❶ 2019杭州雲棲大會的具體時間，地點，活動是什麼
舉辦時間：9月25日—9月27日
舉辦地點：雲棲小鎮國際會展中心
2019年9月25-27日，阿里雲棲大會將於杭州雲棲小鎮召開，雲棲大會是由阿里巴巴集團主辦的全球頂級科技大會，匯聚時代最強大腦，描繪新技術發展趨勢和藍圖，展現雲計算、大數據、人工智慧等蓬勃發展的科技生態全景。
2015年到2018年，雲棲大會系列活動已經累計吸引超過十萬人現場參與，數千萬人在線參與。今年的雲棲大會邀請了眾多大數據、機器視覺、人工智慧領域優秀的初創企業參加，包括曠視科技、旺鏈科技、Aibee等。
❷ 信息安全技術學校工作室怎麼樣
你好！信息安全技術學校工作室可以的
近年來，信息工程學院大力推進學生工作室建設，工作室逐漸成為信息安全高技能人才的搖籃。學院建有鴻鵠信息安全工作室，積極引導學生積極參加各類網路安全大賽，鍛煉和學習網路安全技能。今年以來，工作室學生共獲得第19屆全國大學生信息安全與對抗技術競賽三等獎1項、2022全國大學生信息安全競賽全國TOP100、第六屆「強網杯」全國網路安全挑戰賽「強網先鋒」稱號、2022浙江省大學生網路與信息安全競賽技能賽包攬前三、2022寧波市網路安全大賽一等獎等榮譽稱號。信息工程學院將繼續秉持「以賽促教、以賽促學、以賽促改、以賽促建」的理念，持續深化「三教」改革，強化學生實踐能力、創新精神和綜合職業能力培養，為培養更多更優秀的高素質技能人才做出更大貢獻，為實現學校高質量發展貢獻力量。
❸ 阿里雲校園公益極客挑戰賽什麼時候報名
現在就可以報名了，登錄慧科培優官網報名，可以組隊打野了，哈哈哈
❹ 25平米藏了近20個針孔攝像頭 18名極客想在十分鍾內找到
「我們相信科學，承認數字化世界帶給我們的美好，也承認數字化世界帶給我們的不美好，努力消滅這些不美好，就是尊重科學。」世界三大黑客賽事之一、GeekPwn大賽創始人王琦如是說。
10月24日，GeekPwn2019國際安全極客大賽在上海舉行。本次大賽以「Geek Me 5」為主題，通過預演安全風險， 探索 產業智能與消費智能潛在的安全問題。
隱私護衛隊帶大家一起來盤點，看看這些極客們替我們解決了哪些數字時代「不美好」的問題？
移動互聯網時代，用戶越來越依賴智能手機，在手機購物、 娛樂 聊天過程中，在手機上保留了大量敏感的隱私信息，一旦手機被攻破導致泄漏，將給用戶帶來極大的危害。
隨著網路技術的更新，不法分子從原來只靠電話忽悠，進化到聯合惡意鏈接、病毒APP，誘導用戶下載安裝。在此次大會上，騰訊移動安全實驗室研究員就通過掃描二維碼訪問用戶手機中的網址，實現了應用程序自動安裝。
來自騰訊移動安全實驗室的高級研究員韓紫東、韓景維選擇了三款不同品牌安卓手機作為攻破對象，詳細地展示了攻破手法及步驟。
兩位選手首先用三款手機分別掃描二維碼，使其跳轉至一個網站。該網站里的內容是利用手機漏洞構造好的一些鏈接，一旦被攻擊的手機訪問這些鏈接，就會觸發相關的漏洞，當漏洞一個一個被觸發並組合串聯起來，最終會靜默安裝指定的應用程序，並將其調起。
在現場驗證中，騰訊移動安全實驗室的兩位選手在不到20分鍾的時間里，先後攻破三款手機，完成了惡意APP安裝，並成功獲取到指定手機的GPS位置信息。
是否曾經有路人讓你幫忙開一個手機熱點？此時就要當心了，共享熱點的人可能會泄漏隱私信息，包括APP通訊信息、入住酒店的訂單信息等，都會被這名「路人」知道。
