大家好,我是 herosunly。985 院校硕士毕业,现担任算法研究员一职,热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池安全恶意程序检测第一名,科大讯飞恶意软件分类挑战赛第三名,CCF恶意软件家族分类第四名,科大讯飞阿尔茨海默综合症预测挑战赛第四名,科大讯飞事件抽取挑战赛第七名,Datacon 大数据安全分析比赛第五名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。今天给大家分享的是AI赋能安全技术总结与展望,欢迎...
大家好,我是 herosunly。985 院校硕士毕业,现担任算法研究员一职,热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池安全恶意程序检测第一名,科大讯飞恶意软件分类挑战赛第三名,CCF 恶意软件家族分类第四名,科大讯飞阿尔茨海默综合症预测挑战赛第四名,科大讯飞事件抽取挑战赛第七名,Datacon 大数据安全分析比赛第五名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。今天给大家分享的是AI安全技术总结与展望,欢迎大家...
大家好,我是 herosunly。985院校硕士毕业,现担任算法研究员一职,热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池安全恶意程序检测第一名,科大讯飞恶意软件分类挑战赛第三名,CCF恶意软件家族分类第4名,科大讯飞阿尔茨海默综合症预测赛第4名,Datacon大数据安全分析比赛第五名,科大讯飞事件抽取挑战赛第七名。拥有六项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。今天给大家分享的是保姆级人工智能学习成长路径,希望能对大...
大家好,我是 herosunly。985 院校硕士毕业,现担任算法研究员一职,热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池安全恶意程序检测第一名,科大讯飞恶意软件分类挑战赛第三名,CCF 恶意软件家族分类第四名,科大讯飞阿尔茨海默综合症预测挑战赛第四名,科大讯飞事件抽取挑战赛第七名,Datacon 大数据安全分析比赛第五名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。今天给大家分享的是人工智能之自然语言处理技术总...
多方安全计算 在多个参与方之间保护隐私的计算方法,使得每个参与方在计算时不会暴露私人信息给其他参与方。 联邦学习 一种分布式机器学习算法,帮助多个参与方在不交换原始数据前提下,完成共享模型训练,实现数据可用但不可见。 可信执行环境 基于硬件安全机制,将参与计算的代码和数据加载至一个受CPU保护的可信环境中,在机密性和完整性上提供保护。 同态加密 一种加密算法,在密文上进行操作得到的结果仍为密文,经过解密后,与对明文...
### 亚马逊云科技 -- AIGC时代的数椐基础设施>> - Amazon OpenSearch(AOS):开源搜索和分析引擎> - Amazon SageMaker:全面机器学习服务> - Amazon Bedrock:完全托管服务> - Amazon Augmented AI:机器学习预测的人工审核> - Amazon CodeGuru Security:机器学习自动推理开发周期检测、跟踪、修复代码安全漏洞### Amazon OpenSearch(AOS)> Amazon OpenSearch(AOS)亚马逊云计算服务提供开源搜索和分析引擎,基于开源项目Elas...
火山引擎可信隐私计算平台提供基于联邦学习和可信执行环境的可信联合建模能力。联邦学习(Federated Learning,简称FL),也称联邦机器学习,是一种分布式机器学习算法,在不交换原始数据的前提下,帮助多个参与方共享数据价值,实现数据可用但不可见。可信执行环境(Trusted Execution Environment,简称TEE),一种基于硬件的安全机制,将参与计算的代码和数据加载至一个受CPU保护的可信环境中,在机密性和完整性上提供保护。 前提条件...
# 引言一直以来,人工智能(AI)在各个领域都表现出了强悍的水准。在学习中,我觉得机器学习具备巨大的潜力。近期接触了一个风险控制项目,务必涉及机器学习行业。因而,我就依据学习了解了机器学习领域的知识。本文将剖析机器学习在项目中的运用以及通过近期的项目分享一些经验。欢迎讨论~# 项目分享:智能风控系统## 背景介绍本项目的初衷是解决传统风险控制的一些缺陷。比如,传统方法一般采用系统及静态模型进行实时监控和预...
自2017年诞生以来,字节跳动机器学习平台从一开始的几十台物理GPU开发机,到现在支持着万级GPU调度,持续降低机器学习的算力和开发门槛,帮助我们内部平台和外部客户深入发展自己的AI的能力。 ——易百忍 字节跳动AI ... 字节跳动机器学习平台现在管理着数万块GPU,持续为内外部提供AI能力,而在其底部的基础设施平台,也已经在技术优化、资源融合、弹性伸缩、统一编排、平台安全和数据安全等层面经历了大规模验证,支撑着数EB数据、千万级...
自2017年诞生以来,字节跳动机器学习平台从一开始的几十台物理GPU开发机,到现在支持着万级GPU调度,持续降低机器学习的算力和开发门槛,帮助我们内部平台和外部客户深入发展自己的AI的能力。 ——易百忍 字节跳动AI ... 字节跳动机器学习平台现在管理着数万块GPU,持续为内外部提供AI能力,而在其底部的基础设施平台,也已经在技术优化、资源融合、弹性伸缩、统一编排、平台安全和数据安全等层面经历了大规模验证,支撑着数EB数据、千万级...
从字节跳动机器学习平台,到火山引擎智能中台 自2017年诞生以来,字节跳动机器学习平台从一开始的几十台物理GPU开发机,到现在支持着万级GPU调度,持续降低机器学习的算力和开发门槛,帮助我们内部平台和外部客户深入发... 字节跳动机器学习平台现在管理着数万块GPU,持续为内外部提供AI能力,而在其底部的基础设施平台,也已经在技术优化、资源融合、弹性伸缩、统一编排、平台安全和数据安全等层面经历了大规模验证,支撑着数EB数据、千万级...
AI智能检测 发现高级威胁传统静态防御难以抵抗高级威胁、未知威胁,火山引擎高级网络威胁检测系统应用行为分析和机器学习技术,快速精准发现高级网络攻击,准确率更高。 全流量检测 全网安全可视对南北向和东西向全流量进行采集检测分析,支持对20+主流协议的解析检测和异常发现,并以告警和资产多视角方式呈现,帮助用户看清全网威胁。 数据包取证 威胁溯源分析对原始告警流量进行留存,提供数据包级别的取证分析,帮助用户完成事件的溯...
# 机器学习基础## 什么是机器学习机器学习是一种从数据生成规则、发现模型,来帮助我们预测、判断、分组和解决问题的技术。(机器学习是一种从数据中生产函数,而不是程序员直接编写函数的技术)说起函数就涉及到自变量和因变量,在机器学习中,把自变量叫做特征(feature)多个自变量分别可以定义为X1,X2..Xn,因变量叫做标签(label),可定义为Y,而一批特征和标签的集合,就是机器学习的数据集。机器学习的学习过程就是在已知的数据...