为全面分析人脸识别市场现状、面临的风险隐患及有效的安全保障措施,顶象近日发布《人脸识别安全白皮书》。《白皮书》就保险行业人脸安全事件进行了详细分析,并阐述了保险行业的人脸安全应用实践。
顶象防御云业务安全情报中心监测到,多个网约车出行平台存在作弊软件抢单、空跑刷单等欺诈行为,不仅损害乘客利益,更严重影响平台正常运营。
目前数据科学已经广泛地应用到了各行各业中。从新兴的互联网产业到传统的工业、农业、能源、房地产、建筑、电子商务、文化、娱乐等多个行业领域,都在运用数据科学技术,改善自身业务的发展状态。
许多公司可能都在顺应大数据发展的潮流,希望通过数据分析来指导营销的发展方向,但是他们是否能在实际的营销活动中实现数据的价值呢? 数据分析《大数据时代》的作者Victor教授说,人们应该知道如何从大数据中发掘价值,对数据的第一次使用只实现了其价值的冰山一角。许多公司可能都 在顺应大数据发展的潮流,希望通过数据分析来指导营销的发展方向,但是他们是否能在实际的营销活动中实现数据的价值呢?借由数据分析来达到营销活动的成功 对于没有经验的营销团队也许是个挑战。 以下是常常导致企业未能充分利用数
顶象防御云业务安全情报中心监测发现,某航空国际航班,遭遇恶意网络爬虫的持续攻击。高峰时期,B2C网站恶意网络爬虫的访问量达84%,严重占用网络带宽。此外,小“票代”还进行航班票价的倒卖,直接影响乘客正常查询和购票。
每件艺术品都可以通过NFT的形式呈现,不仅保护版权,更可以验证购买艺术品的真实性。在元宇宙加持下的游戏,能够通过NFT记录玩家在游戏内武器、装备、角色等,确保物品交换、交易、获取时的真实性。同时,NFT良好实现了实物的数字资产化,对数字艺术更好地定价与流通。
在“2013中国技术商业论坛暨领袖峰会”无数据不互联专场,腾讯云数据分析中心总监傅志华讲述了,腾讯如何利用用户生命周期管理办法帮助产品经理做精细化运营。 【用数据管理你的“用户生命周期”】 腾讯的精细化运营是如何贯穿于整个产品过程中的? 腾讯用到一个很重要的方法,即用户生命周期管理办法。这也是社交网络事业群正在力推的一个很重要的方法论。 什么叫用户生命周期管理?传统营销学讲的是客户生命周期管理,因为腾讯社交群主要客户就是用户,所以我们叫用户生命周期管理。但是传统的对应的理论是客户生命周期管理,简称CLM。《
原文链接:https://www.quora.com/How-is-machine-learning-used-in-finance
近年来,随着信息化技术的迅速发展和全球一体化进程的不断加快,计算机和网络已经成为与所有 人都息息相关的工具和媒介,个人的工作、生活和娱乐,企业的管理,力全国家的反捉V资产处其外。信息和互联网带来的不仅仅是便利和高效,大量隐私、敏感和高价值的信息数据和资产, 成为恶意攻击者攻击和威胁的主要目标,从早期以极客为核心的黑客黄金时代,到现在利益链驱动的庞大黑色产业,网络安全已经成为任何个人、企业、组织和国家所必须面临的重要问题。“网络安全和信息化是事关国家安全和国家发展、事关广大人民群众工作生活的重大战略问题,没有网络安全就没有国家安全,没有信息化就没有现代化。”
很多直接面向消费者的企业,也是我们常说的To C的企业通常都会建立自己的会员体系,并在线上和线下的渠道中积累了大量的会员数据。但是如何能够更好的利用这些会员数据以及如何识别哪些是高价值的会员,这些都是每个企业都在不断探索的话题。 我们今天就一起来讨论一个可行的方案,RFM模型。讨论的内容主要会分为两个部分:
在农业场景,主要包括有作物管理、害虫和杂草处理、疾病管理、土壤管理、产量预测和管理等。作物管理,主要提供作物选择,施肥建议,使得作物免受恶劣天气影响等;害虫和杂草处理,即识别害虫和杂草,提供处理害虫和杂草的相关建议,推测害虫行进路线和繁殖规模和速度,推测杂草的生长状态和发展等;疾病管理,即预测、识别分类作物病害;土壤和作物管理,包括评估作物表面土壤湿度,预测天气,结合天气预测结果进行灌溉等;产量预测和管理,根据气候,季节等因素提供最佳播种时间建议,并预测最佳收成时间和最终产量等。其主要运用的AI技术最开始是基于规则的专家系统,发展到后来的模糊推理系统和人工神经网络的结合。主要涉及模式识别,图像识别等。
顶象防御云业务安全情报中心监测到,某社交媒体平台遭遇持续性的恶意爬虫盗取。被批量盗取用户信息和原创内容,经分类梳理和初步加工后,被黑灰产转售给竞争对手或直接用于恶意营销。由此不仅给社交媒体平台的数字资产带来直接损失,影响用户对社交媒体平台的信任,更破坏了内容产业的健康发展。
基于当前统计的股票数据选择最优的选股方案和投资组合方案,以及预测股票价格未来一段时间的走向趋势以及波动程度,具有很大的实用价值
业务指标分析是企业运营中不可或缺的一环,通过对各项关键指标的深入剖析,我们能够更好地了解企业的运营状况,发现潜在问题,进而制定相应的策略来优化业务流程、提升经营效率。
互联网大公司周围,往往围着一群灰产从业者,他们是看不见的敌人,常常躲在暗处,伺机而动。《一代宗师》里说,“风尘之中必有性情中人”,羊毛党可恶之中实有可取之处,其目标精准,不舍昼夜,直击要害。羊毛党们对
最近热播的电视剧《狂飙》中有这样一个故事情节,刑满释放的唐小虎出狱之后,大哥高启强就大方的赠予唐小虎一家游戏厅。但其表面上是游戏厅,实际上背后却暗藏赌场。而在后来的剧情中,这样的套娃模式也揭示了强盛集团最终的败局。
近年来,各种各样的公司已经开始在人们生活的各个方面进行监控、跟踪和跟踪。数十亿的行为、运动、社会关系、利益、弱点和大多数私人数据都被不断地实时记录、评估和分析, 个人信息开发已经成为一个数十亿的产业。然而,今天无处不在的数字追踪只是冰山一角; 大多数数字追踪对我们大多数人来说仍然是不透明的。
所谓“数字藏品”,本身是指使用区块链技术,对应特定的作品、艺术品生成的唯一数字凭证,在保护其数字版权的基础上,实现真实可信的数字化发行、购买、收藏和使用。比如十八数藏、鲸藏等。
“新冠疫情之下,京东数科、汉王、百度、腾讯、云从科技、中科视拓等众多科技企业纷纷推出或开放了自己“戴口罩状态下的人脸识别”技术。殊不知,方便了居民、秀了肌肉的同时,也带来了新的一波数据安全隐患。
起步阶段(1950s-1980s),这一阶段的人脸识别只是作为一般性的模式识别问题来研究,所采用的技术方案也是基于人脸几何结构特征的方法。
半年前的保险圈,忽然被一个平安保险的广告刷屏。说的是借助人工智能技术,广告片中的胡歌,可以通过App来完成拍照上传资料、电子签名等功能操作,进行线上理赔申请,从提交到理赔款到账,整个流程仅耗时30分钟。 无独有偶,8月19日,百度集团副总裁张旭阳在“金融风险防范与财富管理市场发展”中国财富管理50人论坛上也表示,互联网金融没有“寒冬”,互金将进入人工智能阶段! 很显然,对于金融机构来说,与人工智能技术的结合已经成为非常现实的下一站,各家也都在争先布局。 整个金融保险行业的服务核心流程包括“产品设计–售前–承
作者 CDA数据分析师 1992年,肉丝(Ross Ihaka)和萝卜特(Robert Gentleman)两个人在S语言(贝尔实验室开发的一种统计用编程语言)的基础上开始构思一种新的用于统计学分析的开源语言,直到1995年第一个版本正式发布(和各位年龄相仿)。因为他们名字的第一个字母都是R,所以这门语言就被叫做R。这两个人都是统计学教授出身,再加上R语言的生父S语言,所以R语言在统计学方面有着纯正的血统! 如果你平时的工作会涉及到统计学,那么接触R语言实在是太正常不过了。因为R语言本身为统计而生,