在此次手機APP賬號認證的繞過攻擊演示中，武影AIoT安全團隊的徐良軍作為攻擊者，連接了被試者蘋果手機上的共享熱點，成功「偷」到被試者的微博賬號，並在後台獲得微博私信信息。
徐良軍說，當被試者共享手機熱點後，相當於攻擊者和用戶手機之間有了一個通道，有機會拿到並利用用戶數據，在暗地裡走完APP登錄認證過程。
現場評委說，這利用了APP和手機運營商的合作過程中的漏洞，而不是手機品牌的問題。部分手機應用為了便利用戶的登錄認證，可能會向運營商獲取用戶本機的信息，這一過程存在安全風險，同時，這一漏洞影響了絕大多數APP，不僅是演示中的APP。
不過，此次挑戰中，其他三款軟體的破解均未成功。評委說，這受到現場環境、地理位置和不同運營商等因素的影響。
本次大會的另一項演示是攻擊飛利浦智能音箱，隨著智能音箱走入千家萬戶，其存在的網路安全問題也不容忽視。
在現場，木星安全實驗室伍智波、周坤利用智能音箱的漏洞，在音箱聯網狀態下，攻破並獲得了音箱的管理者許可權，將開機音效替換成了怪叫聲，也偷偷在微信上進行刷票。
評委陳良說，此款智能音箱漏洞並不要求選手的攻擊設備與音箱在同一網路中，只要這款音箱能直接從網上直接訪問到，選手即可利用漏洞攻破。值得注意的是，智能音箱通常長期聯網，放在家中，一旦被攻破，可以實現長期竊聽的功能。
當黃健翔問到，作為網路數碼「小白」，如何排查家中設備是否被「黑」掉時，陳良說，普通用戶是完全無法察覺的，這需要廠商積極響應漏洞問題，更新軟體，用戶也要勤於更新軟體版本，規避風險。
近兩年，在酒店、出租屋等場景下的偷拍成為 社會 熱議話題，被曝光的惡意偷拍事件層出不窮，針孔攝像頭的偽裝也讓人防不勝防，大眾對於隱私安全普遍存在焦慮不安情緒。此次大會首次推出了反偷拍挑戰賽，希望利用技術手段來遏制泛濫的偷拍現象。
桌、椅、插座、路由器、鬧鍾，在25平米的比賽場地中，組委會安插了近二十個針孔攝像頭在日常物品中，並設置了若干智能設備和降溫系統以迷惑選手。參賽選手需要在10分鍾之內，通過自動化檢測工具，盡可能多地探測出比賽場地中設置的針孔攝像頭數量和位置。
為了排除人為因素的干擾，所有物品都被布簾覆蓋，物品對應布簾的位置有相應編號，因此選手無法通過肉眼判斷攝像頭是否存在，都需要成為靠技術說話的硬核「閉眼玩家」。
在比賽現場，選手們採用了攝像頭玻璃鏡頭反光，無線網路設備節點分析，無線電波磁場檢測，熱成像原理等對攝像頭進行識別和查找。但由於比賽要求選手在准確識別出攝像頭的同時還要求避免干擾、不能識別錯誤。最終，所有參賽選手均沒有達到比賽要求的最低得分，沒有團隊獲獎。
賽後，大會創始人王琦表示，有勝就有敗，就像我們之前的AI挑戰賽一樣，剛開始起步都是比較弱的，我們希望它明年會更好。
此外，對於大眾日常隱私的保護，大會的評委也給出了小提示：首先，需要注意最容易藏匿偷拍攝像頭的常用物品種類，如打火機、煙灰缸、卡通掛件、插板插座等；其次，可以利用偷拍所需視角、隱秘程度、鏡面反射、偷拍設備所需電源等思路排查重點區域。
❺ 極客校園網安全嗎
一般來說，公共網路都不算安全。
私人新的網路安全性比公共網路的安全性要高很多，通常情況下，我們不建議在使用公共網路時，採取網路支付的方式，因為公共網路很容易被滲透，被突破也很容易導致使用網路支付的一些用戶的賬戶會出現問題，被盜刷，被轉款。
