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  • 解读“清朗·暑期未成年人网络环境整治”专项行动,为“安全”护航_网易易盾

    “清朗·2022年暑期未成年人网络环境整治”专项行动为期 2 个月,聚焦未成年人使用频率高的短视频直播、社交、学习类 App、网络游戏、电商、儿童智能设备等平台,集中解决涉未成年人问题乱象。解读“清朗·暑期未成年人网络环境整治”专项行动,为“安全”护航

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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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  • 【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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  • 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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  • 自监督学习助力内容风控效果提升_网易易盾

    对于许多研究者而言,一个通用且强大的人工智能是最终梦想,然而当今海量的标注数据和数据驱动的神经网络模型似乎是唯一的途径。有没有办法摆脱成本高昂的标注数据,把海量的无标签数据利用起来?自监督学习助力内容风控效果提升

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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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  • 什么是等保2.0?不做等保有什么后果?_网易易盾

    在做等保的的过程中,业务也存有很多疑虑,什么是等保?什么是等保2.0?如何做等保?系统等级如何制定?业务应该如何配合?这里笔者整理了一些基本问题与解答,来帮助读者理解等保相关问题。什么是等保2.0?不做等保有什么后果?

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  • 文旅部:拟加强对说唱、脱口秀、相声等节目审核监管_网易易盾

    《文化和旅游部关于进一步加强演出市场管理的通知(征求意见稿)》意见包括对电音类、说唱类节目审核把关;对沉浸式演出活动,加强演出全流程审核;对小剧场演出活动,要重点加强脱口秀等语言类节目的内容审核和监管文旅部:拟加强对说唱、脱口秀、相声等节目审核监管

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  • 中间件容灾测试与压力测试的一些总结_网易易盾

    业务快速发展的今天,系统的稳定性成为重中之重。容灾测试和压力测试作为保障稳定性的手段之一,与功能测试等其他测试手段一起,构筑了我们的基础测试防线,是我们质量保障体系的重要组成部分。中间件容灾测试与压力测试的一些总结

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  • Zeppelin在网易云音乐的实践_网易易盾

    网易云音乐自2013发布以来,累计用户量突破8亿,每天用户的行为日志就已突破了千亿,我们经历了猛犸大数据平台从无到有的整个发展阶段,在早期Zeppelin可以说是伴随这我们发展壮大的一个重要工具。Zeppelin在网易云音乐的实践

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