腾讯云网络安全运维工程师认证的考试备考攻略来啦！腾讯云网络安全运维工程师认证（TCA）是腾讯公司基于腾讯云产品，面向安全运维人员所推出的一项专业认证，适合从事网络安全运维相关工作的人员，高等院校网络工程与信息安全、云计算、计算机应用类专业学生，以及其他有志于从事网络安全运维的人员。本次“云梯计划”也涵盖了该门认证学科，对于在校大学生而言，通过参加网络安全运维工程师认证考试，可以很好的证明自己的云网络安全运维能力。本篇考试攻略将为您介绍一下，云网络安全运维工程师认证需要学习和掌握的内容。
安全知识图谱作为安全领域的专用知识图谱，是实现网络安全认知智能的关键，亦是应对网络空间高级、持续、复杂威胁与风险不可或缺的技术基础。绿盟科技于近日推出安全知识图谱技术白皮书《践行安全知识图谱，携手迈进认知智能》，旨在对安全知识图谱概念内涵、核心框架、关键技术和应用实践进行全面总结与介绍，期望为读者带来全新的技术思考，助力网络安全智能化迈入认知智能阶段。
了解网络运行安全制度，关键基础设施保护制度，等级保护制度，网络安全审查制度的相关要求。
模型是深度学习的核心技术之一，我们平时在从事相关工作时，有很大一部分精力都在模型设计和优化上。对于新手朋友们来说，往往只会跑一跑别人的模型或者只会盲目的简单修改一下参数，不知道该如何进行设计和优化。
证书是IT从业者知识水平能力的一个体现，考证同时也是拓展自身知识的一个方法。近年来，安全行业风生水起，各种认证层出不穷，眼花缭乱。这里不对任何一个证书做评价，只是做出介绍，在国内，对任何事物的评价都会引起围攻。所以笔者不敢妄谈一个证书的含金量，会具体谈到每个证书笔者所了解的作用，并将所有证书在此汇总，若有缺失，还请评论补充。笔者自信，只要不再出相关认证，此篇即是最全最完善的证书介绍。废话不多说，切入正题。
在网络空间中，作为防御者需要“知彼”，就是回答在网络攻防对抗中谁攻击了我，攻击点在哪以及相关攻击路径，这便是攻击事件调查。威胁评估是从海量的数据中找到真正的攻击者，回答的是谁攻击了我的问题，除此之外，还需要找到完整的攻击路径实现攻击事件调查。攻击事件调查技术可以确定攻击源、攻击中间介质（中间点），以及其相应的攻击行为路线，以此制定更有针对性地防护与反制策略，达到主动防御的效果。可见攻击事件调查是网络空间防御体系从被动防御到主动防御转换的重要步骤。
知识图谱（KnowledgeGraph）是谷歌在2012年提出的，其旨在实现更智能的搜索引擎，并且于2013年以后开始在学术界和业界普及。目前，随着智能信息服务应用的不断发展，知识图谱已被广泛应用于智能搜索、智能问答、个性化推荐、情报分析、反欺诈等领域。随着知识图谱技术不断发展，现在已不仅仅局限于语义搜索相关应用，还成为了解决抽象知识与底层数据之间语义鸿沟问题的主要方法。
大家好，我是 Darren, 目前在一个甲方从事信息安全工作。主要任务是建立公司信息安全体系、SDL 流程、拟定信息安全管理制度以及信息安全制度的培训等相关工作，期间会进行一些渗透测试相关内容。
微软研究院在IJCAI2016的Tutorial上讲述了自己将深度学习、深度神经网络应用于不同场景的情况，之前第二部分提到了深度学习在统计机器翻译和会话中的应用，第三部分是选中自然语言处理任务的连续表
微软正为旗下核心服务 Microsoft 365 引入知识图谱功能：通过 AI 算法对数据的整合，很快我们就可以在日常工作中享受人工智能技术带来的各种便利了。
学习RNN需要一定的数学和编程基础，如线性代数、微积分、Python编程等。同时，还需要不断地阅读相关文献和实践项目，以便深入理解RNN的原理和应用。
面试官问这个问题的意图，就是想要看看你是否有实战经验，并且希望你是一个能独立扛起项目并能自己搭建测试环境的优秀测试工程师。
本文主要罗列与知识蒸馏相关的一些算法与应用。但首先需要明确的是，教师网络或给定的预训练模型中包含哪些可迁移的知识？基于常见的深度学习任务，可迁移知识列举为：
大型语言模型(LLM)能够在短时间内生成非常流畅和连贯的文本，为人工智能的对话、创造性写作和其他广泛的应用开辟了新的可能性，然而，LLM也有着一些关键的局限性。它们的知识仅限于从训练数据中识别出的模式，这意味着缺乏对世界的真正理解。同时，推理能力也是有限的，不能进行逻辑推理或从多种数据源来融合事实。面对更复杂、更开放的问题时，回答开始变得荒谬或矛盾，美其名曰“幻觉”。
