基于深度学习的恶意URL识别

网络攻击日益成为一个严重的问题.在这些攻击中,恶意URLs经常扮演着重要角色,并被广泛应用到各种类型的攻击,比如钓鱼、垃圾邮件以及恶意软件中.检测恶意链接对于阻止这些攻击具有重要意义.多种技术被应用于恶意URLs的检测,而近年来基于机器学习的方法得到越来越多的重视.但传统的机器学习算法需要大量的特征预处理工作,非常耗时耗力.在本文中,我们提出了一个完全基于词法特征的检测方法.首先,我们训练一个2层的神经网络,得到URLs中的字符的分布表示,然后训练对URL的分布表示生成的特征图像进行分类.在我们的试验中,使用真实数据,取得了精度为0.973和F1为0.918的结果.     

基于DPI的用户兴趣实时分类

近年来,随着大数据发展热潮兴起,电信运营商能获得的DPI数据规模越来越大。如何对如此海量的DPI数据进行实时的挖掘和分类是运营商研究的热点。设计了一种基于混合n-gram特征的URL分类算法和基于Doc2Vec模型的文本分类算法相结合的DPI数据分类方法,大大提高了DPI数据的分类速度和分类准确率,为电信运营商进行精准营销提供了良好的基础。     

数据资产管理及关键技术的应用

数字化转型是企业通向未来的必由之路，而数据资产管理是实现企业数字化转型的重要一环。数据资产管理可以有效控制、保护、交付和提高数据资产的价值。对数据资产管理的基本概念、管理流程和框架，数据资产生命周期管理进行深入介绍，并对一些前沿技术，包括AI/机器学习、数据编排、知识图谱等在数据资产管理的应用进行了探讨。