通俗的说,机器学习就是基于一些高度复杂的算法和技术,在一个非生命的物体、机器或系统中构建人类行为。制造一台能够符合数十亿用户期望的人脑复制品的机器绝不是一件容易的事。但也有一些项目正在解决基于情境、情
为全面分析人脸识别市场现状、面临的风险隐患及有效的安全保障措施,顶象近日发布《人脸识别安全白皮书》。该白皮书对保障人脸信息安全、提升人脸识别算法精准度和保障人脸识别系统安全三方面给出了具体指导建议。
【IT168 资讯】 通俗的说,机器学习就是基于一些高度复杂的算法和技术,在一个非生命的物体、机器或系统中构建人类行为。制造一台能够符合数十亿用户期望的人脑复制品的机器绝不是一件容易的事。但也有一些项目正在解决基于情境、情感和思考等复杂的任务。 📷 在深入研究机器学习功能的细节和精准度之前,先结合我们真实的日常生活总体感受一下,机器学习存在的重要性和意义: 银行、零售和电信 * 潜在客户和合作伙伴 * 客户满意度指数(基于关系、交易、营销活动等) * 欺诈、浪费和滥用索赔 * 预测信用风险和信誉 * 营销活
随着暑期参观、研学热潮的到来,部分热门博物馆再现一票难求的火爆场景。不少游客发现热门博物馆参观门票预约难度直线上升。
有同学希望通过今年的世界人工智能大赛来提升专业能力,同时增加履历,拿到这次赛事的直推offer。根据大家反馈遇到的问题,我们邀请了头部选手阿水,致Great,姚程栋等,针对世界人工智能创新大赛NLP赛道和CV赛道进行了赛题分析和开源方案总结,希望对大家有所帮助。
改变正在发生,未来会有更多。保险市场由大型的国有企业和传统产品主导,这些产品几十年来还没有实质性改变。听起来有点耳熟? 人们已经下注了。风险投资家普遍认为保险行业已经非常成熟,已经到了被颠覆的时刻。纽约的一家保险科技公司Lemonade的创始人仅仅通过谈话就完成了史上金额最大的种子轮融资。 这不仅仅是关于创业群体。沃伦巴菲特(Warren Buffett)表示,自动驾驶汽车的到来将会损害伯克希尔旗下Geico的保费收入。 有足够的数据可以证明这是真的。巴菲特一直提到2015年毕马威发布的一份报告,该报告预
几乎每个网站都面临被攻击或者入侵的风险,无论是简单的博客论坛、投资平台、小型的独立电商网站还是动态电子商务平台都有被攻击的情况出现,只是或大或小,或多或少罢了
社交距离是防止COVID-19传播的最重要的防御手段之一。Galliot的团队因其“与人工智能的智能社交距离”应用而被授予Jetson月度项目。这个基于Jetson Nano的开源应用程序可以帮助企业监控其办公场所的社交距离,并实时采取纠正措施。
从数据和机器学习算法中获得的见解可能是无价的,但错误可能会导致损失声誉、收入甚至付出生命的代价。
第十一期 | 你抢不到的优惠券,背后“元凶”竟是垃圾注册?顶象防御云业务安全情报中心发现,某电商平台注册场景出现大批量异常注册。黑产通过批量注册获得大量平台账号,为其后续在电商平台大促期间开展批量抢券、秒杀、刷单等行为进行账号储备。顶象防御云业务安全情报中心BSL-2022-a3c22号显示,黑产通过非法手段窃取、购买公民个人信息及手机黑卡等,并采用作弊设备模拟设备指纹高频切换IP等方式,对电商平台发起大批量的注册攻击,从而获得大量平台账号,以用于后续在平台大促期间进行一系列的薅羊毛行为,不仅使普通顾客因此失去了获得优惠的机会,而且给平台带来了大额的资产损失和大量的无价值的虚假用户。电商平台为何会被黑灰产盯上?