生成模型伪造鉴别第14页

使用WAF防御网络上的隐蔽威胁之CSRF攻击

在网络安全领域，除了常见的XSS（跨站脚本）攻击外，CSRF（跨站请求伪造）攻击也是一种常见且危险的威胁。这种攻击利用用户已经验证的身份在没有用户知情的情况下，执行非授权的操作。

H3h3QAQ·2024-01-15 18:44

2018-文本分类文献阅读总结

文章1GenerativeandDiscriminativeTextClassificationwithRecurrentNeuralNetworks时间：2017机构：GoogleDeepMind生成模型

weixin_30814223·2024-01-15 17:38

村痞恶霸必须除

李二滚私刻公章，对外签订非法合同，构成伪造人民团体印章罪，同时，代表人民团体从事公务，在法律上以国家工作人员论，其把财物中饱私囊的行为构成贪污罪。

军范律政·2024-01-15 14:32

ChatGPT 和文心一言的优缺点及需求和使用场景

ChatGPT和文心一言是两种不同的自然语言生成模型，它们有各自的优点和缺点。

csdn_aspnet·2024-01-15 14:02

Stable Diffusion这样的文本-图像生成模型有记忆吗？

AIGCer分享一篇分析该现象的文章，通过两个案例研究深入挖掘了文本复制现象，旨在为未来生成模型的改进提供重要的指导。

AI生成未来·2024-01-15 13:13

阿里视频生成大模型I2VGen-XL的论文来了！视频合成新范式

几个月前阿里云推出了视频生成模型I2VGen-XL，该模型适用于短视频内容制作和电影制作等多种场景。

AI生成未来·2024-01-15 13:43

6.关于jwt

一种比较简单的办法就是直接存储用户信息的JSON串，这会造成下面的几个问题：非浏览器环境，如何在令牌中记录过期时间如何防止令牌被伪造JWT就是为了解决这些问题出现的。

_语墨·2024-01-15 11:15

PyTorch深度学习实战（30）——Deepfakes

Deepfakes原理2.数据集分析3.使用PyTorch实现Deepfakes3.1random_warp.py3.2Deepfakes.py小结系列链接0.前言Deepfakes是一种利用深度学习技术生成伪造视频和图像的技术

盼小辉丶·2024-01-15 10:51

GPT与文心一言大模型的比较与展望

和文心一言的语言理解表现5展望GPT和文心一言未来的发展5.1技术改进5.2应用扩展结语前言随着人工智能技术的飞速发展，自然语言处理领域的两个引领者，GPT（生成式预训练模型）和文心一言（一种中文文本生成模型

cooldream2009·2024-01-15 10:16

【期末总复习】计算机视觉导论

1、计算机视觉的三大任务分类、检测（定位）、分割（语义和实例）2、生成对抗网络的基本概念生成对抗网络GAN是一种用于生成模型的机器学习框架。它由两个主要组件组成：生成网络和判别网络。

hellenionia·2024-01-15 08:43

蜂蜜在夏天最容易发酵变质，也是鉴别纯蜂蜜的最好时机！

夏季是蜂蜜最容易发酵变质的时节，也是检验蜂蜜品质的好机会。秦岭一白常在评论区看到：好蜂蜜是不会变质的。这句话是不对的！能扛过夏天的蜂蜜不一定是好蜂蜜，扛不过夏天的蜂蜜也不一定是劣质蜜。吴杰《蜂蜜学》：蜂蜜发酵是由于耐糖酵母菌对葡萄糖和果糖所起的作用而引起的，其结果是产生酒精和二氧化碳。蜂蜜发酵后，带有酒味、酸味和厌人的腐败味，产生大量的白色泡沫，甚至溢出容器....本文将蜂蜜区分为浓缩蜜、假蜂蜜、

秦岭一白·2024-01-15 07:31

高级检索增强生成技术(RAG)全面指南：原理、分块、编码、索引、微调、Agent、展望...

