识别还支持葡、法、德、意、西、俄、日、韩、中英混合识别,整体识别准确率高达90%以上。加入了百度 OCR 后,携程 APP 的易用性大幅提升,秒变用户口袋里的翻译家。
它的内容主要包括: 方法论:确定实施项目风险管理可使用的方法、工具及数据来源。 角色与职责:确定风险管理计划中每项活动的领导、支援与风险管理团队的成员组成,为这些分配人员并澄清其职责。...识别风险 识别风险指的是确定哪些风险会影响项目,将其特性记载成文。识别风险过程是风险分析和跟踪的基础。...识别风险的内容包括: 识别并确定项目有哪些潜在的风险 识别引起这些风险的主要因素 识别项目风险可能引起的后果 在进行风险识别的时候,要注意识别风险的全员性、系统性、动态性、信息依赖性以及综合性这些特性。...和我们之前规划风险管理中的概率和影响矩阵是一样的,这里会更加完善,并加入优先排序,最后也会更新到识别风险的风险登记册中。 风险数据质量评估:评估有关风险的数据对风险管理的有用程度的一种技术。...它包括检查人们对风险的理解程度,以及风险数据的精确性、质量、可靠性和完整性。
我们可以通过一个比喻来解释什么是行为风险识别:自动驾驶的机器大脑在参加一场考试,他遇到一道难题,在两个答案之间犹豫不决。...为什么需要行为风险识别? 在处理这些输入不确定性,并输出确定性决策的过程中。...因此,我们需要在行为决策层增加一种以安全性为单目标的算法模型,希望能够对可能发生的风险进行提前的识别,当安全性不满足要求时采用人工接管或保守策略。...而行为风险识别希望达到的目的就是将区间(3)中的场景首先转化为区间(2),即“know unknowns”。...行为风险识别的具体算法,以及识别后的处理方式,将在下次技术解析中详细介绍。
AlphaGo拔掉网线也强大、iPhone X没有网络依旧可解锁,在国内虹软则免费开放了其支持离线的人脸识别技术,而且除了检测、跟踪、识别功能,现在也支持对年龄与性别的识别。...“用户数据隐私需要保护,无法布局互联网。” “网络不稳定,数据传输时快时慢。”...来想象一下,离线的人脸识别引擎可以在哪些场景具有优势: 机器人识别人物:无需网咯,机器人可以识别家人、客户、识别人物性别、年龄,从而提供不一样的差异化服务,喊一声阿姨、叫一声小朋友、欢迎VIP用户是不是更为亲切呢...智能家居:人脸门锁,人脸灯控、人脸音响已不用多说,您可能有更多想象 社区监控:社区门禁、安保报警、黑名单监控,人脸识别打造智慧社区 …… 面对人脸识别应用的深入,现在算法与行业事实上都已有了足够的准备,
使用效果 功能介绍 支持识别引擎:搜狗OCR/API+腾讯OCR/API+百度OCR/API+有道OCR/API+京东OCR 支持翻译引擎:搜狗翻译/API+腾讯翻译/API+百度翻译/API+有道翻译...API+谷歌翻译+词霸翻译+必应翻译+沪江翻译+剑桥翻译+奇虎翻译+海词翻译+彩云翻译 支持朗读引擎:搜狗朗读+腾讯朗读+百度朗读+必应朗读+讯飞朗读+谷歌朗读+京东朗读 支持快捷键和屏幕边角触发截图识别功能...,方便快速 支持截取识别固定区域,适合日语类游戏机翻或生肉字幕机翻 支持右侧小弹窗显示文本信息,快速查看识别/翻译内容 支持智能合并修正识别/翻译文本,让排版更合理,提高翻译质量 支持设置最多十条固定截图规则...三个授权,我觉得免费版就足够使用了,有需要的可以购买专业版。...下载地址 免费版下载地址:PandaOCR V2.71版本 专业版下载地址:PandaOCR PRO版本(密码:8888)
