声纹识别（又称说话人识别）是从说话人发出的语音信号中提取声纹信息，并对说话人进行身份验证的一种生物识别技术。简单来说，声纹识别技术可以“确认说话人是谁”。我们说话的时候，每个人的发音器官、发音通道和发音习惯上都有个体差异，声纹识别技术就是为了识别出说话人之间的这些差异。需要注意的是，声纹识别不同于常见的语音识别 [1]：
视觉 AI 作为一个已经发展成熟的技术领域，具有丰富的应用场景和商业化价值，全球 40% 的 AI 企业都集中在视觉 AI 领域。近年来，视觉 AI 除了在智能手机、智能汽车、智慧安防等典型行业中发挥重要作用外，更全面渗入细分的实体行业，催生了如车站人脸实名认证、人脸支付、小区人脸门禁管理、酒店自助人脸实名登记等视觉 AI 的应用。
那一年，仍是微软视窗业务总管的李雨航入选了Shared Source项目，成为技术团队的负责人。
自2020年新冠疫情爆发以来，国内外混合办公模式逐步成为主流，针对远程办公的数据保护问题已成为企业面临的主要问题。这其中，强化身份权限的数字验证、数字认证就成为了降低企业风险的最佳手段。Gartner所发布的2021安全行业八大安全和风险趋势，有两项专门对“身份优先安全”进行了解读。
账号安全无小事，近些年持续不断爆出的安全事件，有很多低级错误其实都是拥有一个健壮的账号体系可以避免的；多次听闻后曾写一写账号安全相关的东西，但直到这一次才真正动笔，我将试着从整体上进行梳理，说说账号安全是怎么一回事，既算是对自己的一次小结，也算是分享的浅薄的认知。
Multi-Factor Authentication (MFA)，即多因子认证，是一种简单有效的最佳安全实践方法，它能够在用户名和密码之外再额外增加一层安全保护。腾讯云的虚拟 MFA 设备由腾讯云助手小程序承载。
任奎教授现任浙江大学网络空间安全研究中心主任，本科与硕士阶段就读于浙江大学，之后赴美深造，2007年于美国伍斯特理工学院获博士学位，2016年当选IEEE会士， 2017年当选ACM杰出科学家，主要从事云安全、物联网安全与隐私保护等领域的前沿研究工作。
本示意图为简化版本。 我们知道手机盾的两大作用是：证书管理和转账。 证书管理是指证书的下载、更新、删除。转账是指银行应用APP进行转账汇款操作。我们的安全设计必须围绕着这两部分来进行。我们今天来着重聊聊这两个步骤。 1，证书如何从CA中心安全地下载到SE中？ 这里流程会与IFAA有所不同。 我们来回顾一下在IFAA体系中，手机终端产线阶段预置了一对公私钥，保存在RPMB中，公钥安全地方式上传到IFAA服务器中，同时IFAA TA预置了IFAA服务器的公钥。因此双方的身份认证就
忘记密码有多憋屈？ 它像一个世纪难题让人头大， 不管对普通用户还是线上商户。 微信有几百万活跃商户，每天有几十万的商户登录微信支付商户平台处理资金相关问题，据说那是一个庞大的数字。 举个栗子，小陈是香甜葡萄公司总部的财务，平常主要负责管理总部及各分公司的移动支付账号，然而在工作上他总会碰到这样的窘境： 小陈平时要管理公司的多个账号，他总会将相关的账号、密码都记录在笔记本上。为了安全起见，他习惯将笔记本带回住处。 有一天，他接到了分公司同事的紧急电话，要求帮忙为一位客户进行退款，但小陈当天却将笔记
在日常生活中，各种各样的密码安全问题，层出不穷，由此引发的各种恩怨情仇，坑蒙拐骗，大家是否早已身经百战，甚至见怪不怪了呢？
【新智元导读】 2017年的“315”落下帷幕，人脸识别技术公司纷纷躺枪。16日一大早，大家纷纷发表声明，表示自家的人脸识别技术还是相当安全的。本文整理了各家的回应，由此也可以看到，这些科技公司是否真的“躺枪”？人脸识别技术近年来持续火热，那么真实的行业发展状况如何？商业化应用中是否真的会如此轻易就被攻破？来看看专家们怎么说。 一年一度的“315” 落下帷幕，伴随着人工智能的火热，相关技术应用也在这场以“打假”、“维护消费者权益”为名的晚会上被点名。其中最受关注的一个便是——人脸识别。 晚会现场，主持人现
