
طراحی کانکشن هوشمند کریو تضمینی شیر کانکشن
دانلود کانکشن سیسکو برای مک
خرید وی پی ن pptp خرید گن وی کر دانلود کانکشن کریو 4speed ضد فیلتر نیمباز
دانلود کانکشن گلد کریو دانلود کانکشن نود32 دانلود کریو 64 خرید شارژ فیلترشکن kerio آنتی فیلتر برای کامپیوتر
خرید vpn لایک خرید پژو وی 9 دانلود کانکشن مولتی خرید شارژnext vpn
/>
تشخیص چهره بیشتر از بیشتر فناوری ها در این وبلاگ ظاهر می شود. این امر تا حدی به این دلیل است که هوش مصنوعی زمینه ساز به سرعت پیشرفت می کند ، توانایی سیستم های کم هزینه را برای مطابقت با چهره های موجود در پایگاه داده ها افزایش می دهد. حماسه Clearview یک مثال خوب است ، جایی که یک استارت آپ کاملاً جدید آنچه را که قرار است یک سیستم بسیار قدرتمند باشد ، جمع کرده است. جزئیات بیشتر در لیست مشتری های Clearview ، به لطف نشتی ، که توسط BuzzFeed گزارش شده است ، در حال ظهور است:
آژانس اصلی اجرای قانون ایالات متحده ؛ مهاجرت ، وزارت دادگستری ، خرده فروشانی مانند Best Buy و Macy's و صندوق ثروت مستقل امارات متحده عربی از جمله هزاران نهاد دولتی و مشاغل خصوصی در سراسر جهان به عنوان مشتریان
و به نظر می رسد که سرمایه گذاران شرکت و همچنین مشتریان و دوستان آن به طور کلی در طی توسعه خود به این ابزار دسترسی داشتند. ، که بعضی اوقات آنها را برای اهداف مشکوک استفاده می کردند:
افرادی که ارتباطات Clearview دارند ، از تشخیص چهره در مهمانی ها ، تاریخ ها و جلسات تجاری استفاده می کردند و قدرت آن را نشان می دادند سرگرمی یا استفاده از آن برای شناسایی افرادی که نام آنها را نمی شناختند یا
اگر هیچ چیز دیگری نیست ، یادآوری ترسناک از چگونگی استفاده این فناوری توسط افرادی است که آن را دارند در حال حاضر قدرت در جامعه برای تقویت موقعیت خود با جاسوسی مخفیانه از رقبا و تهدیدهای احتمالی. هرچه این فناوری قدرتمندتر باشد ، برای این افراد جذاب تر خواهد بود و خسارت احتمالی آن بیشتر خواهد شد.
براساس گزارشی ، Clearview قصد دارد با ایجاد دوربین های نظارتی و عینک واقعیت افزوده ای که مبتنی بر آن است ، در پایگاه داده خود – و شاید بر اساس مشهوریت فعلی آن – ایجاد کند. نرم افزار حداقل مردم اکنون می توانند از قانون حفظ حریم خصوصی مصرف کننده کالیفرنیا استفاده کنند تا ببینند اطلاعات Clearview در مورد آنها چیست. GDPR اتحادیه اروپا باید دسترسی یکسان به جزئیات را برای شهروندان اتحادیه اروپا فراهم کند ، اگرچه هنوز کسی گزارش نکرده است که چنین کاری را انجام داده باشد. در پیشرفت جالب دیگر ، ایالت ورمونت از Clearview شکایت کرد و این شرکت را به جمع آوری غیرقانونی عکس از ساکنان ایالت به منظور ساختن "بانک اطلاعاتی نظارت دیستوپی" متهم کرد. متأسفانه ، فقط Clearview نیست که باید نگران آن باشیم. OneZero گزارشی از شرکتی بنام Wolfcom دارد که در حال توسعه تشخیص چهره مستقیم برای دوربین های بدن پلیس ایالات متحده است. این یک تصمیم مهم است ، زیرا آکسون ، بزرگترین شرکت تولید کننده دوربین های بدن در ایالات متحده ، سال گذشته اعلام کرد که تشخیص چهره را به سیستم های خود اضافه نمی کند. ممکن است اعلامیه ولفکام آکسون را به دنبال پیروی از خواستگاری سوق دهد و تشخیص چهره به عادی دوربین های بدن پلیس در ایالات متحده تبدیل خواهد شد. این یک اثر کلاسیک برجسته است که با استفاده از آن ، حرکات انقلابی یک بازیکن می تواند کل صنعت را پس از آنها سوق دهد. در زمینه فرسایش حریم خصوصی ، این خبر بد است.