交叉风险识别与计量中,图数据库的应用能够帮助发现以下关键信息:节点之间的关联关系:图数据库可以存储和分析节点之间的关联关系,例如人与人之间的社交关系、公司与公司之间的合作关系等。...通过分析这些关系,可以发现隐藏在数据背后的模式和趋势。关键节点的识别:图数据库可以识别出关键节点,即对整个网络结构具有重要影响力的节点。通过识别关键节点,可以发现潜在的风险点和关键决策点。...群体结构的分析:图数据库可以分析群体结构,即节点之间形成的社区或群组。通过分析群体结构,可以发现不同群体之间的联系和影响,从而识别出风险传递的路径和影响的范围。...风险识别与预测:基于分析结果,识别出潜在的风险点和关键节点,并进行风险评估和预测。可以利用机器学习算法建立模型来预测风险的发生概率。...通过图数据库的应用和分析方法,可以更加全面地理解交叉风险和计量问题,从而有效地进行风险识别和管理。
项目中有些场景也需要图片识别,比如识别证件、证照等等。 下面分享一款电脑端的 OCR 文字识别软件——「PaddleOCR」,可以帮助我们解决这一问题。...特性 丰富易用的OCR相关工具组件 半自动数据标注工具PPOCRLabel:支持快速高效的数据标注 数据合成工具Style-Text:批量合成大量与目标场景类似的图像 支持用户自定义训练,提供丰富的预测推理部署方案...支持PIP快速安装使用 可运行于Linux、Windows、MacOS等多种系统 支持多语言OCR模型 支持中英文数字组合识别、竖排文本识别、长文本识别 效果展示 不需要安装任何工具,可以直接在pc...通用中英文OCR数据集 ICDAR2019-LSVT ICDAR2017-RCTW-17 中文街景文字识别 中文文档文字识别 ICDAR2019-ArT PP-OCR Pipeline PP-OCR是一个实用的超轻量...该系统从骨干网络选择和调整、预测头部的设计、数据增强、学习率变换策略、正则化参数选择、预训练模型使用以及模型自动裁剪量化8个方面,采用19个有效策略,对各个模块的模型进行效果调优和瘦身,最终得到整体大小为
小安前言 随着网络安全信息数据大规模的增长,应用数据分析技术进行网络安全分析成为业界研究热点,小安在这次小讲堂中带大家用Python工具对风险数据作简单分析,主要是分析蜜罐日志数据,来看看一般大家都使用代理...2 数据准备 俗话说: 巧妇难为无米之炊。小安分析的数据主要是用户使用代理IP访问日志记录信息,要分析的原始数据以CSV的形式存储。...3 数据管窥 一般来讲,分析数据之前我们首先要对数据有一个大体上的了解,比如数据总量有多少,数据有哪些变量,数据变量的分布情况,数据重复情况,数据缺失情况,数据中异常值初步观测等等。...这样我们能对数据整体上有了一个大概了解。 4 数据清洗 由于源数据通常包含一些空值甚至空列,会影响数据分析的时间和效率,在预览了数据摘要后,需要对这些无效数据进行处理。...首先让我们来看看蜜罐代理每日使用数据量,我们将数据按日统计,了解每日数据量PV,并将结果画出趋势图。 ? ?
拓端数据(tecdat)研究人员根据全国电梯故障上报汇总数据,从多个角度进行数据分析。 ▼ 物业工程肩负着维持项目各类设施设备的正常运作,保障全体业主的正常生活,令物业保值升值,是项目的心脏部门。...基于以上背景,拓端数据(tecdat)研究人员根据全国电梯故障上报汇总数据,从多个角度进行数据分析。 1 电梯故障 影响因素网络 图表1 ?
从使用面部关键点注释的视频帧到真实和伪造的脸部图像对,此列表上的数据集的大小和范围各不相同。 在哪里可以找到面部识别模型的免费图像数据集? 编制了一份公共面部识别图像数据集列表。...5百万面孔 - 面部识别的前15个免费图像数据集 - 边界框 4....野性的标记面孔 https://www.kaggle.com/jessicali9530/lfw-dataset 该数据集由马萨诸塞大学的研究人员创建,最初用于研究无约束的人脸识别。...该数据集包括超过1,000个真实人脸图像和900多个假脸部图像,这些图像因简单,中等和难以识别的难度而异。 9....500万面孔 - 面部识别的前15个免费图像数据集 - UMDFaces 12.
