近日，中国软件评测中心（工业和信息化部软件与集成电路促进中心）公布“2023年度网络安全优秀案例”评选结果。本次评选聚焦通信行业和其他行业赛道展现网络安全解决方案的创新性、专业性。经过多轮严格评审，腾讯云汽车行业云安全解决方案、以及联合中国联通打造的电信网络安全治理系统两大安全创新实践成功入选，为行业安全建设提供参考。
12306验证码，长时间高居反人类产品排行榜第一名，普通人一次通过率仅8%，人也识别不清的图片就能成功阻挡自动机了吗？谷歌街景验证码完全取自自然环境确保图片的不重复不被爆破，但是面对黑产的巨额利润，又能坚持多久？本文通过仿黑产破解的手法去重新思考验证码产品发展方向
导读：12306验证码，长时间高居反人类产品排行榜第一名（据某网站调查），普通人一次通过率仅8%，人也识别不清的图片就能成功阻挡自动机了吗？谷歌街景验证码完全取自自然环境确保图片的不重复不被爆破，但是面对黑产的巨额利润，又能坚持多久？本文由安全平台部的shisi撰写，试图通过模仿黑产的破解手法去重新思考验证码产品的发展方向。 验证码，人类与机器不平等的对抗 在AI的新时代背景下，破解一款验证码的成本正变的越来越低。 很多时候，看似复杂的谷歌街景、12306验证码、让人望而却步的百万图库，实际并不复杂：
导读：12306验证码，长时间高居反人类产品排行榜第一名（据某网站调查），普通人一次通过率仅8%，人也识别不清的图片就能成功阻挡自动机了吗？谷歌街景验证码完全取自自然环境确保图片的不重复不被爆破，但是面对黑产的巨额利润，又能坚持多久？本文由安全平台部的shisi撰写，试图通过模仿黑产的破解手法去重新思考验证码产品的发展方向。
现在的网络攻击衍变的越来越多样化以及复杂化，所谓魔高一尺道高一丈，网络防护的技术策略也越来越强。今天我们就主要讲讲防御系统中的 WAF是什么，其主要功能是什么？WAF即 WEB应用防火墙，称为网站应用级入侵防御系统，英文：Web Application Firewall，简称： WAF。国际上公认的说法是：Web应用防火墙是通过执行一系列针对HTTP/HTTPS的安全策略来专门为Web应用（俗称网站）提供保护的产品。
限量版球鞋、演唱会门票、火车票、限量秒杀……这些抢购场景，为什么你总是抢不到？实际上，跟你“拼手速”的很多不是真人，而是恶意BOT。恶意的BOT通常利用代理或秒拨 IP、 手机群控等手段，来进行信息数据爬取、薅羊毛等恶意攻击行为，日益损害着企业和用户的利益。
2018年全国硕士研究生招生考试预报名的第一天，成都大学的一名大四女生，在网上报名时，竟出现了“别考”字样的验证码，同时在验证码上边显示一行红字：您输入的用户名或密码有误。专门负责全国研究生报名的“中国研究生招生信息网”相关负责人回应说，验证码出现“别考”字样纯属巧合。
4 月 7 日，来自清华的 RealAI（瑞莱智慧）发布了 RealSafe 人工智能安全平台，随之推出的测试结果令人惊讶：通过平台对微软、亚马逊云服务的人脸比对演示平台进行测试显示，基于 RealSafe 平台生成的对抗样本「噪音」能够极大干扰两大主流人脸比对平台的识别结果。
当前，诸如图像识别、语音识别、自然语言翻译等AI技术已经在移动互联网、新型产业甚至众多传统产业领域得到普遍部署和广泛应用。以机器学习、深度学习为核心的第二次人工智能的加速成熟，终于迎来了人工智能技术的高光时刻。
风控在任何一个公司都是比较神秘的存在，不仅线上很少分享，从安全角度讲也很少对外披露它的架构及设计。本人将就参与的风控建设谈谈风控的技术。（本文来源于本人内部分享PPT，仅从技术角度探讨风控体系建设，不
随着产业互联网进程的加速，企业面临更大的业务安全风险，而传统的安全风险控制手段面对黑产的不断迭代升级，已显得捉襟见肘。企业在AI时代需要怎样的风控？
