Azure AI Content Safety 检测应用程序和服务中用户生成和 AI 生成的有害内容。Azure AI 内容安全包括文本和图像 API，可用于检测有害材料。交互式 Content Safety Studio，可用于查看、浏览和试用用于检测不同形式的有害内容的示例代码。内容筛选软件可以帮助你的应用遵守法规或维护用户的预期环境。

物联网(Internet of Things，简称IoT)是指通过互联网将物体和设备连接起来，使它们能够互相传递数据，以实现更智能化的操作和管理。随着物联网技术的不断发展，越来越多的设备和系统都在连接互联网，这为我们提供了更多的方便和便利。然而，这也带来了数据安全和设备安全的挑战。物联网设备的安全性对于保护个人隐私和财产安全至关重要。如果这些设备被恶意攻击者入侵，他们可以窃取敏感数据，篡改设备功能

如果你是一枚Coder，但是你不知道Github，那么我觉的你就不是一个菜鸟级别的Coder，因为你压根不是真正Coder，你只是一个Code搬运工。说明你根本不善于突破自己！为什么这么说原因很简单，很多优秀的代码以及各种框架源码都存放于github当中！

将一段数据（任意长度）经过一道计算，转换为一段定长的数据(不可逆性（单向） 几乎无法通过Hash结果推导出原文，即无法通过x的Hash值推导出x无碰撞性 几乎没有可能找到一个y，使得y的Hash值等于x的Hash值雪崩效应 输入轻微变化，Hash输出值产生巨大变化从时代发展的角度看，网络安全的知识是学不完的，而且以后要学的会更多，同学们要摆正心态，既然选择入门网络安全，就不能仅仅只是入门程度而已，

从时代发展的角度看，网络安全的知识是学不完的，而且以后要学的会更多，同学们要摆正心态，既然选择入门网络安全，就不能仅仅只是入门程度而已，能力越强机会才越多。因为入门学习阶段知识点比较杂，所以我讲得比较笼统，大家如果有不懂的地方可以找我咨询，我保证知无不言言无不尽，需要相关资料也可以找我要，我的网盘里一大堆资料都在吃灰呢。干货主要有：①1000+CTF历届题库（主流和经典的应该都有了）②CTF技术文

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自监督学习（SSL）是机器学习（ML）中的一种训练方式，它鼓励模型使用未标记的数据进行学习。它不是依赖于大量标记和注释数据的模型（在监督学习的情况下），而是根据非结构化输入为数据生成标签。在计算机视觉 （CV） 中，您可以使用灰度图像或半张图像来训练 ML 模型，以便它能够准确预测另一半或哪些颜色的去向。自监督学习在计算机视觉和自然语言处理 （NLP） 中特别有用，在这些应用中，训练模型所需的数据

回顾我们的做题过程，我们从一个原图片 X 出发，施加一个很小的扰动向量，获得样本 Y，且 AI 对 Y 的表现与对 X 的表现非常不同。这样的样本被称为「对抗样本」，如何构造高质量的对抗样本、利用对抗样本来改进模型的鲁棒性，是机器学习研究中逐步受到重视的一个方向。需要注意的是，攻击统计学习 AI 模型，往往需要进行一些数学推导。如果读者有兴趣，笔者推荐了解一下 kNN、kmeans、混合高斯模型等

第一种是报网络安全专业，现在叫网络空间安全专业，主要专业课程:程序设计、计算机组成原理原理、数据结构、操作系统原理、数据库系统、 计算机网络、人工智能、自然语言处理、社会计算、网络安全法律法规、网络安全、内容安全、数字取证、机器学习，多媒体技术，信息检索、舆情分析等。第二种是自学，就是在网上找资源、找教程，或者是想办法认识一-些大佬，抱紧大腿，不过这种方法很耗时间，而且学习没有规划，可能很长一段时

自监督学习（SSL）是机器学习（ML）中的一种训练方式，它鼓励模型使用未标记的数据进行学习。它不是依赖于大量标记和注释数据的模型（在监督学习的情况下），而是根据非结构化输入为数据生成标签。在计算机视觉 （CV） 中，您可以使用灰度图像或半张图像来训练 ML 模型，以便它能够准确预测另一半或哪些颜色的去向。自监督学习在计算机视觉和自然语言处理 （NLP） 中特别有用，在这些应用中，训练模型所需的数据