通过机器学习对网络流量中的异常流量进行识别，从而拦截上一层漏过的行为轨迹异常的不良用户，有哪几种方法？（）

A.通过该IP地址过滤机器/爬虫流量，降低互联网在线广告反作弊，减少广告主和DSP公司投入成本，提升在线广告有效投放进而提升ROI(投资回报率)

B.通过该IP地址过滤机器/爬虫流量，判断互联网用户是否为“羊毛党”或“红利猎人”，有效控制“薅羊毛”，减少欺诈行为

C.通过该IP地址对用户的登录/交易所使用的IP地址进行应用场景分析，识别有风险的用户，对信贷业务进行风险控制

D.通过该IP地址核验使用者是否为真人用户，避免“互联网黑产组织”控制非人类使用者批量提供虚假信息

A.网民点击广告，百度推广会在落地页链接中自动增加bd_vid，通过bd_vid标识该百度流量

B.客户通过API回传该百度流量(bd_vid)的转化行为

C.客户判断该流量最终是否发生了所定义的行为

D.百度接收回传转化后，利用数据和机器学习技术来学习网民行为，优化客户后续流量

A.传感器获取数据

B.特征提取和表达

C.学习算法进行推理、预测或者识别

D.在学习算法进行推理、预测或者识别的同时完成特征提取

A.方法与在标准其他评分项中识别出的组织需要协调一致

B.组织各过程、部门的测量、分析和改进系统相互融合、补充

C.组织各过程、部门的计划、过程、结果、分析、学习和行动协调一致、支持组织的目标

D.鼓励通过创新对方法进行突破性的改变

A.ECA加流量检测最核心的技术是生成ECA检测分类模型

B.通过前端ECA探针提取加密流量的明文数据，包括TLS握手信息、TCP统计信息、DNS/HTTP相关信息，并将它们统一上报给CIS系统

C.基于分析取证的特征向量，采用机器学习的方法，利用样本数据进行训练，从而生成分类器模型

D.安全研究人员通过和群殴的黑白样本集，结合开源情报，域名，IP,SSL等信息，提取加密流量的特性信息

A.分光

B.镜像

C.广播

D.拷贝

A.虽然机器学习和知识图谱本身没有关系,但是在知识标准、图谱构建的时候都可以应用机器学习的方法,来解决大数据量等数据处理问题

B.机器学习是人工智能的重要组成,而知识图谱也被认为是人工智能的分支,主要负责认知智能

C.知识图谱也给机器学习带来知识驱动,可以降低机器学习对大样本的依赖性并且提供知识辅助,这样大大提升了机器学习的经济效益

D.机器学习是知识图谱的前一个阶段的形态,只有到了知识图谱阶段,才算真正意义上进入人工智能领域

A.高音谱表第三线

B.高音谱表第四线

C.高音谱表第三间

D.高音谱表第四间