然而，生成模型也不能避免其固有的局限性，包括产生幻觉的倾向，在数学能力弱，而且缺乏可解释性。

zenRRan·2024-01-15 05:28

Rethinking Deep Neural NetworkOwnership Verification: Embedding Passports toDefeat Ambiguity Attacks

暗紫色的乔松(-_^)·2024-01-15 05:47

我在爱购的旅程

）我真正的看懂爱购从20202.25号培训班开始[晚安❤语]今天晚上都没来跟大家互动，不是因为忘记了，而是因为我在学习，我参加了爱购的新人培训班，如饥似渴的学习，真心发现，学习是最低成本的投入，我们借鉴别人的经验来成就自己

零空起舞·2024-01-14 21:22

希望好消息快点传递过来！

今天朋友圈里在传递这则寻人启事，大家都在帮忙找这个孩子，刚刚朋友圈有人发截图说找到孩子了，一会儿又辟谣说没找到，如果没有找到，为什么会有人伪造孩子找到的信息呢？是出于什么心态？

倪映琼·2024-01-14 19:32

Consistency Models

为了克服这一限制，我们提出了一致性模型，这是一种新的生成模型家族，可以在没有对抗性

通街市密人有·2024-01-14 18:13

项羽找刘邦单挑，刘邦回了八个字，竟流传至今成文人口头禅

张良伪造韩王书给项羽，说：“刘邦意在关中，

冷历史·2024-01-14 13:38

AIGC实战——自回归模型(Autoregressive Model)

.构建LSTM模型4.1模型架构4.2LSTM计算流程4.3训练LSTM5.LSTM模型分析小结系列链接0.前言自回归模型(AutoregressiveModel)通过将生成问题视为一个序列过程来简化生成模型

盼小辉丶·2024-01-14 13:46

CVE-2023-33246 RCE漏洞复现

此外攻击者还可以通过伪造RocketMQ协议内容来达到同样的效果。影响版本Ap

七堇墨年·2024-01-14 13:34

DVWA通关全集

目录BruteForce——暴力破解CommandInjection——命令注入CSRF——跨站请求伪造FileInclusion——文件包含FileUpload——文件上传DOMBasedCrossSiteScripting

ve9etable·2024-01-14 11:09

PET/CT在评价免疫检查点抑制剂疗效中的作用

868851c7e689·2024-01-14 10:08

Stable Diffusion XL（SDXL）核心基础知识

三、SDXL在训练上的技巧（一）图像尺寸条件化（二）图像裁剪参数条件（三）多尺度（宽高比）图片训练一、StableDiffusionXL基本概念StableDiffusionXL或SDXL是最新的图像生成模型

丁希希哇·2024-01-14 07:59

摩方视点丨区块链技术能否真正应用到物流领域？

狭义来讲，区块链是一种按照时间顺序将数据区块以顺序相连的方式组合成的一种链式数据结构，并以密码学方式保证的不可篡改和不可伪造的分布式账本。

摩方智享·2024-01-14 07:37

深度生成模型（Deep Generative Models）

什么是机器学习深度生成模型（DeepGenerativeModels）是一类利用深度学习方法生成新样本的模型。这些模型通常被用于生成与训练数据集相似的新数据，例如图像、文本或音频。

草明·2024-01-14 06:53

《布拉格之墓》带我们进入惊心动魄的阴谋故事中

有书评说："这是一部关于偏执狂、偏见和伪造的悬疑小说，让我们得以通往一个充满城市街道、奇异轶事、美食菜单和阴险思想的世界。埃科在《玫瑰的名字》之后

昊妈爱阅读·2024-01-14 04:34

自由创作 “疯狂红五月”主题阅读月星辰有约96

阅读的经典名言警句1、不去读书就没有真正的教养，同时也不可能有什么鉴别力。——赫尔岑2、读书之于头脑，好比运动之于身体。——艾迪生3、千里之行，始于足下。——老子4、旧书不厌百回读，熟读深思子自知。