大學的校園網路其實也算是公共網路，但是相對來說的話，她要比我們平時在外面吃飯，逛街時，某些商場店鋪的網路要安全一些。
❻ 一個自動駕駛工程師眼中的自動駕駛
編者按：本文是網路Apollo一名自動駕駛工程師對自動駕駛的一篇見解文章。文章先講解了自動駕駛的發展意義；然後從我 在那兒 ？周圍有什麼？接下來會發生什麼？我該怎麼做？等方面展開講解自動駕駛技術；最後以極客邦和網路Apollo聯合發布的自動駕駛工程師技能圖為例，說明了如何幫助非專業自動駕駛領域的工程師轉行和進入該領域。
2018年12月5日，Google旗下的Waymo推出自動駕駛首個用於服務乘客的商業叫車服務——Waymo One，該服務在美國鳳凰城及其錢德勒、坦佩、梅薩和吉爾伯特4個郊區24小時運行。乘客只需通過APP呼叫無人車，選定上下車地點，然後通過自動駕駛系統就可以方便地前往任何地方。車上沒有駕駛員，只有一塊HMI（人機交互界面）來告知乘客目前車輛的狀態、周圍情況以及後續路線。
從Google的自動駕駛項目開始再到如今的Waymo，其自動駕駛技術在10年間取得了不小進步。Waymo測試車累計公路行駛距離已達1000萬英里，遍及美國25個城市，還有著100億英里的模擬行駛數據。而這些駕駛數據配合人工智慧技術將無人駕駛帶到了我們身邊。
同樣，在北京的海淀公園18年也被改造成了全球首個AI公園，11月1號正式對外開放。在這整個智能化公園中，最引人矚目的就是阿波龍自動駕駛小巴。這款迷你小巴每輛可搭載6-7人，沒有駕駛座也沒有方向盤，等乘客落座系好安全帶，阿波龍就會自動關上車門妥妥地起步。在行駛過程中，拐彎和掉頭之前會主動降速，遇到前方有行人或障礙物，也會主動減速避讓或者停車。
這些都是人類見證 歷史 的偉大時刻，也是邁向未來生活的開始，標志著一個新的時代正在悄然來臨。
普通 汽車 終將退出 歷史 舞台，可能就在不久的將來， 汽車 即將成為我們可以放心託付自己生命的第一代自主式機器人。在歷經了數十年不斷失敗的嘗試後，藉助速度更快的電腦、更可靠的感測器技術以及基於深度學習的新一代人工智慧軟體， 汽車 可以獲得與人類相似的能力，在無法預測的環境中自主安全地駕駛。
為什麼我們需要關注自動駕駛？ 不僅僅是因為這項具有偉大影響力的技術能夠替代司機提升交通出行的效率和安全性；更重要的是自動駕駛會改變人類的生活方式，讓人們重新享受出行的樂趣。
當前，我們的 汽車 是非智能的，其標準的四個輪子、一個機身和一個發動機的配置近100年來沒有了本質性的改進，而世界上其它產業的根基你都發生著根本性的變化。 而得益於機器人技術和人工智慧技術在近期取得的成就，平凡普通的 汽車 也即將進化成自動化移動機器人。 目前， 汽車 的便利在一個世紀中不斷給我們帶來了自由、快捷，同時也帶了新的工作機會和社交機會。商業貿易也因此變得前所未有的方便。
但是，在獲得移動便捷性的同時人們也付出了極高的代價。每年全球交通事故死傷人數近100萬，中國每年傷亡20萬人左右；人類駕駛的 汽車 也帶了城市的交通擁堵和空氣惡化。粗略估計，全球有十億由人類駕駛的 汽車 在陸地上漫遊，對 汽車 的依賴已經不可能減少，只會越來越多， 汽車 是我們現代生活不可缺少的一部分。