作者：邓侃 编辑：闻菲 【新智元导读】Yoshua Bengio 团队日前提出了一种名叫图谱注意力网络（Graph Attention Network，GAT）的新型神经网络架构，探讨将图谱（Grap
“浮云飘进我的生活,没有带来雨水或迎来风暴,却为落日的天空增添了色彩” — 泰戈尔，飞鸟集
欢迎大家来到《知识星球》专栏，这两天有三AI知识星球专注更新3D卷积和视频分类/行为识别相关的网络以及相关数据集的介绍和下载。
总结一篇综述《Knowledge Distillation A Survey》中的内容，提取关键部分以及感兴趣部分进行汇总。这篇是知识蒸馏综述的第一篇，主要内容为知识蒸馏中知识的分类，包括基于响应的知识、基于特征的知识和基于关系的知识。
介于自己的网络方面知识烂的一塌糊涂，所以准备写相关网络的文章，但是考虑全部写在一篇太长了，所以分开写，希望大家能仔细看，最好可以指出我的错误，让我也能纠正。
攻击溯源意如其名，就是回答在网络攻防对抗中谁攻击了我，攻击点在哪以及相关攻击路径。通过攻击溯源技术可以确定攻击源或攻击的中间介质，以及其相应的攻击路径，以此制定更有针对性的防护或反制措施，实现主动防御。可见攻击溯源是网络空间防御体系从被动防御到主动防御的转换的重要步骤。
本文约13400字，建议阅读10+分钟作为一个阐明欧洲网络安全人才主要任务、应掌握技能与知识的实用工具。 捍卫网络安全的劳动力短缺与劳动力能力不足（掌握的网络安全技能的人才不多）是发达国家维护网络安全所面临的主要问题之一。ENISA认为欧洲需要建立一套框架来明确网络安全职业和所需技能，以此明确网络人才培养方向，缩减网络安全保障需要与现实人才数量、质量之间的差距。该框架旨在丰富欧洲网络安全文化内涵，是推动欧洲数字化走向未来的关键一步。作为一个阐明欧洲网络安全人才主要任务、应掌握技能与知识的实用工具，该框架的主
本文从IP代理、Socks5代理技术和知识产权保护等角度出发，探讨了这两种技术在知识产权保护中的双重性，同时提出了一些保护知识产权的措施，包括合法使用代理技术、加强网络安全管理、建立专门的知识产权保护机制和加强知识产权意识等。
有朋友在群里问黑客编程如何学习？这个题目也是一个可大可小的问题，因为黑客编程没有一个死的界限。不是说到什么级别就算或者不算，同样是属于黑客技术，也有简单和复杂之分。 总体来说，要成为较为资深的黑客编程者，你需要掌握以下一些必不可少的编程技术知识： 1，C、C++编程 作为一个比较底层和功能强大的编程语言，黑客基本上是必备的。虽然也有一些玩黑的人删除用Delphi甚至是易语言等这种，单纯编写木马还可以，但不是主流，这类编程很多依赖于系统接口，而系统函数几乎都是用C/C++编写而成，很多数据结构，函数等
明敏 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 上一秒收到“XX信贷”的诈骗短信，下一秒警察蜀黍的温馨提醒就到了。 如此迅速的出警速度，这背后其实还有AI默默助力。 只要NLP识别到用户短信中的“客户、拖欠、信贷”等关键字，手机中的反诈预警系统就会被触发，用户此时就能收到风险提醒。 维护网络安全，AI已经成为了非常重要的角色之一。 该如何更好利用AI，是网安人员们现在更加关注的话题。 在CCF C³第八次活动中，来自学术界和工业界的科技大咖们就深入探讨了这个问题。 这一次，他们齐聚绿盟科技，就知
来自多种模式（组学、成像、临床终点）的生物标志物的使用——尽管在科学界有所增加——在很大程度上落后于将其用于患者筛查作为治疗方案决策支持的承诺。这部分是因为异构实验数据和公共数据的语义整合困难，以及理解相关生物功能的复杂性，这两者对于预测生物学在临床上开发更安全的药物和更有效的治疗至关重要。
上面这些场景，都是在工作当中经常要用到计算机网络的知识，而且一旦用错就容易造成灾难性的后果，类似的场景还有很多。
上一次的《C/C++后端开发路线图》的末尾，预告了网络安全方向的学习路线，让大家久等了，今天终于来了。
高级持续性威胁（APT）正日益成为针对政府和企业重要资产的不可忽视的网络空间重大威胁。由于APT攻击往往具有明确的攻击意图，并且其攻击手段具备极高的隐蔽性和潜伏性，传统的网络检测手段通常无法有效对其进行检测。近年来，APT攻击的检测和防御技术逐渐引起各国政府和网络安全研究者的关注。本文首先对发达国家APT相关研究进行了梳理，从战略、法规和具体的技术模型层面阐述了美国在网络空间战略和APT攻击检测及追踪方面的一些变化和取得的标志性成果；其次基于自身的研究，提出了一套结合知识图谱进行APT组织追踪的方案，并结合模拟的实际案例进行了方案的验证；最后提出了一些相关的对策建议。
