应用加固与安全检测，是百度安全旗下一款面向智能终端应用的安全加固产品和服务，拥有代码保护、数据加密、运行时防护等数十项加固能力，可全面提高智能终端应用的安全指数，同时满足工信部及各地方监管部门的合规需求。
Tubelet 级边界框链接有助于推理漏检和提高检测召回率。当稀疏地应用于视频帧时，该方法显著地改善了目标检测器的检测结果，同时提高了速度。
提出了一种基于图神经网络的代码漏洞检测方法，通过中间语言的控制流图特征，实现了函数级别的智能化代码漏洞检测。
而各类电子提示装置分布于道路大街小巷，这类物体普遍目标小，不易发现，通过常规的数据采集和人力手段很难识别，为实现导航规划增加了额外成本。
目标检测不仅在行人、车辆、商品以及火灾检测等任务中发挥着极其关键的价值，在目标跟踪、姿态识别、手势控制、图像搜索等复合任务中也至关重要。
尽管有的bug排查起来相对繁琐，但总归是可以一步步减少范围锁定最终目标的。因此，网上对于漏洞分析的文章很多，一方面分析起来有迹可循，另一方面分析的漏洞也不一定是自己的“原创”漏洞，素材来源更加广泛。
近日，百度云安全团队监测到Spring Cloud Config官方发布了一个目录遍历漏洞的风险通告，漏洞编号为CVE-2020-5410。攻击者可通过构造特殊的HTTP请求，从而跨目录读取文件。
、露天环境干扰信息多，易导致误检；模型方面，目标检测模型众多，如何快速选择最契合场景的优秀算法？
本篇文章重点对百度黄金指标异常检测技术进行了综述性的介绍，我们将各行各业的指标分类到了四大类黄金指标上，并针对每个类型提供了专门的方法进行异常检测。
以下是第一期内容《文本目标检测实验介绍》。 BML平台简介 BML是一款企业级的机器学习平台，提供一站式人工智能建模与推理预测服务。
一、Abstract 更佳的精度-效率均衡已成为目标检测领域极具挑战性问题。本文致力于目标检测的关键技术优化与架构选择以提升其性能与效率。