本文编辑:byheaven 版权所属:美团无人配送 引言 我们可以通过一个比喻来解释什么是行为风险识别:自动驾驶的机器大脑在参加一场考试,他遇到一道难题,在两个答案之间犹豫不决。...为什么需要行为风险识别? 在处理这些输入不确定性,并输出确定性决策的过程中。...因此,我们需要在行为决策层增加一种以安全性为单目标的算法模型,希望能够对可能发生的风险进行提前的识别,当安全性不满足要求时采用人工接管或保守策略。...而行为风险识别希望达到的目的就是将区间(3)中的场景首先转化为区间(2),即“know unknowns”。...行为风险识别的具体算法,以及识别后的处理方式,将在下次技术解析中详细介绍。
从运用形式看,随着大数据不断发展,可存储的数据规模也不断增长,可以更好地为人脸识别提供载体,人脸识别与大数据技术的深度融合是不可避免的一个趋势。...从运用领域来看,随着技术成熟和法律规范化,人脸识别技术将在生活各方面得到爆炸式增长。 第二部分:人脸识别的风险与挑战 人脸识别应用过程中产生的风险可以分为技术风险和法律风险两类。...技术风险,指恶意攻击或人脸识别系统技术不完善所带来的风险。 法律风险,指人脸识别技术在应用过程中可能出现的侵犯财产权利和人身权利的风险。...数据保护系统的技术缺陷:比如数据系统不完备,导致数据泄露等风险。...二、人脸识别的法律风险分析 当前,对于人脸识别法律风险的研究,主要集中隐私权侵犯与数据滥用和法律缺失导致权责认定困难两个方面。
【新智元导读】中国创业公司香侬科技(Shannon.AI)与斯坦福大学、加州大学圣塔芭芭拉分校以及密歇根大学的研究人员合作,发布了一份白皮书,详细介绍了用机器学习算法来识别加密货币骗局。...团队的白皮书概述了用机器学习来区分诈骗和合法项目: “通过分析2,251个ICO项目,我们将数字货币的生命周期和价格变动以及各种级别的ICO信息(包括其白皮书,创始团队,GitHub存储库,网站等)相关联以获得最佳设置来识别诈骗项目...(1)客观性:机器学习模型涉及较少关于世界的先验知识,而是从数据中学习因果关系,而人类专家大量参与设计的系统,则不可避免地会引入偏见。
模块 优势 价格 5元1000次,每天免费100次 api文档 支持 使用量小的完全够用了 <?...curl_setopt($ch, CURLOPT_POSTFIELDS,$fields); curl_setopt($ch, CURLOPT_RETURNTRANSFER, true) ; // 获取数据返回...curl_setopt($ch, CURLOPT_BINARYTRANSFER, true) ; // 在启用 CURLOPT_RETURNTRANSFER 时候将获取数据返回 curl_setopt...base64_str='/9j/4AAQ====此处省略1w===bDsFFFFMD/9k='; Post_base64($base64_str); 后台获取token 填入即可,支持base64和网络文件识别图片...⭐⭐欢迎订阅⭐⭐ 【Python爬虫项目实战一】获取Chatgpt3.5免费接口文末付代码(过Authorization认证) 【Python爬虫项目实战二】Chatgpt还原验证算法-解密某宝伪知网数据接口
原标题:“大数据”模式的法律风险 ——评今日头条事件 作者:谢君泽 继今年6月《广州日报》起诉“今日头条”并达成和解协议之后,近日又传出“今日头条”被围剿的消息。...至此,作为新闻数据的聚集者与加工者的“今日头条”,命运堪忧!然而,该事件对笔者的思考不仅于此,“大数据”模式的法律风险才是更值得关注的问题!...“大数据”模式 所谓“大数据”模式,其实是将巨量的数据资料通过撷取、分析,从而提取有价值的规律性信息,以供政府、企业、个人等决策使用。换句话说,“大数据”模式本质上是巨量数据的“二次加工”。...然而,笔者更关心这种“大数据”模式是否侵犯社区居民的隐私权。 实际上,近日的“今日头条”事件,已经凸显了“大数据”模式的法律风险。...从目前看来,“大数据”模式的法律风险主要来自于大数据的来源和取得方式上。然而,如何从法律上看待“大数据”的“加工行为”,以及如何保护“大数据”模式的“加工成果”,则是一个更加长远的法律议题。
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