1 月 13 日，在浙江卫视播出的大型科技综艺节目《智造将来》中，代表支付宝最新研发进展的生物识别系统「310099」首次亮相，并成功完成挑战：从 500 位蒙面观众中找到目标人物。
基于生物特征识别术的个人身份识别，生物特征识别技术符合GB/T 27912-2011的规定。此外,还包括下列方面：
2021年1月至今，绿盟科技应急响应团队监测到全国多个省份出现多起仿冒银行系统的短信钓鱼事件，其中钓鱼剧本、攻击手法及钓鱼网站页面均高度相似，可基本确认是同一黑产团伙所为。钓鱼短信称受害者手机银行即将过期或账户被冻结，并附带仿冒的钓鱼网站域名。钓鱼网站与目标手机银行登录界面高度相似，并诱导用户输入身份证号、手机号、手机银行登录密码、短信验证码、交易密码等敏感信息。
随着各项安全法规的相继落地，安全体系建设对于企业显得尤为重要，本文将从终端层、网络层、云平台、数据、身份、特殊场景的安全角度出发整体进行安全体系架构的设计。
人脸超分通常依赖人脸先验信息进行细节复原并保持身份信息。受益于GAN先验信息辅助，近来人脸超分取得了长足发展：或者采用复杂的模块对GAN先验进行调制，或者采用复杂训练策略对生成器进行微调。
智能化需求体现在两个方面 随着移动互联网的发展进入新的方向，移动互联网中的智能化已经成为新的发展趋势和主要需求。智能化需求目前主要体现在两个方面： 一方面是促生新的智能化应用，如自动驾驶汽车、虚拟现实和增强现实应用等，拓宽移动应用领域为用户提供更多应用选择。 另一方面是基于目前已有的大量应用数据进行智能化分析，在现有移动应用的基础上分析用户需求、明晰用户目标、提供用户感受，让用户在固有移动应用领域体验提升。 在智能化引领发展的阶段中，人工智能技术正在越来越广泛地应用在移动互联网领域，越来越多的人工智
随着移动互联网的发展进入新的方向，移动互联网中的智能化已经成为新的发展趋势和主要需求。智能化需求目前主要体现在两个方面： ●一方面是促生新的智能化应用，如自动驾驶汽车、虚拟现实和增强现实应用等，拓宽移动应用领域为用户提供更多应用选择。 ●另一方面是基于目前已有的大量应用数据进行智能化分析，在现有移动应用的基础上分析用户需求、明晰用户目标、提供用户感受，让用户在固有移动应用领域体验提升。 在智能化引领发展的阶段中，人工智能技术正在越来越广泛地应用在移动互联网领域，越来越多的人工智能技术更多地参与到移动互联网发
目前国内身份认证体系做的比较不错的大抵就是支付宝和微信两家了，支付宝的身份验证基于支付宝app的实人认证能力，采用多因子认证技术快速得出认证结果，对于多因子认证技术不太了解的朋友可移步：别让你的服务器(vps)沦为肉鸡(ssh暴力破解)，密钥验证、双向因子登录值得拥有 进行了解。其作用主要是为了解决线上实人开户、账号实名认证、账号实人登录等场景中个人身份的识别问题，比如你某一天突然心血来潮想当一把韭菜炒炒股，又不想去人多眼杂的营业厅，所以利用app远程开户，开户的过程中，你怎么证明“你是你本人”的问题。
只有当手机厂商开始面对AI，迎接IoT时代的到来时，才会对标准制定有如此彻底的感悟。
机器之心原创 作者：高静宜 「身份验证是整个互联网金融的基础，要做到从实名到实人，生物识别在这里起到了很重要的作用。」蚂蚁金服生物识别技术负责人、全球核身平台资深专家陈继东告诉机器之心。生物识别技术的成熟、金融支付安全性与使用体验的更高要求，正推动互联网金融公司、商业银行对生物识别认证技术的开发与应用。2015 年 3 月，阿里巴巴集团执行主席马云在德国 CeBIT 展会开幕式上发布并演示了人脸识别支付认证技术，同年年末，蚂蚁金服「刷脸」认证在支付宝和网商银行正式上线。今年 2 月 21 日，蚂蚁金服「刷
权限使用、代码防护和数据安全是应用安全的三个主要维度。在上篇文章中，我们已经对应用如何调用权限进行了解读，本文将重点介绍代码安全和数据保护。
零信任架构的威力来自你定义的访问策略，用户的每个服务请求都应该根据策略进行授权，具体步骤如下：
本期作者：Kei Nakagawa, Tomoki Ito, Masaya Abe, Kiyoshi Izumi
