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不管你个人对色情的看法如何,有时候看色情图片和视频都是不可接受的。例如,在工作中浏览色情内容通常是一种可以解雇的罪行,当地法律通常禁止儿童接触到明显的图像。为了维护这些标准,公司和家长经常依赖内容过滤器来阻止对"成人"网站的访问。社交媒体公司也在尽其所能,自动检测并删除色情图片。但是有一个问题。自动色情检测系统并不像你希望的那样准确。机器学习与粗图机器学习是一种相对较新的技术,它允许企业自动化关键任务。通过显示一个特殊的计算机算法足够的特定文件类型或图片的例子,该系统可以学习如何识别每种文件类型或图片的识别特征。以熊猫穹顶为例。我们的反恶意软件系统经过训练可以自动阻止和清除病毒,ddos怎么破防御,即使我们以前从未见过这种病毒。这是怎么回事?我们的系统已经过训练,使用了数以万计的不同恶意软件的例子;然后它学会了——以高度的准确性——在其他应用程序、链接和电子邮件附件中发现相同的信号。色情拦截器的工作原理与此类似。通过向系统显示足够多的色情图片,BAT大企业如何防御ddos攻击,应用程序可以识别出其他潜在的攻击性图片。但是有个问题。裸体的细微差别自动检测色情的问题在于,每个人对什么是可接受的和不可接受的定义都略有不同。一个穿比基尼的女人的照片也许不错,但是类似的穿着内衣的女士的照片就不行了。根据计算机算法,这两张照片中的女性穿着大致相同的衣服,cc策略防御软件,但它很难确定这些衣服的背景。社交网络正经历着这个问题。Facebook著名的删除母乳喂养母亲的照片,例如,因为他们的算法无法理解图片的上下文。Tumblr自去年12月启动色情过滤器以来,问题更大了——系统错误地标记并删除了各种非色情图像,包括鱼、花瓶和巫婆。不管智能过滤器是否允许或阻止边界图像,都会有人感到不安。归根结底,使用机器学习构建的智能系统是有缺陷的,因为编程的人无法明确指出"好"和"色情"之间的界限到底在哪里。这些算法也许能够屏蔽99.9%的可疑内容,但剩下的0.1%永远是个问题。这些细微差别与反恶意软件检测无关,因为文件只能是两种状态之一:"病毒"或"非病毒"。另一方面,图像有三种状态:"色情"、"非色情"和"也许是色情"。"也许色情"是机器学习可能(也确实)失败的地方。未来几年,高防防御cc,自动化系统的大部分投资也将在这里进行。ML功能强大、实用且灵活。也许你的这些系统能真正符合你的喜好。要了解更多关于机器学习的保护能力和它如何保护你现在,哪个免费高防的cdn好,请下载免费试用的熊猫安全穹顶。

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