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社交风控中遇到的问题，可以用这些手段进行“围追堵截”_网易易盾
越来越多APP被注入了社交属性，随着用户活跃进一步提升，这些平台也面临着私信骚扰、垃圾评论、虚假粉丝等问题，要想杜绝此类问题，从内容上进行防控就更难发挥效果，本文介绍了几种社交APP内容风控的手段。社交风控中遇到的问题，可以用这些手段进行“围追堵截”
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知物由学 | 易盾自研文本实时聚类技术，一网打尽社交网络中的同类有害内容_网易易盾
实际业务场景中，每天文本内容的数据量都在亿级以上，为了高效处理如此海量的数据，文本聚类技术的运用是必不可少的。所谓文本聚类，指的是将文本按照类别进行聚合，然后以类别为单位对文本进行处理或使用。知物由学 | 易盾自研文本实时聚类技术，一网打尽社交网络中的同类有害内容
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文本内容安全领域 深度学习的六个主流应用方法_网易易盾
深度学习兴起之前相当长的一段时间内，基于机器学习的文本分类方法占据着文本分类领域统治地位。本文根据易盾文本算法团队在内容安全领域的实践经验，介绍一些深度学习模型以及对部分技术细节进行讨论。文本内容安全领域 深度学习的六个主流应用方法
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如何高效检测过滤文本中敏感违禁等不良信息？_网易易盾
文本检测是网站反垃圾系统中最为常见的部分。因为文本垃圾信息无孔不入，而且种类繁多，我们必须通过自动化的反垃圾技术体系来提高效率、降低成本；自动化技术体系升级，让工作更轻松一些。如何高效检测过滤文本中敏感违禁等不良信息？
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「译文」谷歌：用人工智能和集体智慧消灭“毒”评论_网易易盾
人工智能技术也被谷歌应用于解决内容型产品的成本、功能和可用性问题，其最新成果是借助机器学习模型评估网络会话影响的工具Perspective，第一个功能识别线上有毒（Toxic）评论已经上线。「译文」谷歌：用人工智能和集体智慧消灭“毒”评论
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让机器读懂用户--大数据中的用户画像_网易易盾
用户画像最早指真实用户的虚拟代表。现在我们说的用户画像又包含了新的内容和意义，通常用户画像是根据用户人口学特征、网络浏览内容、网络社交活动和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型。让机器读懂用户--大数据中的用户画像
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2020年第一季度|我国DDoS攻击资源季度分析报告_网易易盾
本报告为2020年第1季度的DDoS攻击资源分析报告。围绕互联网环境威胁治理问题，基于CNCERT监测的DDoS攻击事件数据进行抽样分析，重点对DDoS攻击是从哪些网络资源上发起的这个问题进行分析2020年第一季度|我国DDoS攻击资源季度分析报告
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「译文」YouTube鉴黄实践启示：技术升级不能停止_网易易盾
面对众多别有用心的色情视频和垃圾评论，YouTube/Google使出浑身解数，来保障网站的正常运营。「译文」YouTube鉴黄实践启示：技术升级不能停止
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《社交娱乐·风控课堂》：被忽略的风控安全_网易易盾
《社交娱乐·风控课堂》第一期：线上产品增长大会，邀请了业内从业 7 年以上的资深产品经理、用户体验行业专家、数据分析专家围绕数据驱动增长主题进行了精彩的分享。《社交娱乐·风控课堂》：被忽略的风控安全
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2020年上半年我国互联网网络安全监测数据分析报告_网易易盾
为全面反映2020年上半年我国互联网在恶意程序传播、漏洞风险、DDoS攻击、网站安全等方面的情况，CNCERT对上半年监测数据进行了梳理，形成监测数据分析报告如下。2020年上半年我国互联网网络安全监测数据分析报告
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