Antonio李星辰·2024-01-14 04:55

莫让雅好误此身

特别是收藏，没有金刚钻就别揽瓷器活，这个金刚钻既有物质基础资金底子，又要有艺术眼光鉴别能力。否则，离败家丧身就不远了。

奇门勇·2024-01-14 04:57

Django学习（四）- 表单提交

1.CSRFCSRF,CrossSiteRequestForgery,跨站点伪造请求，防止恶意访问的请求验证django自己集成了一个快捷进行验证配置的方法django第一次响应来自某个客户端的请求时，

MA木易YA·2024-01-14 03:09

学习下AI监控

它具备超清视频画面品质，并适用智能分析和智能鉴别。与传统的视频监控相比，AI监控系统具有更高的安全性和智能性。

捷利迅分享·2024-01-14 02:49

第二章单变量线性回归

模型描述房价预测问题给出一个房子大小和对应价格的数据集，用这些数据来预测价格（给定一个新的大小）符号表示image.png如图中所示m表示训练集的大小，x输入变量（特征），y输出变量（目标变量）解决方案由“学习算法”通过训练数据集生成模型

Limit_·2024-01-14 01:14

【人工智能】FaceChain-FACT：秒变丝滑人像大师，无需任何训练！

FaceChain-FACT的独特之处在于它不需要进行繁琐的训练过程，而是利用基于深度学习的生成模型，结合先进的图像处理算法，实现了高质量的人像生

德天老师·2024-01-14 01:47

每天成语

【违法】：这两天老干妈和腾讯上了热搜榜，说是老干妈欠腾讯推广费用，老干妈一脸茫然不知道怎么回事的就被查封了一千多万，最后发现是老干妈和腾讯合同纠纷源自三人伪造合同经查明，3犯罪嫌疑人伪造老干妈印章与腾讯签订

universe新视界·2024-01-14 00:41

我为什么使用Jumpserver开源堡垒机？以我的应用场景为你解答。

我们都知道堡垒机的最大作用其实是是保障网络和数据不受外部入侵和内部破坏，通过对运维操作进行集中管理，实现对运维人员的身份鉴别、权限控制和操作行为审计。通过堡垒机，可以监控运维人员

你吃西瓜我吃皮·2024-01-13 23:43

中间人攻击如何进行防护

中间人攻击（Man-in-the-MiddleAttack，简称MITM攻击）是一种常见的网络攻击方式，攻击者通过截获两个通信实体之间的通信数据，并在此基础上进行篡改、窃取或伪造等恶意行为。

德迅云安全-文琪·2024-01-13 18:55

机器学习扩散模型简介

扩散模型是生成模型，在过去几年中越来越受欢迎，这是有充分理由的。仅在2020年代发布的几篇开创性论文就向世界展示了Diffusion模型的能力，例如在图像合成方面击败GAN[6]。

无水先生·2024-01-13 17:18

【信息安全】深度分析邮件安全及钓鱼攻击防范

邮件服务通常受到以下几个方面的安全威胁或干扰：垃圾广告邮件诈骗类钓鱼邮件攻击携带勒索病毒附件邮件攻击邮件发件人伪造邮件服务器本身的安全漏洞通过部署合理的

Keyli0n·2024-01-13 17:47

加拿大又栽了

调查发现，该批输华猪肉随附的官方兽医卫生证书系伪造，并发现共有188份伪造证书

永恒_4efd·2024-01-13 16:44

利用双对比学习模型DCL鉴别视频中伪造的面部

这些伪造的面部在程序的优化下达到了以假乱真的效果，随之也带来了一些侵犯肖像权等潜在的问题。

CV案例精选·2024-01-13 15:01

漏洞2

1.跨站点请求伪造(CSRF)1.1简介CSRF攻击的全称是跨站请求伪造(crosssiterequestforgery):是一种对网站的恶意利用，尽管听起来跟XSS跨站脚本攻击有点相似，但事实上CSRF