در اتحادیه اروپا ، یک گزارش فاش شده نشان داد که پلیس می خواهد یک شبکه پان اروپایی از پایگاه داده های تشخیص چهره ایجاد کند. این ممکن است کاملاً در مقیاس 3 میلیارد چهره ادعای Clearview نباشد ، اما همچنان یک سیستم بزرگ و قدرتمند خواهد بود. در صورت ایجاد ، احتمالاً نیروی پلیس اتحادیه اروپا را ترغیب به استفاده منظم از آن می کند ، زیرا این یک منبع اصلی رسمی خواهد بود از اتحادیه اروپا این امر باعث می شود كه كاربرد تشخیص چهره توسط پلیس در اروپا عادی شود.
چند هفته پیش ، گزارشی خسته کننده نشان داد که اتحادیه اروپا راه دیگری را طی می کند و تشخیص چهره در فضاهای عمومی را ممنوع می کند. اما وقتی استراتژی هوش مصنوعی منطقه آزاد شد ، چنین تعهدی را کنار گذاشت. به طور کلی ، سند اتحادیه اروپا "درباره هوش مصنوعی – رویکرد اروپایی به تعالی و اعتماد به نفس" ، از صحبت کردن در مورد شناخت عمیق صورت ، حتی اگر مسلماً مشکل ساز ترین کاربرد AI امروز است. به نظر می رسد ، این نشان می دهد که کمیسیون اروپا قصد دارد تشخیص چهره را در فضاهای عمومی مستقر کند. احتمالاً "ضمانت" وجود دارد ، اما پس از اجازه دادن ، سوء استفاده احتمالاً بیشتر است. دولت بریتانیا هیچ صلاحیتی برای حمایت آشکار از پروژه های تشخیص چهره ندارد ، همانطور که توسط International International یادداشت شده است. به عنوان مثال:
FACER2VM یک برنامه تحقیقاتی پنج ساله است که هدف آن تشخیص چهره است تا سال 2020 همه کاره است.
این پروژه فناوری تشخیص نا محدود چهره را برای طیف گسترده ای از برنامه های کاربردی این رویکرد به هدف طراحی راه حل های یادگیری جدید ماشین ، که ترکیبی از تکنیک یادگیری عمیق با اطلاعات پیشرفته پیشرفته منتقل شده توسط مدل های صورت سه بعدی است. پلیس متروپولیتن لندن در حال حاضر اقدام به تشخیص چهره در زمان واقعی می کند. و این علیرغم نتایج ناامیدکننده حاصل از آخرین استقرار آزمون. در یک سایت ، تشخیص چهره 8،600 چهره گرفت و آنها را با یک لیست ساعت 7،292 نفر مقایسه کرد. سیستم هشت هشدار گزارش داده است. هفت نفر مثبت کاذب بودند و تنها یک مثبت مثبت. برای یادآوری در مورد مشکلات احتمالی ، در اینجا داستانی از آرژانتین آمده است ، که در آن مرد بد در ژوئیه 2019 به دلیل سرقت که سه سال پیش اتفاق افتاد ، در شهری در حدود 400 مایل دورتر دستگیر شد. معلوم است که این دزد شخصی به همین نام بوده است ، اما سیستم تشخیص چهره آن را گزارش کرده است و پلیس این اطلاعات را پیگیری کرده است. پلیس به جای اعتراف اشتباه خود فوراً ، این مرد را به مدت شش روز قبل از آزادی وی بازداشت کرد. این مسئله خطر استفاده از سیستم های "هوشمند" را که شامل تشخیص چهره می شوند ، برجسته می کند: آنها می توانند اجرای قانون را تشویق به عمل کردن کمتر از هوشمندانه ، صرفاً به دلیل اعتماد به نفس غیرمجاز به قابلیت های سیستم های مبتنی بر هوش مصنوعی. ما می توانیم انتظار داشته باشیم که بسیاری از این موضوعات را ببینیم ، زیرا پلیس در سراسر جهان پذیرش چهره در زمان واقعی را به عنوان روشی به ظاهر "آسان" برای تقویت توانایی خود در جلب توجه افراد مورد علاقه ، پذیرفته است.
تصویر برجسته vero66braud.
