360公布权威机构对扣扣保镖的测试报告

中国信息安全测评中心发布的检测报告显示,360扣扣保镖不存在明显的安全漏洞,也未发现其存在自我复制行为及不当数据发送行为。这证实了该软件并非木马病毒,也没有窃取用户隐私等行为。

原文链接

http://bbs.360.cn/3237987/40119072.html

 

作为技术人员,我一直认为至少有一个是非曲直是可以非常客观衡量的

那就是软件本身是否有问题

11月12日,我国信息安全领域的权威测试机构——中国信息安全测评中心公布了对360扣扣保镖(版本号v1.0.0.1005)的检测报告。检测结果显示,未发现360扣扣保镖存在明显可被利用的脆弱性,未发现扣扣保镖存在自我复制行为,未发现扣扣保镖有不正常的向服务器发送数据的行为,等等。多位专家认为,检测报告证实了360扣扣保镖不是木马病毒,也不存在所谓“后门”和窃取用户隐私、复制QQ好友信息的行为。

 

那么现在,那些“可以”查杀扣扣保镖的安全软件情以何堪?

跟着腾讯这个流氓,一起脱掉内裤么?

 

金山?以后拿什么相信你?虽然以前也不很欣赏你

可牛?以后拿什么相信你?虽然以前根本不认识你

 

继续观察,那些失去诚信,没有道德准则,只有商业利益的公司,最后能挣到几个商业利益

 

当然,除非下一集连续剧里面,中国信息安全测评中心成了幕后的大反派

 

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上网搜了一下,百度的搜索引擎绝对比不过google的

有图有真相

 

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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