吴少侠·2024-01-13 13:31

SAP系统和微信集成的系列教程之九：如何将微信用户发送给微信公众号的内容自动转存到SAP C4C系统

需要注意的是，时隔三年，微信公众号的开发流程可能有所变化，请大家自行鉴别。和微信公众号集成的系统，我三年前选择的是SAPCloudforCustomer.系列目录(1)微信开发环境的搭建(2

JerryWang_汪子熙·2024-01-13 13:23

BIOS知识枝桠——GPU

GPU理论阐述概念功能供应商NVIDIAGPU名称解读显存GPU/显卡信息查看、鉴别工具显示接口GPU通用计算编程科普类文章，无实际技术相关，内容来源网络概念图形处理器（英语：GraphicsProcessingUnit

Hi,Hubery·2024-01-13 12:54

2022-09-15太阴病为里阴证

太阴病与阳明病鉴别特征：太阴病与阳明病同为里证。太阴病为里阴证，性质为里虚脏寒；阳明中寒，胃家虚（《伤寒论》：“阳明病，若能食，名中风，不能食，名中寒。”

幸运草_3b1a·2024-01-13 09:18

HTTPS和加密算法以及HTTP2

对称加密与非对称加密数字签名与证书HTTPS的握手HTTPS的优化关于HTTP/2HTTP/2的特点：HTTP/2的内核：CDNWebSocketHTTPS由于HTTP整个传输过程完全透明，任何人都能够在链路中截获、修改或者伪造请求

浮尘笔记·2024-01-13 09:36

上海AI实验室等开源，音频、音乐统一开发工具包Amphion

Amphion可帮助开发人员研究文本生成音频、音乐等与音频相关的领域，可以在一个框架内完成，以解决生成模型黑箱、代码库分散、缺少评估指标等难题。

RPA中国·2024-01-13 08:21

“输不起”的孩子如何能赢

近日，广东湛江一名高考生伪造清华录取通知书露馅引发热议，将235分的实际成绩改成702分。

1a3afebe4cc0·2024-01-13 04:25

虹科新闻丨LIBERO医药冷链PDF温度计完成2024年航空安全鉴定，可安全空运！

虹科LIBERO系列PDF温度记录仪已获得2024年的上海化工院的货物运输条件鉴定书和北京DGM迪捷姆的航空运输条件鉴别报告书，可安全空运！上海化工院安全空

虹科电子科技·2024-01-12 17:05

网络安全等级保护测评方案

主机安全：包括身份鉴别、访问控制、安全审计、入侵防范、恶意代码防范和资源控制等。应用安全：包括身份鉴别、访问控制、安全审计、通信完整性、通信保密性、

软件项目资料查询库·2024-01-12 12:47

DomainForensics: Exposing Face Forgery across Domains via Bi-directional Adaptation

一、研究背景1.新的深度伪造手段层出不穷且生成的图片与现有数据集差距极大。2.现有数据集上性能良好的检测技术在面对新的伪造手段时会出现性能骤降现象。

二苏旧局吖·2024-01-12 09:26

Self-supervised Learning of Adversarial Example: Towards Good Generalizations for Deepfake Detection

一、研究背景将Deepfake检测器用于不可见的伪造手段仍比较困难。先有提升检测器泛化性能的思路有两种，但都有缺陷：合成伪造数据：能合成的伪造类型比较有限。

二苏旧局吖·2024-01-12 09:25

2022-ECCV-Hierarchical Contrastive Inconsistency Learning for Deepfake Video Detection

一、研究背景1.真实视频和伪造视频的面部动作规律不同，二者的时序信息不一致性可以作为识别深度伪造的有效线索。2.现有的方法倾向于施加二分类监督，限制了模型只能关注类别层面的差异。