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腾讯云风险控制引擎：AI驱动欺诈防御与可信设备识别
金融行业尤其受困于贷款堆叠、卡盗刷、欺诈转账等场景，缺乏高效设备识别能力加剧了风险管控难度。 提供AI多维数据风险控制方案 腾讯云风险控制引擎（RCE）基于可信设备识别技术，整合设备、账户、环境、行为及情境等多维度数据，采用AI驱动专家模型。 该方案覆盖虚假用户与设备、真实设备交互等复杂场景，防御AI欺诈（如面部识别欺诈、摄像头篡改）及金融欺诈活动。 实现亿级设备覆盖与权威认证效能 RCE依托腾讯十年大数据积累，覆盖超过10亿移动设备，并具备设备风险状态快速更新能力。 其设备特征云建模、威胁情报库及恶意设备黑名单机制，支撑了金融、营销、登录等多场景实时风险决策，有效降低欺诈用户通过率并提升系统运维效率。
14310编辑于 2026-04-09- 来自专栏互联网软件技术
js识别设备
console.log(window.navigator); Navigator 对象属性 appCodeName 返回浏览器的代码名。 appMinorVersion 返回浏览器的次级版本。 appName 返回浏览器的名称。 appVersion 返回浏览器的平台和版本信息。 browserLanguage 返回当前浏览器的语言。 cookieEnabl
3K50发布于 2018-10-24 - 来自专栏AI科技评论
可信 AI 突破：移动设备不仅要智能，还要安全
近七年来，蚂蚁集团不断在AI的安全可信方向上深耕，把以可信AI为基础的IMAGE风控体系作为抵御数字时代风险的核心能力。 在前段时间的云栖大会上，蚂蚁安全实验室旗下专攻终端设备生物核身安全性的天玑实验室，分享了可信AI技术的最新实践——“基于智能对抗的生物识别全链路安全可信检测技术”。 蚂蚁安全天玑实验室主任李哲现场介绍 1 生物识别安全检测的新时代 伴随智能终端的普及与人工智能技术在众多领域的应用，生物特征识别已成为移动设备的标配。 “Android生物识别安全检测”实验室，面向智能设备的产业链厂商提供高精度生物安全检测认证能力。 这套面向生物识别场景的全链路安全可信检测的检测指标和度量体系，一方面是根据国内和国际标准设计，符合市场准入要求；另一方面，天玑实验室作为Google全球唯一“Android生物安全检测”官方合作实验室，
88210编辑于 2023-04-12 - 来自专栏醉梦轩
让adb识别到不能识别的设备
有些设备tadb等第三方adb工具能识别，但是sdk中提供的adb却不能识别。这种情况可以通过修改adb_usb.ini来让adb识别。 该文件位于C:\Users\xxxxxx\.android\adb_usb.ini\n将要识别设备的VID添加到adb_usb.ini文件，每行一个，如： 0x2717 0x2A45 0x9BB5 获取设备UID的方法是： 打开设备管理器,找到安装的android硬件,右单属性再打开详细信息选项卡,在 属性 中选择硬件id,会在 值显示框 中出现硬件的id信息,只需要记下 VID_ libusb0-0001–0x2a45-0x0c03 2A45/0C03 Dev #1: Meizu - MX4- Serial Number: 750BBKT22W4L 如果不能看到这个设备
1.3K40发布于 2018-07-06 - 来自专栏linux运维
USB 设备问题：USB 设备无法识别或正常使用
常见的 USB 设备问题及解决方案2.1 USB 设备未被识别问题：USB 设备插入后未被系统识别。解决方案：检查 USB 端口和设备连接，确保驱动已安装。 示例：检查 USB 端口和设备连接：尝试将设备插入其他 USB 端口。重新插拔设备，确保连接牢固。 ：USB 设备驱动未加载，导致设备无法正常工作。 设备冲突问题：多个 USB 设备之间存在冲突，导致设备无法正常工作。 解决方案：卸载冲突的设备，重新插拔设备。示例：卸载冲突的设备：sudo umount /dev/sdb1示例：重新插拔设备，确保没有冲突。
3.2K10编辑于 2025-02-06 - 来自专栏优图实验室的专栏
更可信的人脸识别，腾讯优图TFace正式开源！
