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    Qt音视频开发39-人脸识别在线版

    关于人脸识别这块,前些年不要太火,哪怕是到了今天依然火的一塌糊涂,什么玩意都要跟人脸识别搭个边,这东西应该只是人工智能的一个很小的部分,人脸识别光从字面上理解就是识别出人脸区域,其实背后真正的处理是拿到人脸区域图片,提取人脸特征值,再用这些特征值去做比对分析处理,识别出到底是谁,国内厂家也不少,比拼的就是准确度误报率,速度无非就是靠堆硬件来,什么VPU各种并行运算都堆上去,速度杠杠的,好多厂家都做到了几个毫秒的级别,估计很多厂家都是在开源的基础上加上了自家的算法,一直跑呀跑的整出了符合自家算法的人脸模型文件,比如百度的人脸识别模型文件,经过好几年的发展,越来越大越来越细越来越准。

    05

    苹果 AirDrop 的设计缺陷与改进

    Apple 的离线文件共享服务 AirDrop 已集成到全球超过 15 亿的终端用户设备中。 本研究发现了底层协议中的两个设计缺陷,这些缺陷允许攻击者了解发送方和接收方设备的电话号码和电子邮件地址。 作为补救,本文研究了隐私保护集合交集(Private Set Intersection)对相互身份验证的适用性,这类似于即时消息程序中的联系人发现。 本文提出了一种新的基于 PSI 的优化协议称为 PrivateDrop,它解决了离线资源受限操作的具体挑战,并集成到当前的 AirDrop 协议栈中。 实验证PrivateDrop保留了AirDrop的用户体验,身份验证延迟远低于一秒。PrivateDrop目前已开源(https://github.com/seemoo-lab/privatedrop )。

    03

    Apple无线生态系统安全性指南

    Apple公司拥有着世界上最大的移动生态系统之一,在全球拥有15亿台有源设备,并提供十二种专有的无线连续性服务。以往工作揭示了所涉及协议中的一些安全性和隐私性问题,这些工作对AirDrop进行了广泛的研究。为了简化繁琐的逆向工程过程,本研究提出了一个指南,指南介绍了如何使用macOS上的多个有利位置对所涉及协议进行结构化分析。此外还开发了一个工具包(https://github.com/seemoo-lab/apple-continuity-tools ),可以自动执行此手动过程的各个部分。基于此指南,本研究将分析涉及三个连续性服务的完整协议栈,特别是接力(HO,Handoff), 通用剪贴板(UC,Universal Clipboard)和Wi-Fi密码共享(PWS,Wi-Fi Password Sharing)。本研究发现了从蓝牙低功耗(BLE,Bluetooth Low Energy)到Apple专有的加密协议等多个漏洞。这些缺陷可以通过HO的mDNS响应,对HO和UC的拒绝服务(DoS)攻击,对PWS的DoS攻击(可阻止Wi-Fi密码输入)以及中间设备(MitM)进行设备跟踪。对将目标连接到攻击者控制的Wi-Fi网络的PWS进行攻击。本研究的PoC实施表明,可以使用价格适中的现成硬件(20美元的micro:bit和Wi-Fi卡)进行攻击。最后,建议采取切实可行的缓解措施,并与Apple分享我们的发现,Apple已开始通过iOS和macOS更新发布修复程序。

    03

    社交、直播类APP的DDoS防护新思路--SDK版

    近几年,随着短视频平台兴起,各种直播APP映入人们视野,目前社交、直播类APP行业仍是被攻击的重灾区,之前与几个做社交APP的朋友交流,平台服务端被流量攻击了,他们就抓紧换到高防机房,虽然高防服务器有一定效果,但是由于社交APP涉及视频流、图片等内容,再过滤攻击的同时会出现严重卡顿、延迟高的情况,所以朋友一直不太满意,在有攻击的时候打开视频、发送图片等情况下延迟很大(有时候没攻击延迟也高,可能很多高防单线缘故或者机房其他用户有攻击影响到整个机房环境造成出口波动),影响用户体验,甚至会因为高防依靠策略过滤造成误封用户的情况,导致一些正常用户无法登录被拦截的情况。

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