欢迎大家来到《知识星球》专栏，这里是网络结构1000变小专题，模型压缩是当前工业界的核心技术，我们这一个月一直在更新相关的内容，刚刚更新完了一批剪枝和量化相关的文章，最近又开始更新蒸馏学习相关的内容。
从最近几年的安全事故可以看到, 内部威胁已经成为企业和组织威胁的主要原因。内部威胁（Insider Threat）是指内部人员利用获得的信任做出对授信组织合法利益不利的行为，这些利益包括企业的经济利益、业务运行、对外服务以及授信主体声誉等[1]。内部威胁不仅仅是组织合法成员的有意或无意的导致组织利益损失的行为，还包括一些外部伪装成内部成员的攻击。
在IJCAI-2019期间举办的腾讯TAIC晚宴和Booth Talk中，来自TEG数据平台的张长旺向大家介绍了自己所在用户画像组的前沿科研结果： 1. 非监督短文本层级分类； 2. 大规模复杂网络挖掘和图表示学习。 其所在团队积极与学术界科研合作，并希望有梦想、爱学习的实力派加入，共同研究和应用半监督/弱监督/无监督学习、小样本学习、大规模复杂网络挖掘和图表示学习等做大数据挖掘。 科研结果1：非监督短文本层级分类 首先以下用户和AI算法的对话，显示了现实业务中使用现有监督文本分类算法的遇到
欢迎大家来到《知识星球》专栏，今天给大家介绍一下人像分割相关的几个数据集，并提供下载。
本文详细介绍了AI的发展历史、认知智能的现状及发展方向、第三代AI、意识AI等重磅前沿领域的发展。
我在之前一段时间做过网络通信的系列文章，但是文章还是偏散，没有一个整体脉络，本篇就以知识地图的形式来进行梳理。
黑客一直是好多人的梦想，那我们要从那些方面做起呢? 解决方案： 有朋友在群里问黑客编程如何学习？这个题目也是一个可大可小的问题，因为黑客编程没有一个死的界限。不是说到什么级别就算或者不算，同样是属于黑
作者 | Sepp Hochreiter 解读 | Antonio 编辑 | 陈彩娴 人类包含意识、认知、决策等等在内的智慧能力，似乎从人类有记录的那一刻起，就吸引着无数哲学家的思索。与之类似，从AI诞生的那一刻，科学家们则在憧憬：AI 如何能够达到像人类一样的智能？ 近期，LSTM 提出者和奠基者，奥地利人工智能高级研究所（IARAI）创始人，曾获得IEEE CIS 2021 年神经网络先驱奖（Neural Networks Pioneer Award）的Sepp Hochreiter教授在《ACM通讯》
知识图谱（Knowledge Graph），在图书情报界称为知识域可视化或知识领域映射地图，是显示知识发展进程与结构关系的一系列各种不同的图形，用可视化技术描述知识资源及其载体，挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及它们之间的相互联系。 知识图谱是通过将应用数学、图形学、信息可视化技术、信息科学等学科的理论与方法与计量学引文分析、共现分析等方法结合，并利用可视化的图谱形象地展示学科的核心结构、发展历史、前沿领域以及整体知识架构达到多学科融合目的的现代理论。
【导读】传统的新闻推荐算法仅仅从语义层对新闻进行表示学习，而忽略了新闻本身包含的知识层面的信息。本文将知识图谱实体嵌入与神经网络相结合，将新闻的语义表示和知识表示融合形成新的embedding表示，以此来进行用户新闻推荐。这种方法考虑了不同层面上的信息，实验证明比传统的方法效果好。 专知成员Xiaowen关于推荐系统相关论文笔记如下： 【AAAI2018】基于注意力机制的交易上下文感知推荐，悉尼科技大学和电子科技大学最新工作 【RecSys2017】基于“翻译”的推荐系统方案，加州大学圣地亚哥分校最新工作（
Python标准库是Python强大的动力所在，我们已经在前文中有所介绍。由于标准库所涉及的应用很广，所以需要学习一定的背景知识。 硬件原理 这一部份需要了解内存，CPU，磁盘存储以及IO的功能和性能，了解计算机工作的流程，了解指令的概念。这些内容基础而重要。 Python标准库的一部份是为了提高系统的性能(比如mmap)，所以有必要了解基本的计算机各个组成部分的性能。 操作系统 在了解操作系统时，下面是重点： 1) 操作系统的进程管理，比如什么是UID, PID, daemon 2) 进程之间的信号通信，