表达了团队在可信人脸识别技术方向上的愿景。 人脸识别算法是指在检测到人脸并定位面部关键特征点之后，裁剪出主要的人脸区域，并经过预处理后馈入后端的识别算法。 随着人脸识别技术的大规模应用，进入“看脸时代”的同时，人脸识别也正在一步步向着“可信”发展。 基于可信人脸识别的理念，TFace重点关注人脸识别领域的四个研究方向：精准、公平、可解释以及隐私。 、模型评估模块主要包括了推理耗时评估和精度评估，推理耗时评估主要测试了不同模型在X86 CPU, ARM CPU, GPU具体设备上的推理速度，精度评估主要提供了在常见学术测试集上的评估工具以及不同模型的结果 ，提升识别模型训练鲁棒性及难样本识别性能。
2.8K51发布于 2021-06-23 - 来自专栏KT148A
KT1404A语音芯片USB连电脑，win7正常识别WIN10无法识别USB设备
一、简介KT1404A语音芯片画的板子，USB连接电脑，win7可以正常识别到U盘，WIN10提示无法识别USB设备（获取设备描述符失败），这是什么问题问题首先，这款芯片已经出货非常非常多了，所以稳定性是不用怀疑的其次 ，芯片的usb是符合usb标准的，也就是意味着不受电脑系统的影响，xp、win7、win10等等都是无缝支持的。 很多客户都验证过了最后，还是以win10 的电脑测试作为对比参考吧如果连接电脑，连盘符都不出来的话，请回到“问题16”查看一下硬件的连接测试流程如下：遇到这类型的问题，首先不要用usb-hub，也就是usb 板，使用的是microusb接口连接电脑，设备管理器信息这里芯片是将存储器模拟成“大容量存储设备”，这个对windows来说是免驱动的也就是您购买的U盘设备，其实不需要找厂家要驱动安装包，是一个道理Window 会自动识别，自动安装驱动总结实在遇到问题，换一台电脑试试，或者找那种“鲁大师”自动扫描，自动安装驱动试试当然ios系统，或者linux系统，也符合usb标准，也是支持的
47010编辑于 2024-06-08 - 来自专栏安智客
基于可信环境的远程人脸识别认证系统技术要求
这几天分别介绍了： 基于生物特征识别的移动智能终端身份鉴别技术框架 《密码模块安全要求》与《密码模块安全检测要求》 《移动智能终端安全技术要求及测试评价方法》与TEE 本篇针对目前信安标委《基于可信环境的远程人脸识别认证系统技术要求 这里可信环境是指用户设备上的安全区域，该安全区域可更好保证加载到该环境内部的代码和数据的安全性，包括机密性和完整性，如TEE、SE、TCM或其他具备安全边界的保护区域。 ? 基于可信环境的远程人脸识别认证系统由客户端、服务器端、安全传输通道组成。客户端由环境检测、人脸采集、活体检测、质量检测、安全管理等模块组成，模块应在可信环境中执行。 人脸识别系统是信息系统身份鉴别的实现方式之一。 基于可信环境的远程人脸识别要求，这个可信主要体现在终端可信，也就是在客户端上的功能、安全要求，如下表所示： 功能要求基本级要求增强级要求用户标识**人脸采集与处理***人脸质量判断**活体检测***人脸注册
3.3K30发布于 2018-07-30 - 来自专栏燧机科技-视频AI智能分析
管道设备漏水漏油识别检测系统
管道设备漏水漏油识别检测系统应运而生，该系统旨在通过现场已安装的监控摄像头，结合先进的计算机视觉算法，对管道设备状态进行24小时不间断的智能监测。 核心算法能力解析：多介质特征提取：漏油识别：利用油渍与地面或设备表面的颜色差异（如彩虹色反光、深色浸润）及纹理扩散特征，训练模型精准定位不规则油斑。 逻辑过滤策略：设置“持续时长阈值”和“区域增长阈值”，例如“同一区域湿润面积在10秒内扩大超过20%”才判定为泄漏，有效过滤瞬时水渍干扰。 多源融合：在高风险区域，强烈建议将视觉系统与压力、流量、气体探测仪数据进行融合分析，通过多维校验提升可信度。 六、结语管道设备漏水漏油识别检测系统的核心价值，在于激活了沉睡的视频资产，构建了一张全天候、无死角的工业安全感知网。
21200编辑于 2026-03-07 - 来自专栏Mac资源随时更新
Mac电脑无法识别安卓设备？
由于Mac OS X 本身并不支持 MTP 协议，所以通过 USB 将 Android 设备连接到 Mac 电脑上是无法识别的，更别说读取里面的文件了！ Android的内部和外部存储都可以安装在Mac上编辑Android文件，而无需在计算机上复制它们您只需要MacDroid和通过USB连接到Mac的AndroidMacDroid支持所有Android和MTP设备 处理整个文件夹您可以在Mac和Android之间移动整个文件夹，并且始终在设备上拥有最新的文档。观看长途飞行的电视节目如果您想在离线状态下在设备上观看新剧集，则MacDroid会进行转移。 支持任何MTP设备还有更多以MTP模式连接的设备吗？就像在Android设备上一样，在MacDroid中使用它们。