风控在任何一个公司都是比较神秘的存在，不仅线上很少分享，从安全角度讲也很少对外披露它的架构及设计。本人将就参与的风控建设谈谈风控的技术。（本文来源于本人内部分享PPT，仅从技术角度探讨风控体系建设，不涉及公司内部机密，限于篇幅，一些细节没能交待完整）
本文讲述了一种基于自然语言处理的文本分类系统，通过使用朴素贝叶斯、规则引擎、主题模型等算法，实现对互联网文本的快速分类。系统具有良好的扩展性，支持快速更新，可以应用在多种场景中。
来自 | FreeBuf.COM · 参考来源 | Securelist · 编译 | Avenger 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
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
导读 随着手游产业不断发展，外挂的功能越发多样。加速挂、自瞄挂、穿墙挂、长腿挂……这些名词看似简单易懂，却是游戏厂商都忌惮的“麻烦制造机”。对此，腾讯云联合腾讯游戏安全团队，正式发布手游安全 MTP 服务，为游戏厂商提供一站式移动游戏安全解决方案，为7亿游戏玩家提供安全稳定的游戏环境。 覆盖30万+外挂样本 MTP 狙击恶意外挂 目前，手游中的恶意外挂种类繁多。尤其在 FPS、RPG 类游戏中，存在各种内存修改、变速、修改战力、生命值等外挂行为。这些恶意外挂在手游中肆虐，给游戏厂商和玩家都带来了极大的伤
最近这段时间，银联联合手机厂商推出手机POS（手机安装APP即可当POS使用），腾讯推出“收款有礼”活动（商户通过微信支付官方邮寄收款码收款获得积分，并在“收款有礼”中兑换多种优质、个性化的产品服务和权益。）力推自己的原生收款码，支付宝一方面大发花呗红包15亿（君不见，各种微信群、群发短信里都充斥着支付宝红包码），另一面，支付宝又宣布推出一款叫做支付宝蜻蜓刷面付款产品，直接将使用通过人脸来进行支付，让刷脸支付设备的成本降低了80%。
近日，一则21秒刷脸支付视频引发热议，视频中的美女不用手机、不输入帐号，仅靠刷脸就能实现支付。全过程仅需2步：第一，１秒人脸识别；第二，识别成功，输入某宝绑定手机后4位。OK，双重验证成功完成支付。 其实，生物识别早已飞入寻常生活场景：指纹打卡，刷脸转账，签名授权，步态识别等等。如今，当第一代生物识别技术的准确率和识别速度加速迭代，代表第二代生物识别技术更精细化的静脉识别(分为指静脉识别和掌静脉识别)、视网膜识别等新技术，开始从科研实验进入到生活应用。 生物识别，一场物联网场景下的万物互
打开文章迎面而来的是一堆用来浪费读者时间的文字，介绍了加密流量的趋势和作用。同时还放了一幅红红的大图，图上面一把大锁十分醒目，“要加密就买锁，安全可靠还防撬！”。看在是安全牛专业推荐，耐着心思继续看下去。
上月底，权威科学杂志Nature发表了一篇关于谷歌人工智能程序AlphaGo击败欧洲围棋冠军的文章，其中介绍了AlphaGo程序的细节，它实际上是一个结合了深度学习与树搜索（tree-search）的程序。虽然，对弈发生于去年十月，但还是在网络及朋友圈引起不小轰动：人类智力最后的骄傲崩塌了吗？ 在对问题进行肯定或否定的回答前，我们先来了简单了解一下这些概念。 FreeBuf百科：什么是人工智能、机器学习和深度学习 图片来源：《从机器学习谈起》 人工智能 AI 作为计算机学科的一个分支，按字面理解，
点击头图可进入「腾讯云AI体验中心」免费体验 一张个人照片、一副“特制”眼镜，就可以刷脸解锁并操作你的手机，你相信吗？ 今年上半年，来自清华大学的一个AI研究团队就披露了一项新的研究成果：研究人员通过对抗样本攻击，破解了19款手机的人脸识别解锁系统，简单地说就是把人像照片加上特殊“花纹”即可骗过人脸识别。 据了解，攻击测试人员成功解锁手机后，可以任意翻阅机主的微信、信息、照片等个人隐私信息。 细思极恐的是，在掌握了受害者的姓名、身份证号、手机号等个人信息后，研究人员甚至可以冒用受害者身份完成银行开