电商平台的每一次大促都是黑灰产“捞金”的最佳时机。近几年,各大电商平台为了拉拢客户尤其是新客户,开展了一系列营销活动:新人折扣券,满减优惠券,拉新返现、砍价助力等等,花费的营销成本高达数亿元。以双十一为例。不久前,顶象在业务安全大讲堂系列直播课《双十一电商行业业务安全解析》中就具体提到双十一电商平台的业务安全风险。就双十一促销活动,电商平台们营销周期从10月中下旬就会开始相应的营销投入。整个双11电商大促活动会持续将近一个月,这也给了互联网黑灰产充分的时间去针对各个电商平台的活动规则和活动流程做深入研究,为后续的营销欺诈活动做好充分准备。此外,在营销玩法方面,都呈现出了优惠力度加码,玩法多元化的趋势。比如天猫聚焦高质量发展,构建“低碳双11”,首次设立绿色会场,发放1亿元绿色购物券;关注银发群体,上线淘宝长辈版,设置首个长辈会场;京东则设立了首个“不熬夜”的双11,提升消费者体验;升级多种价格保护政策及放心换服务,保障消费者权益;出台绿色低碳、扶贫助农计划等。营销投入的加大意味着黑灰产有更大的动力去进行攻击,因为一旦成功,收益更大。而丰富的营销手段则意味着黑灰产有更多的途径、更多的场景实现攻击,因为一条攻击路径走不通,便可以选择另一条攻击路径。且新的营销手段往往会因为防控经验不成熟,更容易出现业务规则的漏洞,成为黑灰产攻击的突破口。也正是各平台之间的相互竞争,导致这种营销活动愈演愈烈,继而催生了垃圾注册这个行业,并与黄牛、羊毛党、打码平台等团伙形成了完整的产业链。上游:卡商与接码平台所谓垃圾注册就是通过购买大量手机号和用户个人信息,在了解平台的规则后,借助作弊设备(如:代理IP、群控软件等)自动化的进行批量注册。在整个互联网黑色产业链中,批量注册处在产业的中上游位置。其主要目的是为下游进行一些列黑产活动提供账号。因此,批量注册的账号被视为滋生助长网络犯罪的核心利益链条之一。同时,批量注册的账号多数利用不记名的网络黑卡进行注册,为相关的账号使用者提供了便捷的真实身份隐蔽及账号控制主体溯源规避的功能,亦成为了网络诈骗、赌博等相关犯罪所必须的工具。上游为信息和技术的支持方,即为批量注册提供大量身份信息或资料及其所需的技术支持,卡商和接码平台便处于上游位置。中游为账号获取方即号商,即行为人通过从卡商和接码平台处获取的手机号与验证码,使用自动访问平台注册程序的软件或程序,获得大量注册平台账号。下游为账号使用方,行为人通常向号商购买账号,以供网络刷单炒信、发布违禁信息、进行网络攻击等多种用途。顶象防御云业务安全情报中心监测到,其上游端的卡商手握数以万计的电话卡,其黑卡的主要来源有:实名卡、物联网卡、海外卡以及虚拟卡。实名卡:实名卡主要是通过拖库撞库、木马、钓鱼等方式从网上收集大量身份信息,并通过黑卡运营商批量验证得到的。境外手机卡:黑卡运营商直接从海外购得的手机卡,这些卡无需实名认证,花费低,切合黑产利益。物联网卡:运营商基于物联网公共服务网络,面向物联网用户提供的移动通信接入业务。三大运营商采用各自物联网专用号段,通过专用网元设备支持包括短信、无线数据及语音等基础通信服务,提供用户自主的通信连接管理和终端管理等智能连接服务。虚拟卡:由虚拟运营商提供的电话卡。虚拟运营商与传统三大运营商在某项或业务上达成合作关系。他们就像是代理商,从移动、联通、电信三大基础运营商那里承包一部分通讯网络的使用权,然后通过自己的计费系统、客服号、营销和管理体系把通信服务卖给消费者。像我们常能看到的170开头的号码,多为虚拟号码。卡商获取黑卡的主要渠道大致分为两个来源:一是从运营商“内鬼”处拿卡。运营商的工作人员每个月都有开卡任务,通过平分利益,运营商“内鬼”月均给卡商供卡上千张,二者达成默契合作,形成“双赢”。二是通过找中介进村“拉人头”。当卡商有需求时,一些所谓的地推团队就会集体“下乡进村”,打着三大运营商的名号,搞免费办手机卡送礼的活动,以50到60元的成本获得一张可以正常使用的实名手机卡。中游:利用多种作弊手段养号卡商在获取到黑卡后,下一步就是要利用作弊手段进行养号。其作弊工具主要有三种:猫池猫池是一种可同时支持多张手机卡的设备,根据机
