基于机器学习的反欺诈研究
互联网应用在给用户带来便利的同时，也引入了新的风险。屡见报端的网络欺诈事件，已经给许多互联网用户带来了严重危害。本文将介绍几种基于机器学习的能够有效监管和防御网络欺诈的技术手段。
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2025-01-12 12:07
和舞弊有关的理论及研究
本文介绍了舞弊的定义及其对企业的危害，重点阐述了舞弊的主要理论，包括冰山理论、三角理论、GONE理论和舞弊风险因子理论。此外，文章讨论了我国舞弊案件中出现的“29岁现象”，即舞弊者年龄集中在29岁左右的趋势，并分析了其成因，提出了综合治理的建议。该内容适合企业管理者、审计人员、风险控制专家以及对企业舞弊防范感兴趣的研究人员阅读。
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2024-11-02 16:27
对抗式机器学习攻击与缓解措施分类及术语（上）
本文介绍了NIST在对抗性机器学习中的分类和术语，分析了攻击阶段、目的和对抗措施，帮助提升AI系统的安全性和鲁棒性。
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2023-07-04 23:10
关于 MySQL 新版连接驱动时区对齐问题的研究
在一个项目开量验证过程中，发现 createDate 字段不正确，比正确时间晚了十四个小时。调研发现，这是一个非常典型的问题。现在把定位问题的思路和解决办法给大家做个分享。
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2023-02-12 14:05
部署机器学习方案之困（下）
在工业环境中开发基于机器学习的解决方案包括四个阶段：数据管理、模型学习、模型验证和模型部署，而这些阶段没有严格的时间轴，在一定程度上存在并行和反馈循环。本节将讨论从业者在最后一个阶段中面临的常见问题和挑战，并讨论涉及到的其他问题。
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2023-02-12 14:04
部署机器学习方案之困（上）
近年来，机器学习无论是作为学术研究领域还是实际商业问题的解决方案，都受到了越来越多的关注。然而，就像其他领域一样，在学术环境中起作用的研究和实际系统的要求之间往往存在着显著差异，所以在生产系统中部署机器学习模型可能会带来许多问题。
本文介绍一篇剑桥大学2020年发表的研究综述，其调研了在各种用例、行业和应用中部署机器学习解决方案的公开报告，提取了与机器学习部署工作流阶段对应的实际考虑因素。对于从业者而言，了解在机器学习部署的各个阶段所面临的挑战是非常重要的，本文将对这方面进行主要阐述，最后介绍潜在的解决方案，共分为上、下两篇，本篇为上篇，希望各位能从中受益并引发更多思考。
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2022-12-24 23:38
美团图灵机器学习平台性能起飞的秘密（一）
美团图灵机器学习平台在长期的优化实践中，积累了一系列独特的优化方法。本文主要介绍了图灵机器学习平台在内存优化方面沉淀的优化技术，我们深入到源码层面，介绍了Spark算子的原理并提供了最佳实践。希望为读者带来一些思路上的启发。
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2022-09-13 23:33
TLS指纹分析研究（上）
TLS协议已经成为互联网上最流行的协议，以确保网络通信免受干扰和窃听。TLS被用于加载Firefox浏览器中超过70%的网页，随着越来越多的网站、服务和应用程序切换到TLS，其应用将继续增长。
由于网络管理人员可以识别和阻止自定义协议，很多恶意工具已经转向使用现有协议，TLS的流行为这些恶意工具提供了一个很好的选择，使用TLS协议的恶意工具可以将其流量隐藏在大量web浏览器和其他TLS的合法覆盖流量中以逃避检测。
本文分享一篇指纹数据分析的论文，通过收集和分析9个月内超过110亿个真实的TLS连接流量，从白流量的角度给出一些结论，希望给研究人员带来一些思考。
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2022-08-18 23:38
商用密码应用安全建设市场研究与思考
众所周知，密码作为网络安全的核心技术和基础支撑，是构建网络信任体系的重要基石。文章简要介绍了等保建设发展、商密管理发展，重点阐述了密评工作必要性、密评建设关键点，并从用户需求、政策标准、监督监管、供应供给等四个方面对密评建设市场不同阶段进行了评估预测。
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2022-06-10 10:21
机器学习不是你想用，想用就能用
机器学习的目的：更精准地替代经验以及更大面积复用人工。在这个文章中，要回答什么场景下该用机器学习，同时我们也需要回答一个更为本质的问题，什么是机器学习？
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2021-06-29 18:01
如何建设机器学习平台
伴随着数据化、智能化的浪潮，很多大企业为了沉淀通用技术和业务能力；加快企业智能化、规模化智能开发，开始了自建机器学习平台。 从零搭建一个机器学习平台的复杂度是不容小觑的，关于平台的定位、需要解决的问题；及其架构、技术选型等需要提前考量和设计。本文根据几个从零到一的机器学习平台构建经历，再结合目前新兴热门的云上机器学习平台，试图对机器学习平台做一个概念和技术拆解。
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