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英雄联盟s10竞猜-腾讯云对抗黑产,人工智能将派上什么用场?
来源:官方网站    发布时间:2021-04-07 07:53:03

英雄联盟s10竞猜|11月25日,在GITC2016全球互联网技术大会上,腾讯云安全总设计师周斌公开发表了题为《演变:让安全性更加AI》的演讲。分享过程中,周斌系统讲解了大数据、深度自学、人工智能等前沿技术在腾讯云安全中的应用。

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腾讯云的天宇业务安全防护体系是腾讯云安全在AI实践中最重要的体现。基于腾讯每天数十亿字节的内外安全大数据,天宇的人工智能引擎需要整合所有应对体验和数据能力,形成多种服务来解决单一的安全问题。在业务上对系统进行对消和对消后,天宇系统需要进行大幅度的优化。目前,天宇已经获得了针对开发商的服务,包括反刷、注册维护、指定维护、消息过滤、图片识别、验证码、反欺诈等。

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并协助JD.COM、滴滴龚楚、58同城、斗鱼电视等企业确保业务安全。以下是周斌分享的部分摘录:从与黑产品的斗争,腾讯的安全系统从最初的半自动策略规则集,到基于大数据画像的策略引擎,再到基于深度自学的智能应对引擎。这不是一个很简单的模式改变,但会带来整体系统架构的全面改变。数据算法,腾讯云构成智能安全引擎安全系统的数据分析平台。

我们不会把它分成四个层次。首先,终端层着眼于各个纬度,包括从基础网络到业务特性,如网络流量、不道德、内容等纬度。之所以这样,是因为所有的分类和自学习算法都必须有基础的底层数据,越逼真越好,这样才能保证机器模型能够准确的自学习。

其次,引擎和数据层通过底层模型对前期收集的数据进行分类、建模和修改,最后作为结果数据输入到业务场景中。所以,从一开始,海量数据就是AI的基础。通过业务数据、风险数据、行业协作数据和公共数据,我们构建了一个智能的风险识别引擎,将长期群体与风险群体区分开来。

但单个个体通过智能引擎后,最后的结论就是是否是风险个体。算法和模型是深度自学的灵魂。在机器学习中,不管深不深,最稀有的形式就是监督自学。

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监督训练必须依靠有标签的数据来开始训练。然而,标记数据通常很少,因此很难获得足够的样本来为许多问题训练一个简单的模型。对于表达能力较强的深度网络模型,在数据不足的情况下进行训练,不会产生过大的值。

数值很简单,就是说在训练集中可以取得很好的效果,但是在其他数据集上就很差甚至很差。监督自学的另一个问题是局部拟合。

一般来说,需要将参数扩展到一个合理的范围,通过监督自学的方法训练浅层网络(只有一个隐藏层)。然而,当这种方法用于训练深层网络时,并不能获得良好的效果。特别是用于监督自学法训练神经网络时,一般不涉及优化问题。鉴于这些在有监督的自学中不存在的问题,无监督自学的概念在2000年中期开始蓬勃发展。

无监督自学不依赖于标记样本,可以帮助特定的深层网络进行实际训练,但这方面的研究还在进行中。回到安全上的深度自学模式培训,有监督的自学能解决问题吗?我们的问题是:是的!-英雄联盟s10竞猜。

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