进入选项后会出现一个【通用文字识别OCR】,一看就知道是图片识别文字。我们用来测试一下肯定没问题。也让自己变成AI选手。
这次我们走访了10家电商,今年618的安全考验7家欢喜3家愁。 为什么而愁? 一些电商早早地就接入防刷,做好了准备,但实战来临时防护效果欠佳。一是高估了自研能力,二是对于刚起步的电商“新选手”,安全能力布局和对抗经验不够。618大促结束后用户开始抱怨没有抢到优惠券,企业管理者也感慨营销资金打了水漂。 那么要打赢这场安全战役,需要干掉哪些痛点? 专业黑灰产瞄准“拼团砍价” 首当其冲的就是要迎战以羊毛党为代表的黑灰大军。黑灰产在今年“618”期间升级了作案手段。薅优惠券这种虚拟物资已经不能让他们满足了,低价
大数据的发展越来越迅速,渗透到各行各业, 保险业也不例外。大数据不仅为保险业的发展提供了新的机遇和视角,也为保险业提出了新的挑战。 首先,我们来了解大数据给保险业带去的机遇。 一、大数据给保险业带来巨大商业价值 信息技术的进步在现代金融创新中发挥了极为重要的作用。而历史的经验告诉我们,大数据对金融业的影响将是全面和深刻的,金融业的经营理念、风险定价、产品设计、营销策略、客户服务、风险管控、组织构架乃至于金融监管,都必须适应大数据时代的要求。 但是,虽然这些年保险业在大数据战略和网络经营等方面进行了积极探索
企业主机安全(Host Security Service,HSS)是提升服务器整体安全性的服务,通过主机管理、风险防御、入侵检测、安全运营、网页防篡改功能,可全面识别并管理云服务器中的信息资产,实时监测云服务器中的风险,降低服务器被入侵的风险。使用主机安全需要在云服务器中安装Agent。安装Agent后,您的云服务器将受到HSS云端防护中
识别风险是识别单个项目的风险以及整体项目风险的来源,并记录风险特征的过程。本过程的主要作用是,记录现有的单个风险,以及整体项目风险来源;同时,汇集相关信息,以便项目团队能够恰当识别的风险。
加州大学伯克利分校的一项新研究表明,AI的进步已经对健康数据的隐私造成了新的威胁。这项工程学院工业工程与运筹学部(IEOR)教授Anil Aswani及其团队的研究表明,目前的法律法规远远不足以在个人发展的过程中保持个人健康状况的私密性。该研究于今天在JAMA Network Open上发布。
2023年“央视315晚会”曝光了一些网络平台明目张胆地售卖直播水军,人气、播放量、点赞、评论等等,均可24小时自助下单,达成烘托直播间气氛的目的。根据报道,某公司推出额云控系统,一台手机,可同时操控200到20000台手机。为了让水军看起来更像真实用户,该云控系统还能事先设定批次、进入时间以及不同的发言内容等进入直播间,甚至还可以去竞争对手的直播间,自动投诉甚至抹黑。
从2009年中本聪提出比特币以来,虚拟币市场迅速发展,比特币的单价从最初不到1美分最高涨到近2万美元,整个虚拟币市场总市值高达几千亿美元,高速增长的市场吸引了大量的群众参与,而疯狂的背后也存在着巨大的风险,大量空气币、山寨币、传销币的存在让非法集资、诈骗、传销充斥在整个市场当中。 目前,灵鲲金融风险监测预警平台全网识别到的各类虚拟币达3228种,交易平台454家,虚拟币以每月新增上百种的速度在增加,其中通过灵鲲指数计算判断为高风险的区块链项目有749家,媒体已经曝光的传销币有320家,这两年仅警方破获