5.9K10编辑于 2022-09-11 USB 设备插入后无法识别，如何排查？
如果使用了USB扩展坞或集线器，尝试直接将设备连接到主机USB端口。检查USB设备的电源状态（如外接硬盘是否已连接电源适配器）。 方法二：检查设备管理器中的状态步骤：打开“设备管理器”：按下Win + X键，选择“设备管理器”。展开“通用串行总线控制器”类别，查找是否有黄色感叹号标记的设备。 方法四：启用或禁用USB控制器步骤：在“设备管理器”中右键单击“通用串行总线控制器”下的USB根集线器或Hub，选择“禁用设备”。等待几秒钟后重新启用设备。测试USB设备是否能被识别。 在“其他疑难解答”部分，找到“硬件和设备”选项。点击“运行疑难解答”，按照提示完成操作。方法七：检查电源管理设置步骤：打开“设备管理器”。 重启计算机并重新插入USB设备，测试是否能被识别。方法九：检查USB设备本身步骤：将USB设备连接到另一台计算机上，测试是否能正常工作。如果在其他计算机上也无法识别，可能是设备本身故障。
6.7K30编辑于 2025-03-09- 来自专栏网络安全观
可信身份链：公安部网络身份识别系统+区块链
eID是以密码技术为基础、由“公安部公民网络身份识别系统”签发给公民的网络身份标识，能够在不泄露身份信息的前提下在线远程识别身份。 安全高效、形式多样、保护隐私的可信身份认证服务，将身份认证服务从单点在线服务向联合在线服务推进。 身份安全已经成为人们日常工作生活中重要问题，可信的身份认证关乎个人的数据安全、企业的品牌形象、政府的监管效果。 北京中电同业科技发展有限公司已与公安部相关部门签署基于eID的数字民生服务平台相关协议，经公安部门批准投资设立了公安部公民网络身份识别系统eID运营机构，并且与公安部第三研究所、普天信息共同设立了全国唯一的可信数字身份联合实验室 北京太一云技术股份有限公司：为中国第一家新三板区块链公司(股票代码：430070)，已申请近百项专利发明和软件著作权，构建了自主知识产权的太一区块链技术体系，太一超导网络经过中国信通院实测，可达到每秒10
2.2K30发布于 2021-02-25 - 来自专栏腾讯开源的专栏
开源公告｜更可信的人脸识别，腾讯优图TFace正式开源！
TFace开源地址： https://github.com/Tencent/TFace 项目背景 TFace是由腾讯优图实验室研发的人脸识别算法研究项目，其中TFace中的T意为“trusty”，表达了团队在可信人脸识别技术方向上的愿景 人脸识别算法是指在检测到人脸并定位面部关键特征点之后，裁剪出主要的人脸区域，并经过预处理后馈入后端的识别算法。 随着人脸识别技术的大规模应用，进入“看脸时代”的同时，人脸识别也正在一步步向着“可信”发展。 基于可信人脸识别的理念，TFace重点关注人脸识别领域的四个研究方向：精准、公平、可解释以及隐私。 ，推理耗时评估主要测试了不同模型在X86 CPU, ARM CPU, GPU具体设备上的推理速度，精度评估主要提供了在常见学术测试集上的评估工具以及不同模型的结果，这些可以供开发者选择模型结构时参考； ，提升识别模型训练鲁棒性及难样本识别性能。
1.8K30发布于 2021-06-23 - 来自专栏林德熙的博客
win10 uwp 判断设备类型
ipBytes = myIPAddress.GetAddressBytes(); // 10.0.0.0/24 if (ipBytes[0] == 10 = myIPAddress.GetAddressBytes(); // 10.0.0.0/24 if (ipBytes[0] == 10
85320发布于 2019-03-13 - 来自专栏程序员叨叨叨
【10】Hexo博客的跨设备同步
