以极验为例，我们的验证样式支持界面自定义配置界面风格、背景图片、验证形式、难度等级都可按需配置，配置即生效，无需代码改动或上线排期。企业可以根据品牌调性、用户群体、地域特征自由调整。3.2灵活部署：为不同场景选最合适的验证方式以极验为例，我们不仅提供“多种验证形式”与“自定义配置”，还有三种部署模式可以选择，可以让企业依据自身业务场景与安全需求灵活组合：•AI智能模式：由极验AI自动识别风险，对可

在广告领域，它被用作点击欺诈的手段：机器人在按点击付费的广告活动中模拟真实互动，耗尽广告预算，同时避开谷歌或Meta的欺诈过滤器。尽管不是传统的分布式拒绝服务工具，但像BotBrowser这样的工具的高性能渲染和多实例支持能够实现“慢速攻击风格”的攻击，即伪造会话以持续的、类似人类的请求淹没服务器。这可不是普通的爬虫行为；本文探讨了 BotBrowser 的内部工作原理，并研究了极验如何利用多层保

市面上已经有很多基于位置服务的应用场景，如运动品类应用基于地理位置生成运动轨迹，企业办公应用基于定位信息进行打卡，游戏品类应用基于位置信息开发区域排名，电商品类应用基于位置发放区域性优惠券等等。极验设备验是极验近期推出的一款风控产品，通过三维复合和弱特征归因算法等生成了设备唯一标识符，可以检测不限于虚拟定位、模拟器、篡改、代理、多开、越狱等多种风险，为企业的安全前行保驾护航。该服务会使用指定的 G

《2024网络金融黑产研究报告》揭示黑产五大技术演变：NFC远程盗刷、API批量套利、大模型滥用、DNS劫持及代理攻击隐蔽化。

极验始终相信，好的安全方案不是“把用户挡在门外”。

极验作为鸿蒙 Next 系统 SDK 深度合作伙伴，全线产品以 “安全能力原生适配” 响应鸿蒙生态扩张需求

卷积神经网络广泛应用在各种任务，比如图像分类、目标检测等，性能也越来越好，但都趋向于使用更深更复杂的结构来提升性能而不太关注计算代价，使得将这些模型直接部署在移动设备困难重重。本文针对传统卷积计算量大的缺点，对传统卷积模块进行了改进，该结构更高效，为在移动设备上部署带来了可能。Roofline Model在介绍具体的原理之前，我们先来与模型计算性能相关的几个概念： （1）计算量：对于给定大小的输入

今天想和大家分享的是图卷积神经网络。随着人工智能发展，很多人都听说过机器学习、深度学习、卷积神经网络这些概念。但图卷积神经网络，却不多人提起。那什么是图卷积神经网络呢？简单的来说就是其研究的对象是图数据（Graph），研究的模型是卷积神经网络。为什么有图卷积神经网络自2012年以来，深度学习在计算机视觉以及自然语言处理两个领域取得了巨大的成功。和传统方法相比，它好在哪里呢？假设有一张图，要做分类，