这是准确管理与衡量日志记录的最高效方式;本文将带你快速了解通常如何利用Docker及容器来创建易于管理、测试及部署的软件镜像包。 过去十年来,随着分布式系统的发展,日志数据管理起来更加复杂。如今,系统中可以容纳数以千计的服务器实例或者微服务容器,而所有这些实例或容器又会生成自己的日志数据。随着以云为基础的系统快速出现并占据主导地位,由机器所生成的日志数据呈爆炸性增长。而日志管理随之成为现代化IT运营中的重要任务,为包括调试、生产监控、性能监控、支持援助与故障查找之类的许多用例提供辅助支撑。 尽管分布式系统在
深入学习,机器学习,人工智能——所有代表分析的未来的流行词。在这篇文章中,我们将通过一些现实世界的例子来解释什么是机器学习和深度学习。在以后的文章中,我们将探讨垂直用例。这样做的目的不是让你成为一名数据科学家,而是让你更好地理解机器学习能做些什么。
背景 美团最初以团购的形式出现,到现在有了很大的业务形态转变。尤其是经过与大众点评的业务融合,从单一业务发展成了覆盖到店餐饮、到店综合、猫眼、外卖、酒店、旅游等多个垂直领域的综合性电商,并且在各个领域都处于行业领先的地位。在这背后,美团点评不仅面临激烈的行业竞争,还有黑色产业(以下简称“黑产”)带来的各种风险,因为我们的业务有这样一些特点: 品类多、覆盖面广:包括几乎所有吃喝玩乐服务,其中不乏容易被销赃的品类。 用户多、商户多:美团点评拥有6亿以上用户,400万以上合作商家,覆盖了很大部分国内网民和商户。
大数据文摘底部菜单上线,[推荐]栏目收集了40篇精华文章,欢迎大家点击阅读。 大数据文摘编译作品,欢迎个人转发朋友圈;其他机构、自媒体转载,务必后台留言,申请授权。 作者|Frank Alfieri 翻译|姚佳灵 校对|Nana 1、Cookies改变了你的客户? 如果你正在读这篇博文,就意味着你通过电脑、笔记本、平板电脑或移动设备被数字化地智能连接。更有可能的是,在设备上存储的本地数据知道你曾读过什么,也能预知你读完这篇文章后回去看什么其他的文章。 总有个人能通过电子简历知道你是谁,通过IP地址和地理定
近日,顶象发布《人脸识别安全白皮书》。《白皮书》对人脸安全事件、风险产生的原因进行了详细介绍及重点分析。
首先大家对于“大数据杀熟”这件事怎么理解?“杀熟”是客户营销方面的标准操作吗?高科技公司掌握了我们的个人信息,难道只能用于诱骗客户进行过度消费吗?
随着大数据,人工智能和数据分析等技术的兴起,营销一直在不断变化。现在,营销活动可以基于对过去活动的测量和洞察来规划,其中一种策略是使用预测分析来获得更好的营销表现以及更高的投资回报率,并最终获得更快的成功。
数据挖掘涉及“处理数据和识别信息中的模式和趋势”,根据IBM所说,“数据挖掘原理已经存在了许多年,但是随着大数据的出现,它更为流行了。”
今天移动互联网正狂飙突进、网上购物平台和网上社交平台也方兴未艾,包括结构化数据、半结构化数据、非结构化数据的大数据爆炸式增长。早在2012年,大数据已经登上美国《纽约时报》的专栏封面,专栏称:“大数据时代已经降临,在商业、经济及其他领域中,决策将日益基于数据和分析,而非基于经验和直觉。”目前银行业在开展业务过程中积累了海量高价值数据,很多银行的数据量级已经超过100TB,其中非结构化正以加速度形式积累。因此,不管传统银行业是拥抱还是抗拒,大数据时代已经呼啸而来。 深刻理解大数据的特征 转变观念,重视大数据的
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