近年来，在技术革新、监管加强、用户需求提升的三重作用下，游戏行业进入发展转型期，并涌现出游戏精品化、产业跨界升级、游戏出海三大趋势。随着游戏行业的繁荣，游戏厂商面临越来越多的黑灰产攻击、内容违规等游戏安全难题，由于技术实力和响应能力不足，很多厂商时常陷入事倍功半的困境中，游戏口碑和营收也遭受重大损失。据统计，业务安全和内容安全涉及的黑灰产每年给游戏开发商带来数十亿元规模的损失。
《当人工智能遇上安全》系列博客将详细介绍人工智能与安全相关的论文、实践，并分享各种案例，涉及恶意代码检测、恶意请求识别、入侵检测、对抗样本等等。只想更好地帮助初学者，更加成体系的分享新知识。该系列文章会更加聚焦，更加学术，更加深入，也是作者的慢慢成长史。换专业确实挺难的，系统安全也是块硬骨头，但我也试试，看看自己未来四年究竟能将它学到什么程度，漫漫长征路，偏向虎山行。享受过程，一起加油~
Google新一代智能验证码 图灵测试 来自图灵的论文《计算机与智能》，该测试的内容是：如果计算机能在一定时间内回答由参与测试的人类提出的一系列问题，且其超过30%的回答让测试者误认为是人类所回答，则认为计算机通过人工智能测试。 中文屋子 中文屋子由美国哲学家希尔勒设计的一个思维实验：只要计算机拥有了一定量的数据与规则，例如掌握大量的中文预料与中文词法语法句法规则，就能够回应一切“中文提问”：1）此时计算机根本不理解“中文提问”的含义 2）如果计算机被放在一个屋子里，中文提问者无法区分屋内回答问题的人是人还
受全球疫情的影响，线上业务迎来爆发式的增长。随着企业逐渐将应用程序转移至云端，网络罪犯也纷纷转向，借助Bot自动化流量，黑客能够大幅增加其攻击的波及面和有效性。从恶意爬虫、虚假用户注册到业务交易欺诈，无处不在的自动化攻击考验着每个行业的业务安全水准。 面对非法爬取网络数据违法案例的逐年上升，恶意Bot攻击事件层出不穷，企业面临何种挑战？又该如何进行有效应对？8月25日-26日，由腾讯产业互联网学堂联合腾讯安全产品团队，重磅推出腾讯安全产业公开课Bot流量专场，由腾讯安全产品规划张殷、腾讯安全应用运维安全马子
产业互联网时代，得益于数字化、移动化浪潮，游戏产业发展迅速，游戏市场在黑天鹅事件下同样保持繁荣。然而，蓬勃发展的游戏市场背后，却暗藏着诸多游戏安全问题，外挂、代练、盗号、色情信息等游戏安全问题层出不穷，侵害了游戏玩家和厂商的利益。
一、引言 随着人工智能(artificialintelligence, 简称AI)的技术突破，现今的计算技术可从大数据平台中挖掘出有价值的信息，从而为人们在决策制定、任务执行方面提供建议对策与技术支持，将专业分析人员从复杂度高且耗时巨大的工作中释放。 企业与用户每天面临各种安全威胁，无论是钓鱼邮件中的恶意链接还是恶意软件的非法操作等，日新月异的攻击手段给用户安全带来了极大的困扰，造成了严重的安全威胁。由于现有的检测技术与防御系统已渐渐无法应对多变的挑战，而以机器学习(machinelearning,简称ML
将AI视觉技术以更低门槛普及给大众。 11月1日上午9:30，阅面科技携手英特尔重磅发布“繁星”系列产品。此次发布会以“繁星璀璨”为主题，完美诠释了阅面科技希望将AI视觉技术以更低门槛普及大众的愿景。另外，到场嘉宾还能先睹为快，在现场亲自体验繁星新品。 图 | 新品体验区人气爆棚 本次发布会受到了各界人士的高度重视，阅面科技CEO赵京雷，英特尔业务推广负责人Mansour Behrooz等行业重要人物都纷纷出席本次发布会。同时，有超过20家的专业媒体在现场进行体验与报道，数十家合作伙伴为新品站台，充分表达了
网络安全领域的独特对抗属性给人工智能应用落地带来了重重困难，但我们并不认为这最终会阻碍人工智能成为网络安全利器。我们尝试分析了人工智能在网络安全应用里的潜在困难，并试着解决它们。