大家好，欢迎来到《知识星球》专栏，这个专栏专栏剖析有三AI知识星球的内容生态，今天的内容属于网络结构1000变板块。
网络协议本来没什么稀奇，每一本教科书都会讲，并且都要求你背下来 因为考试会考，面试会问。可以这么说，毕业了去找工作还答不出这类题目的同学，你的笔试基本上也就“挂”了。
网络黑客随着互联网技术的普及，让他们越来越能受到关注；那么当前网络黑客有哪些种类他们都有哪些行为呢？针对这些以下业内相关专家就来进行介绍。 📷 网络黑客的种类 业内相关专家介绍，现在网络黑客的类型分为正和邪2大类，前者主要就是能够依靠自己掌握的知识来帮助系统管理员进行找出系统中的漏洞并进行完善，而邪派黑客就是能通过各种黑客技能来对系统进行攻击、入侵或者做其他一些有害于网络的事情；不过不论是那种类型的黑客，他们最初的学习内容都是大致相同的，且他们掌握的相关基本技能也都是一样的，即便日后他们都走向了不同的道路但
人工智能和认知神经科学都在尝试打开 “智能”的黑箱，两者应相互对话、相互帮助，才能共同快速发展。一方面，脑科学能帮助人工智能专家构思出更好的网络结构、更好的算法，从而推动人工智能的发展；另一方面，我们也经常发现，AI专家发明出的人工智能算法，经常和生物体处理信息的方式极为类似。
研究证实，人类从一出生即开始累积庞大且复杂的数据库，包括各种文字、数字、符码、味道、食物、线条、颜色、公式、声音等，大脑惊人的储存能力使我们累积了海量的资料，这些资料构成了人类的认知知识基础。实验表明，将数据依据彼此间的关联性进行分层分类管理，使资料的储存、管理及应用更加系统化，可以提高大脑运作的效率。知识库是实现人工智能的基础元件，知识库是理解人类语言的背景知识，而如何构造这个知识库，找到一种合适的知识表示形式是人工智能发展的重要任务。面向人工智能的表示方法从上世纪五六十年代开始至今，已经陆续出现了多种知识表示方式，包括最开始的一阶谓词逻辑以及现在火热的知识图谱等等。本文是上一篇《事件、事件抽取与事理图谱》的姊妹篇，文章将以知识为中心，对知识、知识表示、知识图谱的历史情况进行介绍。
企业的项目管理(PM)会产生很多数据，包括项目计划、执行和结束过程中生成、捕获和存储的数据。这些数据提供了关于项目目标、参与者、过程、结果、性能或失败等的许多细节。我们可以从这些材料中吸取教训。在最好的情况下，这些数据可用于识别或验证最佳实践，解释过去项目的失败或成功，或预测未来的性能。为了建立项目管理过程成熟度与项目运营绩效之间的因果关系模型，我们可以在几种人工智能(AI)和机器学习(ML)技术中进行选择，这些技术结合了知识表示、数据分析和概率推理和学习。AI和ML技术适合于PM，因为大型组织有一系列的项目;因此，不断产生和更新数据，可以让因果假设得以反驳或验证。
金九银十面试季，相信大家肯定急需一套Android面试宝典，今天小编就给大家准备了我珍藏已久的Android高阶面试宝典，一份超级详细的Android面试必备知识点，供大家学习 ！
机器之心专栏 作者：周宇强 来自中国科学技术大学的研究者提出了一种教育情境感知的认知诊断框架，使用神经网络以及端到端的训练框架，自适应学习不同教育情境信息的量化影响，并结合现有认知诊断工作的方法，增强了诊断的结果。 父母的受教育水平是否与学生的学习表现相关？家庭条件、学校资源到底对学生能力产生多大影响？上课氛围、老师态度与学生的学习效果有怎样的关系？类似的教育情境信息对学生能力到底有怎样的影响，一起跟随中国科学技术大学的刘淇教授智慧教育课题组来一探究竟吧！ 论文地址：https://doi.org/10.
随着大数据的发展，计算机芯片算力的提升，人工智能近两年迎来了新一轮的爆发。而人工智能实现超级算力的核心就是AI芯片。AI芯片也被称为人工智能加速器，即专门用于处理人工智能应用中的大量计算任务的模块。 2020年我国人工智能芯片市场规模约为184亿元。未来5G商用的普及将继续催生人工智能芯片的应用需求，中国人工智能芯片行业将快速发展，预计2023年市场规模将突破千亿元。 那么，如何借助AI芯片来实现特定的任务，将是所有AI芯片产业人员必备的技能。 为此，贪心学院重磅推出《高性能神经网络与AI芯片应用研修课程》
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