中安威士数据库防火墙（简称VS-FW），是由中安威士（北京）科技有限公司开发具有完全自主知识产权的安全防护产品。该产品通过实时分析用户对数据库的访问行为，自动建立合法访问数据库的特征模型。同时，通过独立的授权管理机制和虚拟补丁等防护手段，及时发现和阻断SQL注入攻击和违反企业规范的数据库访问请求。主要功能包括屏蔽真实数据库、多因子认证、自动建模、攻击检测、访问控制和审计等。该产品具有高性能、大存储和报表丰富等优势，帮助企业有效保护核心数据，保障业务运营安全，并快速的满足合规要求。
中安威士数据库透明加密系统(简称VS-EC)，基于加密算法和合理的密钥管理，有选择性地加密敏感字段内容，保护数据库内敏感数据的安全。敏感数据以密文的形式存储，能保证即使在存储介质被窃取或数据文件被非法复制的情况下，敏感数据仍是安全的。并通过密码技术实现三权分立，避免DBA密码泄漏带来的批量数据泄漏风险。本加密系统具有卓越的安全性和处理能力，并能在不修改原有应用程序的情况下透明的接入系统中。
密码作为我们平时最常使用的用户身份验证方式有其便捷性，但是仔细思考你也不难发现其中存在着较多的安全问题。首先我们的密码是由用户自我定义设置的，期间不排除用户设置弱口令密码或者使用键盘布局的脆弱密码(当然部分考虑安全的系统会制定对应的密码策略对其进行限制)，其次即便我们使用了极为复杂的密码，也不能完全规避"社工钓鱼"和"中间人"攻击等威胁，攻击者可以通过脱浏览器端的凭据信息等方式获取用户的密码，再者就是用户都有一个特征就是"惰性"，很多用户在多个网站可能会使用同一个登录密码，故此攻击者可以通过找寻被泄露的账户密码获取到真实的账户密码信息并实现登录操作，基于以上多个风险层面，我们接下来对用户的身份认证进行简易的探讨并结合业务、测评等维度给出关联的安全设计
接下来，正文开始： 1，如图1，数据包含两个分组列（X轴），A列表示小分组，B列表示大分组，C/D/E三列表示三个因子列，作为Y轴。同样的方式，可以在E轴后侧依次添加数据增加四，五，六等多个因子。
靠脸吃饭不是梦，从此脸就是你的通行证。在2018年8月支付宝宣布商业化，12月推出刷脸设备“蜻蜓”后，2019年微信推出设备“青蛙”，刷脸支付自此正式扬帆起航。
段子归段子，言归正传，对于咱们程序员来说，多多少少了解一些信息安全的技术知识还是大有裨益的，不仅能了解一些计算机和网络的底层原理，也能反哺我们的开发工作，带着安全思维编程，减少漏洞的产生。
软件版本：OriginPro 2021b (64-bit) SR2 9.8.5.212 (学习版) 本期目标：
因子挖掘是量化交易的基础。随着历史交易数据日益增多，交易市场量化竞赛的不断升级和进化，量化投研团队开始面对数据频率高、因子数量多的场景，以10分钟线10000个因子5000个股票为例，一年的因子数据约为 2.3T 左右，1分钟线的数据量达到23T，3秒线的数据量将达到460T。如此量级的数据就对因子存储方案提出了很高的要求。
多目标多因子算法和多因子算法的区别 “参考文献 [1]GUPTA A, ONG Y-S, FENG L, et.al. Multiobjective Multifactorial Optimization in Evolutionary Multitasking[J]. IEEE Transactions on Cybernetics, 2017, 47(7): 1652–1665. MOMFEA和MFEA的区别和联系 在MFEA取得巨大进展之后，研究者们将目光转移到多目标多任务优化。Gupta等[1]于
上面这个段子估计很多朋友都看过，程序员被黑过无数次，在其他人眼中，仿佛我们需要写得了木马，翻得了围墙，修得了电脑，找得到资源，但凡是跟计算机沾点边的，咱都得会才行。
这一两年，二级市场开始呈现出一种万物皆可多因子的态势，基金、行业、债券、转债，能想到的品种，都开始往上套，毕竟股票上想再做创新很难，但换个品种复制一遍，相对容易。
七年前的五月，Intel Security 受到安全研究人员启发，为了提升大众对口令安全的认识，把五月的第一个星期四作设定为“World Password Day”。今天，我们就与大家聊一聊“口令”。
