元学习——让机器学习学会学习
一、概述 现代机器学习模型通常使用手工设计的特征和固定的学习算法，然后针对特定的任务从零开始进行训练，特别是在
从技术角度解读等保2.0对数据安全的要求
本文中以等保2.0三个标准，摘录对数据安全、个人信息保护相关要求，同时对其进行技术层面的解读，以供参考。
从“青铜”到“王者”-图嵌入技术的在社区发现应用中的升级之路
图表示学习是一种把模型跟机器学习方法相结合的一类技术，当前比较热门的主要有两大类：图嵌入(Graph Embedding)和图神经网络(Graph Neutral Network)。图模型的应用非常广泛，如社交网络，通信网络。在安全领域图模型也有关越来越广泛的应用，比如黑灰产团伙挖掘、安全知识图谱、欺诈检测等等。
海量攻击数据的拟合实践
攻防的世界永远是不对等的。威胁情报的理念是从交换和价值传递方向上去解决这个问题，起码让“下一个受害者”做到及时止损。从六度空间的理论来说，如果第一个受害者或安全研究员发现 了威胁，最多只需要传递六次就能到达“第二个受害者”。如果将所 有安全大数据比喻成一座冰山，威胁情报传递的仅仅是浮在水面上 的一角，尤其是水下冰山中的海量攻击数据，拥有巨大的开采价值。 安全厂商通过各种多段在多年内累积的攻击数据，里面包含了大量的 攻击行为，是天枢实验室的发力点之一。其中一个很重要的发力方向 就是利用数据科学方法，去拟合攻击者的思维和攻击特征，最终形 成设备和平台的检测能力。