Glyn Moody یک روزنامه نگار آزاد است که در مورد حریم خصوصی ، نظارت ، حقوق دیجیتال ، متن باز ، کپی رایت ، ثبت اختراعات می نویسد و صحبت می کند. و مسائل مربوط به سیاست های مربوط به فناوری دیجیتال. وی شروع به پوشش استفاده از اینترنت تجاری در سال 1994 کرد و اولین فیلم سینمایی عمومی را در لینوکس نوشت ، که در اوت 1997 در Wired ظاهر شد. کتاب او "کد Rebel" ، اولین و تنها است تاریخچه دقیق ظهور منبع آزاد. در حالی که اثر بعدی وی ، "کد زندگی دیجیتال" ، به بررسی بیوانفورماتیک – تقاطع انفورماتیک با ژنتیک می پردازد.
خرید شارژnext vpn
دانلود کانکشن منیجر خرید vpn ارزان قیمت کریو در مک کانکشن هوشمند زرین
کانکشن ماکروفر مشکل کانکشن گوگل پلی دانلود کانکشن کریو 4speed
kerio خرید فیلتر شکن خرید کد ویندوز 10 خرید وینگل 3 دانلود کانکشن خام vpn دانلود کانکشن تونل پلاس برای اندروید
کروز کنترل سمند
تعریف دقیق آنچه که اسپم است دشوار است. آنچه می تواند یک خبرنامه مفید برای یک شخص باشد می تواند تبلیغات ناخواسته برای شخص دیگر باشد و در صورت ارسال به گیرنده اشتباه ، یک فرصت شغلی خوش آمدید به خوبی دریافت نمی شود.
با این حال ، در بیشتر موارد ، ایمیل ناخواسته ایمیلی است که ما درخواست نکرده ایم ، که نمی توانیم آن را مشترکاً لغو کنیم و به طور همزمان برای هزاران و میلیون ها گیرنده ارسال می شود. اسپم ایمیل بطور چشمگیری تکامل یافته است ، اما ابزارهایی را نیز برای کشف آن در اختیار داشته باشید. در اینجا چند روش استفاده شده توسط فیلترهای اسپم و ارائه دهندگان ایمیل برای تمیز نگه داشتن صندوق ورودی شما وجود دارد.
بیشتر ایمیل های اسپم که وارد صندوق ورودی ما می شوند ایمیل های بازاریابی و خبرنامه هایی هستند که حتی ممکن است ما مشترک آنها نباشیم. اگر از منبعی ارسال شده باشد که قصد خسته کننده نداشته باشد ، احتمالاً حاوی پیوند اشتراک نشده در قسمت پایین یا بدنه متن است. کمک به یافتن این دکمه ، با برجسته کردن آن و یا به طور خودکار شروع به کار ، یکی از راه های ارائه دهنده ایمیل شما برای کمک به شما در ماندن در صندوق ورودی صفر است.
ارائه دهندگان اسپم اغلب از یک دامنه تازه تنظیم شده برای ارائه ایمیل از آدرس IP قبلاً نامرئی استفاده می کنند. . متأسفانه ، این بدان معناست که اگر یک سرور ایمیل با دامنه جدید را راه اندازی کنید ، احتمالاً در دریافت ایمیل خود نیز دچار مشکل خواهید شد. فقط وقتی مخاطبین شما را به دفترچه آدرس خود اضافه می کنند یا ایمیل شما را از پوشه هرزنامه خارج می کنند باعث افزایش اعتبار شما می شود.
اگرچه اسپم ها می توانند تبلیغات خود را از سرورهای هک شده یا تازه تنظیم شده ارسال کنند ، اما احتمالاً پیامی مشابه میلیون ها گیرنده را در بر می گیرد. این کمک می کند تا کلمات و عبارات با پیام هایی که در پیام هایی که قبلاً به عنوان هرزنامه مشخص شده اند ، مطابقت داشته باشد.
به ویژه اگر آنها یک پایگاه کاربر بزرگ داشته باشند ، خدمات ایمیل می توانند این تصمیم را در اختیار مشتریان خود قرار دهند تا تصمیم بگیرند که ایمیل هرزنامه چیست و کدام یک نیست.
با نمایش فقط یک زیر مجموعه کوچک از کاربران ، ارائه دهنده می تواند تصمیم بگیرد که آیا ایمیل قانونی است یا هرزنامه.
DNSBL مکانیزمی است که از طریق آن ارائه دهندگان ایمیل می توانند بررسی کنند که آیا فرستنده قبلاً در حال گذراندن هرزنامه نگاری بوده است. مکانیسمی که این لیست ها در آن نگهداری می شوند ، تفاوت قابل توجهی دارند. بعضی از آنها از شیشه های عسل برای جذب و شناسایی اسپم استفاده می کنند ، در حالی که برخی دیگر متوسط هستند. به طور کلی ایمیل در لیست های سفید و لیست های خاکستری قرار می گیرد. لیست های خاکستری قابل توجه است زیرا ابتدا ایمیل های مشکوک را رد می کنند ، اما به آنها اجازه می دهند تا تحویل دوم خود را تحویل دهند. فرض بر این است که یک سرور پست الکترونیکی "مشروع" برای تحویل نامه از یک سرور اسپم خالص تلاش بیشتری خواهد کرد.