多设备同步 同步思路与Github推拉源码思路相同，使用git指令，保持本地的博客文件与Github上的博客文件相同即可，其步骤如下： 使用hexo搭建部署Github博客 // 在本地博客根目录下安装 checkout -b 分支名 // 添加所有本地文件到git git add . // git提交 git commit -m "" // 文件推送到hexo分支 git push origin hexo 其他设备上 clone下Github上新建的分支的文件到本地 在另一台设备上使用git指令下载Github新建分支上的文件: // 克隆文件到本地 git clone -b 分支名 https://github.com pull origin 分支名 --allow-unrelated-histories // 比较解决前后版本冲突后，push源文件到Github的分支 git push origin 分支名 至此多设备同步到此为止 问题解决 由于公司里的电脑是win 10所以在部署博客的过程中会遇到一些问题，整理如下： Deployer not found: git 在终端执行命令： npm install hexo-deployer-git
91520发布于 2018-08-28 - 来自专栏林德熙的博客
win10 uwp 判断设备类型
本文提供一个方法，可以判断当前的设备是PC还是手机，UWP 判断当前的 PC 是否平板模式，判断是否苏非的设备 如果需要判断 当前的设置是平板或者pc，判断当前是否是手机，那么可以使用下面的代码 using
51520编辑于 2022-08-04 - 来自专栏林德熙的博客
win10 uwp 判断设备类型
本文提供一个方法，可以判断当前的设备是PC还是手机，UWP 判断当前的 PC 是否平板模式，判断是否苏非的设备 如果需要判断 当前的设置是平板或者pc，判断当前是否是手机，那么可以使用下面的代码 using
93510发布于 2018-09-18 - 来自专栏小鹏的专栏
10 端到端语音识别
端到端语音识别 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? • Espnet: https://github.com/espnet/espnet • 实现了主流的端到端语音识别方法 • Speech-Transformer、LAS、CTC、RNN-T • 一个小缺点
1.9K20发布于 2020-03-25 - 来自专栏TEL18600524535
从识别到验证：炫彩活体检测构筑金融科技可信基石
然而，传统的静态密码、短信验证乃至普通的人脸识别，在日益精密的伪造攻击——如高清照片、动态视频、逼真3D面具甚至深度伪造（Deepfake）技术面前，屡显捉襟见肘。 实时分析：设备前置摄像头同步捕捉用户面部的连续光反应。算法并非识别“你是谁”，而是分析光信号在面部的动态变化规律是否与屏幕发出的指令序列、以及真实生物组织的预期光学响应模型相匹配。 强抗攻击能力：可有效抵御包括高清照片、屏幕翻拍、3D头模、动态视频在内的多种攻击手段，对打印照片攻击的防御成功率高达100%，对高质量3D面具攻击的识别率超过99.8%。 硬件零要求：充分利用现有智能设备（手机、平板、笔记本电脑）的屏幕和前置摄像头，无需增加任何专用硬件，大幅降低金融机构的部署成本。 炫彩活体检测技术，以其对生命本质特征的精妙洞察，将无形的生理密码转化为可信的数字凭证。
37810编辑于 2025-12-03 - 来自专栏大龄程序员的人工智能之路
移动设备上的多位数字识别
但是，据我们所知，在移动设备上使用CNN进行多位数字识别尚未得到很好的研究。 移动解决方案具有许多优点：便携、便宜且拥有便捷的交互界面。但是，移动平台有其自身的约束，例如实时响应速度、有限的内存资源。 特别是，在移动设备上运行CNN是一个具有挑战性的问题，因为传统的CNN通常需要大量的内存。 F2的输出传给10路softmax层，它产生10个标签（即’0’ - ‘9’）上的概率分布。 ? 最后，两个全连接层F5和F6分别具有128和10个神经元。 整个神经网络的尺寸（例如卷积窗口大小、层数、内核数等）和LeNet-5接近，它是手写数字识别早期使用的CNN，但我们减少了一个全连接层。 主图像处理流水线，包括预处理、分割和CNN使用C++实现，用Android NDK 10d 构建，应用程序UI使用Android SDK API 21和OpenCV java库。
2.8K20发布于 2019-07-01
腾讯云开发者
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