事實上，解決 汽車 引發系列問題最好的方式就是讓它們變得智能。 當AI接管人類駕駛員時，無人 汽車 將給世界數十億人提供一種更安全、更簡潔甚至是更方便的出行模式。在理想的未來，我們的街道和高速路上會充滿成群的、分布緊密的無人駕駛 汽車 ，想魚群一樣，這些無人駕駛 汽車 會展現出驚人的防沖撞能力，在充滿行人的街道上機智而快速地穿行，在漫長而空曠的高速路上以最經濟的消耗方式靈活停靠。有些車會攜帶一輛名乘客，有些車完全沒有乘客，因為它們可能要去接送外賣或快遞。而坐在車里的人們，也講有完全自由時間和私密的空間進行任何事情，比如購物、看電影和孩子享受親子時光。
自動駕駛技術從人們開始嘗試到現在其實已經經歷了近50年的 歷史 ，從上世紀70年代就有國外機構和大學開始研究自動駕駛技術。
美國國防高級研究計劃署（DARPA） 在1984年研製出自主地面陸軍戰車項目，可以說是真正自動駕駛技術的開端。當時的技術還比較落後，只能通過固定規劃路線在動態障礙物的情況下達到目的地。到了2004年，DARPA接連舉辦了3屆無人駕駛挑戰賽，可以說真正拉開了現代自動駕駛的序幕，其中CMU（卡內基梅隆大學）、MIT（麻省理工學院）、Stanford（斯坦福大學）等著名高校接連著力研發自動駕駛技術，將自動駕駛的發展推向高潮。
而產業界， 最早在2009年Google成立X事業部開始了自動駕駛技術的研發，緊接著 科技 公司、傳統車企都紛紛加入自動駕駛這場技術競賽中，不甘落後。 中國當然也是其中重要的一員 ，無數技術精英、專家回國參與自動駕駛研發，網路、華為、騰訊、阿里等大公司花重金投入其中，每年招攬大批人才，高校的生源供不應求，薪資也水漲船高。
2013年，美國機動工程師協會（SAE）給出了車輛自動化的標准，分別是L0~L5。不同的Level所實現的自動駕駛能力時逐層增加的。對應的中文翻譯可以參見表格：
目前，自動駕駛技術發展中， 科技 類公司主要尋求從L4級別自動駕駛入手，一步將智能化完成到一個非常高的程度；而大部分傳統車企目前主要是從L3級別入手，從高級輔助駕駛開始逐漸往全自動方向滲透。這兩種發展思路也是充分提現了目前各自的優勢，但大家的終極目標都是希望實現L5的全自動駕駛狀態。
下面，我們以Google的無人車為例，簡單介紹L4級別自動駕駛技術是如何構成的。 Google時最早開始研發自動駕駛的公司，擁有最豐富的技術積累和最強的研發人員。但是無人駕駛系統的復雜性是遠超人們想像的，經過近10年的研究，目前也僅僅是試驗性的推出了無人駕駛體驗服務。無人駕駛系統主要由三部分組成：演算法端、車端和雲端。其中演算法端包括感測器、感知和決策等智能關鍵步驟的演算法；車端包括機器人操作系統、各種計算硬體和車輛底盤硬體等；雲端包括數據挖掘、模擬模擬、高精地圖以及深度學習訓練等等。
通過這一套系統我們能夠解決無人車的四個關鍵問題：我在哪？我周圍有什麼？接下來會發生什麼？我應該怎麼做？
定位問題是無人車首先要解決的問題，只有明白自身的位置才能最優的開往目的地。 定位需要依靠一種稱為高精地圖的技術，該技術會將無人車要走的所有靜態環境進行描述，包括車道線、行人斑馬線、標志牌等等。這些靜態信息可以提供交通信號的關鍵信息，也會作為定位方案的錨定物對自身的位置進行校準，比如通過攝像頭看到距離左邊標志牌的距離是2.5m，那麼在地圖中知道了標志牌的坐標也就知道了自身車輛的坐標。同時，還會依靠GPS/IMU等全局設備來定位自身位置，不過這可比我們目前智能手機里的GPS精度要求高很多，通過差分融合技術可以達到厘米級精度。