DKIM مکانیزمی است که با ثبت کلیدهای مجاز برای ارسال نامه نامه ، جعل آدرس ایمیل فرستنده را دشوار می کند. ماهیت نامه الکترونیکی به هر کسی امکان ارسال ایمیل از هر آدرس را می دهد و فیشینگ را خطرناک تر می کند ، در حالی که به اسپم ها اجازه می دهد از یک منبع قابل اعتماد تقلید کنند. با DKIM ، هر نامه الکترونیکی به صورت دیجیتالی با یک کلید امضا می شود. گیرنده می تواند این امضا را تأیید کند و علاوه بر این ، تأیید کند که آیا این کلید مجاز به ارسال پیام در سوابق DNS است یا خیر.
علاوه بر DKIM ، SPF به گیرنده اجازه می دهد تا تأیید کند که فرستنده مجاز است با استفاده از یک آدرس IP خاص ، ایمیل را برای یک دامنه ارسال کند. SPF همچنین می تواند برای انتقال ایمیل به شخص ثالث معتبر ، بدون ایجاد مکانیسم های ضد هرزنامه ، استفاده شود.
با DKIM و SPF ، چارچوب قدرتمندی را برای فیشینگ فراهم می کند و هرزنامه کردن نام شما بسیار دشوار است. با ارسال خط مشی DMARC ، یک فرستنده می تواند به گیرنده بگویید که ایمیل غیر سازگار را نپذیرد.
قبل از اینکه خالق بیت کوین ایده استخراج cryptocurrency را راه اندازی کند ، برخی دیگر در حال خواب دیدن استفاده از "اثبات کار" و & # 39؛ & # 39؛ برای متوقف کردن ایمیل هرزنامه به عنوان مثال ، پیشنهاد آدام هاشاش در سال 1997 پیشنهاد كرد كه فرستنده ایمیل می تواند چند ثانیه محاسبه رایانه دلخواه را برای تأیید هر ایمیل به عنوان یك بافر صرف كند. برای یک فرستنده گاه به گاه ، این مورد قابل توجه نخواهد بود ، اما زمان لازم برای هرکسی که سعی در ارسال میلیون ها ایمیل داشته باشد ، بیشتر از پاداش تبلیغاتی بالقوه است. متأسفانه ، چنین سیستم هایی هرگز در مقیاس بزرگ مستقر نشده اند.
اگر هر بار دریافت یک نامه الکترونیکی ، مبلغ کمی دریافت می کردید؟ مشابه گزاره هش ، این هزینه کمتری را برای هر ایمیلی ارسال می کند که برای ارسال کننده گهگاه ناچیز باشد.
اگر به همان اندازه ایمیل دریافت کنید که ارسال می کنید ، حتی بیرون خواهید آمد. با این حال ، در حال حاضر هیچ شبکه پرداختی وجود ندارد که بتواند به راحتی میلیون ها پرداخت در هر ثانیه را بدون پرداخت هزینه های قابل توجهی بپردازد ، و حتی گزینه های منبع باز مانند شبکه لایتنینگ هنوز از تصویب گسترده خود دور هستند. .
آنچه را که می خوانید دوست دارید؟
کف بزنید برای این پست. یا افکار خود را به اشتراک بگذارید!
لکسی کارشناس فنی مقیم وبلاگ است و از داشتن فناوری از طریق فناوری ، مسافرت فضایی و پنکیک های زغال اخته اشتیاق دارد.
jQuery (پنجره) .load (عملکرد ()
(یک تابع ()
var _fbq = windows._fbq || (windows._fbq = [])؛
اگر (! _fbq.loaded) {
var fbds = document.createElement (& # 39؛ اسکریپت & # 39؛)؛
fbds.async = درست؛
fbds.src = & # 39؛ https: //connect.facebook.net/en_US/fbds.js' ؛؛
var s = document.getElementsByTagName (& # 39؛ اسکریپت & # 39؛) [0]؛
s.parentNode.insert قبل از (fbds ، s)؛
_fbq.loaded = درست؛
}
_fbq.push ([‘addPixelId’, ‘709573189173934’])؛
} ())؛
windows._fbq = windows._fbq || []؛
windows._fbq.push ([‘track’, ‘Lead’])؛
})؛