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。
简单来说，就是品牌通过利用DMP的数据收集跟踪，数据整理分析，最后给出数据的可视化展现，科学指导运营决策，以便下一步的智能操作实施。...单纯的把注意力放在IT平台的选型和搭建上——比如说是用Hadoop还是用Spark等大数据开源系统，这样的注意力可能从一开始就决定了搭建后的平台，往往也无法在业务中发挥实质性的作用。...在PC端，主要的作用是利用数据优化广告策略，提升品牌的曝光效果，受众数据的多品类再定向，媒介渠道的优化。这时候可以发挥第三方数据监测公司长期积累的数据价值。...无论是媒介的标签数据，还是第三方数据源的数据，都没有行业性的标准，这也就很难实现不同数据源的人群匹配。对于品牌来说，购买意向越高的用户数据，越有价值。...当品牌到达这个阶段，也就对自有数据及所需数据有了充分的认知，这时再与第二，第三方引入的数据相结合，才能充分展现数据价值。
上一期分享了模拟生成车牌的方法，今天分享一下搭建要给简单的车牌识别模型，模拟生成车牌的方法参看：车牌识别（1）-车牌数据集生成 生成的车牌如下图 准备数据集，图片放在path下面，同时把图片名称和图片的车牌号对应关系写入到...txt文件，读取对应的数据到变量 # 读取数据集 path = '..../plate2/' # 车牌号数据集路径(车牌图片宽240，高80) data = {} with open('plate2.txt', encoding='utf-8') as f:...y_train是长度为7的列表，其中每个都是shape为(n, # )的ndarray，分别对应n张图片的第一个字符，第二个字符....第七个字符 因为车牌是固定长度，所以有个想法，就是既然我们知道识别七次...，那就可以用七个模型按照顺序识别。
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。
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。
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 ?
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。
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。
专栏：数学建模学习笔记 1.题目 A题 信用风险识别问题 信用风险识别在金融行业和个体借贷过程中扮演着至关重要的角色。...问题2 传统线性加权方法无法准确刻画评价指标与违约风险之间的非线性关系，加之个体信用评价数据存在非违约样本多、违约样本少的不均衡分布特征，容易造成评价模型对非违约样本识别过度、违约样本识别不足的问题。...请选择合适的信用评分模型揭示评价指标与个体违约风险之间的联系，求解德国信用数据集中个体信用得分，并给出理由。 问题3 随着Chat GPT等智能AI算法的发展，为信用风险准确识别带来了新的机遇。...= 0] 问题2：信用评分模型 2.1 问题背景 传统线性加权方法无法准确刻画评价指标与违约风险之间的非线性关系，且数据存在非违约样本多、违约样本少的不均衡分布，容易导致模型对违约样本识别不足。...大体框架 一、问题重述 信用风险识别在金融行业和个体借贷过程中扮演着至关重要的角色，其核心任务是通过分析借款方的个人和财务信息等，评估其偿还贷款的能力和意愿，从而降低贷款机构的风险暴露。
拥有多年数据治理、数据安全相关工作经验。 ?...欢迎各位添加微信号：qinchang_198231 加入安全+ 交流群 和大佬们一起交流安全技术 完成了资产识别、脆弱性识别及威胁识别后（链接请见文章末尾处），我们可以采用适当的方法和工具确定威胁利用脆弱性导致安全事件发生的可能性...适用于对自身进行安全风险识别和评价，并选择合适的风险处置措施，降低评估资产的安全风险，定期性的评估可纳入数据安全管理规范及管理办法中。...数据生命周期内数据审计、脱敏检查； 五 总结 数据安全风险评估与信息系统的风险评估应是子与父的关系，数据安全风险评估可融合其中也可独立与已有风险评估体系之外运转。...风险评估流程示例图 基于数据安全的风险评估分四个部分已全部介绍完毕，写该系列文章其意义是发现业界没有针对数据层面进行风险评估体系化文章，所以利用自身数据安全经验，查阅了相关标准完成了以数据为中心的风险识别框架
全链路压测是个复杂的跨团队协作的技术工程，所以在实施之前，需要明确项目的范围边界和尽可能提前识别可能存在的风险。这篇文章，就来聊聊落地过程中，如何确定范围边界和识别存在的风险。...识别风险 除了确认压测范围之外，提前识别风险也是很重要的一项工作。常见的风险有如下几种： 1、交付风险 交付风险常见的有：拆分的细项任务无法按期完成，比如核心链路梳理，强弱依赖梳理。...4、数据风险 生产全链路压测，最大的风险就是压测产生的数据影响到正常的用户业务数据，导致的数据污染。...还有一种场景就是业务会出很多的报表，这些数据都是通过从业务库离线写入数据分析团队的库进行计算分析的，如果不能对压测数据和正常业务数据进行识别和隔离，会带来很大的问题。...上面的内容就是在全链路压测实施过程中，需要考虑的确定范围以及风险识别相关的内容，仅供参考。下一篇，我会和大家聊聊，关于核心链路梳理相关的一些技术细节，敬请期待。
本次比赛是最近比较火热的多模态比赛，业务和数据比较接近真实场景，任务比较有趣。...1 初赛方案 1.1 赛题描述 抖音APP中的抖音号水印是识别视频搬运的重要依据，很多黑灰产、搬运用户等会给搬运的视频进行低分辨率处理，以逃避搬运审核。根据低分辨率图像识别出该视频中包含的抖音号。...目标检测：用YoloX训练目标检测模型，将检测出来的框用于第三阶段的OCR识别。 OCR：采用CRNN+CTC进行OCR识别。...初赛总结是我们采用常规的思路先定位后识别，由于时间太紧，其他方法没时间尝试 开销太大，应该有不用定位的方法。...赛题指标 得分为百分制，分数越高成绩越好： 2.2 解决方案与思路 数据预处理 (1) 将文本数据中的emoji替换成还有特定含义的字符串，这里“含义”可以通过以下两种方式获取： 基于训练语料，构建每个
前言反欺诈（羊毛盾）反机器欺诈 API，是一种基于大数据分析和模型产品的技术，通过输入手机号、手机 IP 地址进行检测，帮助客户识别大量存在恶意的账号。...反欺诈（羊毛盾）API 的作用图片反欺诈（羊毛盾）API 可以应对什么风险反欺诈（羊毛盾）API 可以对多种欺诈行为进行识别和预防，从而帮助企业降低欺诈风险和经济损失，包括但不仅限于以下六种风险：图片反欺诈...数据真实性测评针对虚假用户体量、虚假活动数量的困扰，帮助投资者做出正确的决策，规避风险，减少损失。在线支付在线支付时用于检测是否存在欺诈行为，如信用卡欺诈、虚假退款等。...在线招聘用于识别虚假简历、造假等欺诈行为，保障招聘的公平性和效率。
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