当我们在享受AI技术带来的便捷与高效的同时，是否考虑过技术漏洞带来的严重后果？试想如果有人恶意利用AI技术去干扰IT系统的正常工作，结果会有多可怕呢？
近年来，随着机器学习、深度学习等人工智能技术的迅猛发展，其在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域已经得到大规模应用，可以为传统方法很难解决或无法适用的问题提供有效的方案，也已经成为网络安全领域中的热门研究方向，比如将人工智能应用于恶意加密流量的检测就是一种行之有效的方法。
导语：通过一台便携信号嗅探设备，便能轻松远程截获到共享单车的开锁密码，在分秒间将共享单车变成无锁单车；在商场扫码下载应用，可能会导致偷跑流量或者信息泄露；在网上交易时通过扫描二维码的方式付款，稍有不慎就会直接导致金钱损失……，如此漏洞与陷阱的交织，带来的是一道移动安全被提上最紧急日程的时代命题。
近日, 2020年第四季度Now Tech亚太企业反欺诈市场报告(Now Tech: Enterprise Fraud Management In Asia Pacific, Q4 2020)发布,腾讯安全入选大型成熟供应商梯队，也是国内企业唯一入选报告第一梯队的互联网科技公司。
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。
这次出手的，又是谷歌 AI 团队。刚刚，他们为旗下的一款手机输入法 Gboard （不要跟谷歌拼音输入法搞混了啊~）上线了新功能：离线语音识别。目前这一新功能，只能在其自家的产品 Pixel 系列手机上使用。
“授人以鱼不如授人以渔”，为了提升黑盒模型的透明度，提升模型在高度动态网络环境下的鲁棒性、可维护性，我们通过无监督学习、可解释人工智能（eXplainableAI, XAI）、字符序列相似性分析等方法，实现了自动化的攻击特征提取工具——XAIGen。目前，XAIGen项目已经开源，项目地址为https://github.com/oasiszrz/XAIGen，项目开源信息可见前文《XAIGen：自动化攻击特征提取的项目开源啦》。
当我们回首手机圈不难发现两个关键词——金属机身以及指纹识别。虽然指纹识别功能并不是直到今年才出现在智能手机之上，在这一年中，各大手机厂商先是采用了与iPhone相同的正面指纹识别方案，然而没过多久便有厂商提出，指纹识别功能放在机身背面更好用(成本低才是真相)；一时间，关于“内裤到底该正着穿，还是反着穿？”的争论，成为各大手机发布会必谈的话题之一。直到侧面指纹识别方案的出现，广大的手机用户才发现，原来指纹识别按钮也可以放在侧面，尤其是对于索尼Z系列这样拥有全平衡设计的机型，侧面指纹识别方案简直就像是为其量身定做一般，既最大限度的保留了手机原有的美感，又能够获得极佳的使用体验。
支持多人至百万人视频通话，满足语音视频社交、在线教育和培训、视频会议和远程医疗等场景。
过年前网站推出一个叫“网藤杯智能安全机器人养成计划”的活动，刚开始以为是一个养蛙类型的活动，研究过后发现，这是一个上传数据拿奖品的活动，看着礼品还挺诱人的，作为薅羊毛专业户，我必须吐槽一把了…… 看看
ChatGPT是一个强大的人工智能聊天机器人，它使用大量的数据收集和自然语言处理与用户“交谈”，感觉像是和正常的人类对话。它的易用性和相对较高的准确性让用户可以利用它做任何事情，从解决复杂的数学问题，到写论文，创建软件和编写代码，以及制作令人着迷的视觉艺术。
TencentDB for DBbrain（以下简称DBbrain）中文名数据库智能管家，是一款智能诊断和优化数据库的产品，为用户提供实时的数据库防护，在出现故障时高效地定位原因并提供解决方案，同时也协助用户进行源头的预防。DBbrain 利用机器学习、大数据手段快速复制资深数据库管理员的成熟经验，将大量数据库问题的诊断优化工作自动化，服务于云上和云下企业。