量化交易策略无非三点：择时、选股、仓控。择时为短期套利交易策略，选股为中长期交易策略，目标是在中长期跑赢指数、获取市场超额收益率alpha。多因子选股的关键是找到寻找因子与股票收益率之间的相关性，即对收益率预测能力强的因子。一般多采用如下步骤：
关于箱线图，可以更好地展示整体数据的分布情况，包括中位数、最大值、最小值、平均值等等。当然，你也可以将散点图和箱线图结合进行作图。这些都是论文中常用的图形展示方法。
网络安全公司 FireEye 今天发布了一份报告，详细介绍了攻入其内部网络的 SolarWinds 所使用的技术。 与该报告一起发布的还有一个名为 Azure AD Investigator 的审计工具 ，FireEye 表示该工具可以帮助公司确定 SolarWinds（也被称为 UNC2452）是否在其网络中使用了任何一种相关技术。 与 FireEye 步调一致，Microsoft 和 CrowdStrike 也对 SolarWinds 供应链攻击进行了深入的调查。SolarWinds 供应链攻击于 2
SMTP主机 输入你或者你服务商提供的 smtp 服务器, 格式：smtp.126.com
随着深度学习算法登场，人脸识别精度相比五年前已有大幅飞跃。各种设备拍摄人脸所提取的信息会结成数据对，不断积累的海量数据成为反哺技术完善的“充足养料”。 “刷脸”时代带来巨大市场 刷脸进站、刷脸取款、刷
多因子方差分析的因子交互作用可以这样理解，比如经常吃的消炎药头孢，通常会认为服用三片要比服用一片效果好，但经过实际验证测试发现，男女之间用药效果并不相同。对于男性而言，吃三片的效果好些，而对女性而言，吃一片效果要更好。这种情况下，头炮剂量和性别之间便产生了了交互作用。
本篇文章有别于传统的多因子研究，我们并未将重点放在阿尔法因子的挖掘上，而是通过对股票组合的权重优化计算，找到了在市值中性、行业中性、风格因子中性约束下的最优投资组合，以及验证得到的组合权重是否满足了约束条件。
最近，搜索解决方案平台 Elastic 讨论了防钓鱼的多因子认证（MFA）的优势。这种安全的认证方法通过采用多层保护和加密注册过程超越了采用密码、短信验证码或生物识别技术的传统 MFA。
之前在A股动量与反转的实证过程中，提到了因子择时和风格轮动的重要性，本篇算是对因子择时的一个小小的尝试，没有什么创新性，只是把现在比较传统的方法都拿来试了一遍，目前没有能力创造方法，只做方法的搬运工。
之前做了很多因子测试的工作，但一直没有总结，感觉很凌乱，决定花时间把这部分东西写一写，温故知新，也为后续学习打基础。首先写一下单因子测试部分，分三篇，数据预处理一篇， 回归法一篇，分层测试法一篇。本篇首先说明多因子模型是什么，随后着重于单因子测试流程及数据预处理的细节，附代码。
前言 在机器学习如何应用到量化投资的系列文章中，今天我们专门来介绍一篇来自国信证券的研究报告，来从券商角度分析这个问题。 对于最直接的问题：能否利用神经网络，要机器自己识别 K 线图，自己做出判断，本篇推文的内容无法给出肯定的答案，但也不能否定其可能性，回答它需要更为深入、更为复杂的神经网络。本篇推文的目的是利用深度神经网络中的 RNN 的一些基本结果，对多因子模型进行尝试，以检验深度神经网络在多因子、投资领域的适用性，使得投资者能够对神经网络有 更为实践的理解，并能够在投资领域有所运用。 RNN简介 R
1、基于价值、动量、质量、规模及低波动等量化因子的组合在历史上，相对于基准，长期来看取得了较好的表现。但也周期性的受到市场环境变化的影响，导致在一定的时期内表现不佳。
软件即服务（SaaS）在过去的十年中呈现爆炸式增长，企业无需再进行痛苦的安装部署、不需要再签订不灵活的合同，直接可以支付需要的专业软件的许可费。犯罪分子也采用了软件即服务的模式，努力达成多元化与专业化。这样做大大降低了网络犯罪的入门门槛，不懂技术的攻击者也可以购买到攻击所需的一切。
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