有了定位後，無人車的感知系統將通過感測器和人工智慧演算法將周圍的障礙物位置、大小、狀態、類別等標識出來。 目前主流L4級別的感測器包括GPS/IMU、LIDAR、Camera、Radar等，LIDAR、Camera和Radar都是用於感知周圍障礙物的主要感測器，分別在不同環境下能夠有不同的優勢。這些信息猶如人類駕駛員的眼睛一樣看到周圍動態環境物體，並將其識別出來，而無人車會利用自己多感測器和計算效率達到遠超人類的水平，比如精準識別車輛後方任何物體、同時關注左右兩邊的車輛狀態，在黑暗狀態時可以通過激光雷達精準識別。
無人車知道周圍動態物體後，還需要能夠盡可能的預測這些物體的走向，包括行為預測和速度預測。 例如這個車是要左轉還是直行，這輛車會不會闖紅燈等等，匯入車流時速度是多少。這些問題都將決定我們無人車後續應該怎麼走，如何避免碰撞發生危險。當然由於人的主觀意志具有很多不確定性，在人類司機和自動駕駛司機混合的道路上，人工智慧程序還需要學習人類的行為習慣和約定俗成的禮讓方式，這些都大大增加了無人車的難度。
最後一步就是根據上述信息綜合來選擇一條最適合無人車的道路，如同人類的大腦一樣對車輛最終的行為負責，選擇最合適的方式達到目的地。 這需要考慮行車的體感、安全和快捷等因素，通過最優化演算法、搜索演算法、蒙特卡洛樹采樣等多種演算法來得到未來的駕駛行為，也有通過模仿優秀老司機的駕駛行為等方式來提升駕駛性能等等。
上述四個問題表面上僅僅是車輛端的問題，但是其背後的技術棧是異常龐大復雜的，這些人工智慧技術會用到雲端的模擬系統、模型訓練系統等等。 要做好其中任何步驟都是學術界長期以來不斷積累而得，也是需要工程能力非常強大的工程師才能實現的高效演算法。無人駕駛作為人工智慧的一個重大應用方向，不是某一項單一的技術可以實現的，它是一個目前人類技術巔峰的一個整合創新。需要有演算法上的創新、系統上的融合以及雲平台的支持。那如此復雜的技術我們應該如何入門，如何進入這個領域？
自動駕駛技術的發展目前最大的瓶頸不是感測器的昂貴、不是產業發展不完善更不是公司投入不足，而是研發人才的缺乏。 目前我國 汽車 從業人員達到360萬，但其中技術人才不到50萬，佔比不到15%。這其中雖然很難明確界定自動駕駛人才有多少，但是可以想見肯定不多。而且從自動駕駛專業人才年薪動輒幾百萬上千萬，就可以知道人才有多緊缺。
我們需要更多的工程師和科學家進入這一領域，將現有的技術進行整合落地。但是如何幫助開發者們進入這一新興領域成了業界非常關注的事情，我們就以極客邦和網路Apollo聯合發布的自動駕駛工程師技能圖為例，來說明如何幫助非專業自動駕駛領域的工程轉行和進入該領域。先來看看這一份技能圖譜：
一個新的技術領域往往建立在當前成熟技術的基礎之上，而自動駕駛需要的技能種類繁多，我們需要首先全面了解整體技術，再選擇感興趣的方向進行深入挖掘。 從這份技能圖譜可以看到包括兩大主要模塊，首先是基礎層， 就是Apollo開發會用到的共性的語言和編程方式； 其次是自動駕駛技術層 ，既包括感知、決策規劃、智能控制、End-to-End等自動駕駛核心能力，也包括硬體，比如GPS、雷達、感測器、車輛相關的知識和技能。