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  1. 基于DNN的人脸识别中的反欺诈机制

    发布于: 2019-11-21

    欺骗攻击是指通过使用照片、视频或授权人脸部的其他替代品来获取其他人的特权或访问权。本文介绍了基于DNN的人脸识别中的反欺诈机制。

  2. 数据挖掘、机器学习、深度学习有什么区别?

    发布于: 2019-11-19

    数据挖掘是从海量数据中挖掘隐藏信息;数据挖掘采用的一个重要方法是机器学习,但机器学习是另一门学科,并不从属于数据挖掘;而深度学习是器学习的一个子集,就是用复杂、庞大的神经网络进行机器学习。

  3. 虚假色情泛滥,人工智能可以做些啥?

    发布于: 2019-11-13

    Gfycat表示他们已经找到一种通过人工智能来识别虚假视频的方法。Gfycat已经开始利用这项技术来对其平台的GIF进行审核。这项新技术向人们展示了在未来如何尝试与虚假视频内容对抗。

  4. 对虚假视频的思考:当眼见也为虚,我们该怎么办?

    发布于: 2019-11-13

    随着技术的发展,伪造内容越来越逼真,越来越难发现。视频换脸、动作生成等技术炫酷、好玩,前提是正确面对安全隐患,网易易盾正是朝着“让科技更安全”这个方向在积极行动,AI系统的安全防护任重而道远。

  5. 机器学习、深度学习、和AI算法可以在网络安全中做什么?

    发布于: 2019-11-13

    现在已经出现了相当多的文章涉及机器学习及其保护我们免遭网络攻击的能力。尽管如此,我们也要清楚的去将理想与现实分开,看看机器学习(ML),深度学习(DL)和人工智能(AI)算法到底可以在网络安全中做什么

  6. 未来安全隐患:AI的软肋——故意欺骗神经网络

    发布于: 2019-11-13

    对于很多计算机程序,在黑客眼中,他们不是想享受这些程序提供的服务,而是想如何利用这些程序获得一些非法的收入。带黑帽子的黑客通常会利用程序中最微小的漏洞进入系统,窃取数据并造成严重破坏。

  7. 邪恶的三位一体:机器学习、黑暗网络和网络犯罪

    发布于: 2019-11-08

    利用机器学习将网络犯罪提升到一个新的水平只是时间的问题,于此同时,机器学习也将会被加入到保护网络免受攻击的技术当中。

  8. 人工智能、机器学习和深度学习如何在网络安全领域中应用?

    发布于: 2019-11-08

    本文首先探讨人类智能与人工智能的基本概念,解释一些比较流行的词汇,包括人工智能、机器学习、专家系统和深度学习的差异。最后,将讨论人工智能在网络安全应用中的真实情情况,以及为什么需要把它作为一种战略工具

  9. 机器学习在信息安全领域的五大典型应用

    发布于: 2019-11-07

    机器学习在信息安全领域的应用发展迅速,本文梳理了机器学习在信息安全防护方面典型的应用