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关于2020年的安全预测

没有什么比做预测更难的了,研究人员根据过去12个月所发生的事情,安全领域专家的知识和对APT攻击的观察研究,对未来做出如下预测。 假标志攻击 使用假标志已经成为几个APT中的一个重要元素,通常试图转移安全人员对攻击者的注意力——例如,在Lazarus恶意软件中使用俄语词汇,或WildNeutron使用罗马尼亚语词汇等。我们认为,假标志攻击将进一步发展,攻击者不仅希望规避追踪溯源,而且积极地将责任推给其他人。 其中也可能包括其他不相关的APT使用已建立的后门、盗窃和重复使用代码,或者故意泄露源代码让其他组织使用,进一步搅浑局面。除此之外,还应考虑攻击者在攻击和横向移动过程中使用从其他渠道购买的恶意软件、脚本、公开可用的安全工具或管理员软件,使溯源工作变得越来越困难。 从勒索软件到目标勒索软件 在过去的两年里,通用勒索软件攻击的数量有所下降,网络犯罪分子使用勒索恶意软件变得更具针对性,这些勒索软件攻击的重点是那些可能支付大笔款项以恢复数据的组织。我们称这种技术为“目标勒索软件”。 在这一年中,我们记录了几起攻击者使用目标勒索软件的案件,我们认为未来可能会有更激进的勒索企图。未来可能出现的趋...

阿里巴巴和国内外高校研究人员开发新读唇语AI,准确率大升

首先需要理解是,人工智能和机器学习算法能够从视频中读取唇语并非首创。早在2016年,来自谷歌和牛津大学的研究人员就详细介绍了一个系统,该系统可以以46.8% 的准确率为视频片段添加注释,其准确率超过了专业人类读唇器的12.4%。但即使是最先进的系统也难以克服唇动中的模糊性,使其性能无法超越基于音频的语音识别。 为了追求更高效的系统,阿里巴巴、浙江大学和史蒂文斯理工学院(Stevens Institute of Technology)的研究人员设计了一种方法,称为 LIBS(Lip by Speech),利用从语音识别器中提取的特征作为补充线索。他们说,在衡量准确性的在两个行业标杆基准测试上,它以7.66% 和2.75% 的字符错误率优于基线。 LIBS 和其他类似的解决方案可以帮助那些听力不好的人观看没有字幕的视频。据估计,全世界有4.66亿人遭受听力丧失,约占全世界人口的5%。根据世界卫生组织的数据,到2050年,这个数字可能会超过9亿。 LIBS 从人类说话者的视频中提取有用的音频信息,在多个尺度上,包括序列级、上下文级和帧级。然后通过识别它们之间的对应关系将这些数据与视频数据对齐...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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