作者：郑孙聪，腾讯 TEG 应用研究员 Topbase 是由 TEG-AI 平台部构建并维护的一个专注于通用领域知识图谱，其涉及 226 种概念类型，共计 1 亿多实体，三元组数量达 22 亿。在技术上，Topbase 支持图谱的自动构建和数据的及时更新入库。此外，Topbase 还连续两次获得过知识图谱领域顶级赛事 KBP 的大奖。目前，Topbase 主要应用在微信搜一搜，信息流推荐以及智能问答产品。本文主要梳理 Topbase 构建过程中的技术经验，从 0 到 1 的介绍了构建过程中的重难点问
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
机器之心原创 编辑：微胖 如果把智能化时代比作一辆高速前进的列车，数据、算法及其承载系统（服务器、硬件算力、软件框架、通讯协议等），是构成这辆列车的主要部件。其中，数据是燃料，算法是列车的引擎，工程师是列车的驾驶员，而列车运行的车身，则对应着各大软件运行系统，列车每一个组件潜藏的安全隐患都有可能酿成现实悲剧，智能化时代的风险发现与防御自然也需要着眼全局。 近日，由专业技术学会 IEEE 与前沿科技探索社区 ATEC 联合主办的技术沙龙 IEEE x ATEC 科技思享会上，五位高校研究人员从不同角度就智能
在刚刚落幕的第20届Blackhat大会上，“机器学习”被反复提及，人工智能在网络安全各个领域得到广泛探索和应用尝试。人工智能在网络安全领域已经从早期的概念炒作，向方案落地转变。 当人工智能遇上网络安全，在纷繁复杂的技术与应用方案背后，可以归纳成执行层、感知层、任务层和战略层四大层面的智能化，不仅帮助解决现有的一些安全难题，未来的发展也非常有想象空间。 网络安全新战场需要AI填补人才紧缺 目前网络安全已经进入了一个崭新的时代，面向各种新战场，需要新的架构、新的方法、新的编程语言来支撑我们应对越来越艰巨的战
随着图片时代的飞速发展，大量的文字内容为了优化排版和表现效果，都采用了图片的形式发布和存储，这为内容的传播和安全性带来了很大的便利，需要做重复性劳动。
人工智能的飞速发展正在将世界带入一个全新的维度，但这同时也将网络世界的正邪对抗推入下一个战场。 美国当地时间8月10日，由 GeekPwn 主办的 CAAD Village 登陆世界顶级极客大会 DEF CON。腾讯安全云鼎实验室在 CAAD Village 上带来前沿议题分享，云鼎实验室安全专家张壮、史博以基于卷积神经网络的多形态恶意软件检测为例，分享了安全厂商应用人工智能之后对抗病毒免杀技术的效果；同时还站在攻击方的视角，介绍了恶意软件使用了生成式对抗网络之后，可绕过应用机器学习检测模型的案例。为人工
现阶段，手机扫描正越来越多地进入到人们的生活中。随着扫描应用场景的不断拓宽，诸多细节的问题逐渐显露，比如使用者在拍照扫描文档时，手指不小心“入镜”了，只能重拍；拍电脑屏幕时，画面上有一些彩色条纹，既不美观也影响内容识别；拍完照片后发现文档很杂乱，扫描时需要手动叠加好几种图片处理方案，才能获得理想的效果……这些“糟心事”，如今被一个滤镜轻松解决了。
当我们正讨论如何用AI推动产业升级、改变未来生活时，不法分子也在研究AI技术，并通过各种手段非法牟利。近日，腾讯守护者计划安全团队协助警方打掉市面上最大打码平台“快啊答题”，挖掘出一条从撞库盗号、破解验证码到贩卖公民信息、实施网络诈骗的全链条黑产。而在识别验证码这一关键环节，黑产竟已用上AI人工智能技术。该团伙运用AI技术训练机器，极大提升了单位时间内识别验证码的数量，2017年一季度打码量达到259亿次，且识别验证码的精准度超过80%。借此案件，我们也深入研究AI打码平台黑产领域，对其犯罪模式进行剖析。
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