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2019年“扫黄打非”十大数据_网易易盾
1月9日，全国“扫黄打非”办公室公布2019年度“扫黄打非”工作十大数据。一年来，各地各部门紧紧围绕庆祝新中国成立70周年工作主线，深入开展系列“扫黄打非”专项行动，取得了显著成效。2019年“扫黄打非”十大数据
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一种高效的安卓apk加固工具_网易易盾
常见APK应用加固主要有DEX文件、SDK文件、SO文件加固这三类。本文介绍了3种APK加固的策略和1种APK加固工具。一种高效的安卓apk加固工具
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2020年第二季度|我国DDoS攻击资源季度分析报告_网易易盾
本季度利用肉鸡发起攻击的活跃控制端中，境外控制端按国家和地区统计，最多位于美国、荷兰和德国；境内控制端按省份统计，最多位于上海市、北京市和江苏省，按归属运营商统计，电信占比最大。2020年第二季度|我国DDoS攻击资源季度分析报告
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特征选择之经典三刀_网易易盾
数据决定模型的上限，算法只是去逼近这个上限。通过特征选择可以达到降维、提升模型效果、提升模型性能等效果，深度学习这么火，其中一个原因是减少了特征选择的工作，但对于机器学习，特征选择仍然是很重要的一步特征选择之经典三刀
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僵尸网络是什么？最臭名昭著的6个僵尸网络_网易易盾
僵尸网络作为一种常见且有效的网络攻击手段，给当今的互联网安全带来了巨大的威胁。本文介绍了僵尸网络的概念、控制方式，以及臭名昭著的6个僵尸网络。僵尸网络是什么？最臭名昭著的6个僵尸网络
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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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AI之间的博弈，从造假视角看“深度伪造”对抗之道_网易易盾
近年来，“深度伪造”成为显著的内容安全风险之一。易盾的算法小组成功自研了一种基于神经网络的多视角“深度伪造”识别技术，凭借对AI决策模型的创新，更高效地发现视频中不自然的篡改痕迹。AI之间的博弈，从造假视角看“深度伪造”对抗之道
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【杭研大咖说】落地三年，两次架构升级，网易的Service Mesh实践之路_网易易盾
当Service Mesh从概念期进入到应用期时，关注重点都会转向先锋企业的落地实践。本文为网易杭州研究院架构师、技术专家冯常健接受InfoQ采访实录，和大家分享网易的Service Mesh实践。 【杭研大咖说】落地三年，两次架构升级，网易的Service Mesh实践之路
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未来安全隐患：AI的软肋——故意欺骗神经网络_网易易盾
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。未来安全隐患：AI的软肋——故意欺骗神经网络
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【专家坐堂】用户兴趣偏移问题整理_网易易盾
大部分的机器学习算法认为所有训练样本的重要程度是等同的，但是在用户兴趣建模任务中却并不是这样，因为用户的兴趣随时可能发生变化，过时的训练样本的重要程度会显著降低，这就是用户兴趣建模中的兴趣偏移问题。【专家坐堂】用户兴趣偏移问题整理
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