Cảnh báo: Thông số 1 để ace_where () dự kiến sẽ là một tài liệu tham khảo, giá trị được đưa ra trong /home/hjlee/hjl/hojohnlee.com/weblog/wp-includes/plugin.php trên đường dây 227

Cảnh báo: Thông số 1 để ace_join () dự kiến sẽ là một tài liệu tham khảo, giá trị được đưa ra trong /home/hjlee/hjl/hojohnlee.com/weblog/wp-includes/plugin.php trên đường dây 227
Hồ John Lee của Blog »2005» Tháng Sáu

Auto Dự thảo

Slides từ bảng điều khiển xã hội Graph Hội nghị chuyên đề

Một số slide giới thiệu từ một phiên bảng điều khiển ở Graph Hội nghị chuyên đề xã hội .

Xã hội Graph Hội nghị chuyên đề Panel - Tháng 5 năm 2010 - Trình bày Transcript

1. Biểu đồ Xã hội Hội nghị chuyên đề Chỉnh
Hồ John Lee | Hiệu trưởng Giám đốc chương trình | Tìm kiếm Bing Xã hội
2. Thông tin về tôi:
Hồ John Lee
hojohn. lee @ microsoft. com
twitter.com/hjl
Quá khứ: Bing Twitter (v1), SocialQuant, kinh doanh, đầu tư / tư vấn (Trung Quốc, Ấn Độ)
HP Labs, MIT, Stanford, Harvard
Hiện tại: Bing Search xã hội - biểu đồ và phân tích chuỗi thời gian, khai thác dữ liệu
Twitter, Facebook, sản phẩm mới, lập kế hoạch kỹ thuật
3. Những gì chúng tôi có thể làm bằng cách quan sát các mạng xã hội?
Trên Internet, không ai biết bạn là một con chó.
Nhưng trong các mạng xã hội, chúng ta có thể nói nếu bạn hành động như một con chó, những gì nhóm bạn thuộc về, và một số lợi ích của bạn
4. Làm thế nào nhiều người dùng Twitter là có?
từ một tìm kiếm trên twopular, tháng 5 2009
5. Biểu đồ phân tích cho phù hợp và xếp hạng
Chiến dịch tiếp thị Spam
(Làm trắng răng)
Cộng đồng tự nhiên kết nối (#smx)
Thời gian thực phù hợp nhu cầu khai thác dữ liệu để lọc và xếp hạng dựa trên lịch sử
Cộng đồng spam có thể dễ dàng nhìn thấy
Đồ thị xã hội, chủ đề / khái niệm đồ thị, và hành vi / cử chỉ đồ thị là tất cả các công cụ hữu ích
6. Thông tin phổ biến trong đồ thị
Mạng tỷ lệ quan sát của retweets trong Twitter
Kwak, Lee, et al, Twitter, một mạng xã hội hoặc một tin Truyền thông là gì? WWW2010
Luồng thông tin và hành vi tạo thành một đồ thị tương tác ngầm
7. Chủ đề phạm vi / tâm lý, khối lượng, phân tích xu hướng
Là những gì các tỷ lệ cơ bản của đề cập đến / tình cảm mỗi đơn vị thời gian?
Tìm kiếm những thay đổi trong dòng chảy sự chú ý xung quanh một chủ đề, vị trí, chủ đề
Bạn cho tín hiệu tương quan từ nhiều nguồn
Xem xét tính phù hợp nguồn và quyền lực cũng
8. Áp dụng phân tích đồ thị
Lưu ý vs dòng chảy thông tin
Dẫn đến chức năng tiện ích, chức năng chi phí
Tỷ lệ khuếch tán biến do nam diễn viên / network / thông tin loại
Dự đoán lợi ích và liên kết
Sáng tạo nội dung sau sự chú ý
Cộng đồng tự tổ chức của sự chú ý
Nếu không có nội dung, bạn có thể yêu cầu một số
Tuyên truyền quan sát thông tin
9. Clustering và fuzzing tài sản và bản sắc
* Điều kiện thường được sử dụng có thể xác định lợi ích, sự thân thiết, tiềm ẩn ý định truy vấn
* Tuy nhiên, khả năng có thể được sử dụng để xác định người dùng cá nhân có khả năng!
* Infochaff - fuzzing ra danh tính, hành vi, tài sản
10. Cảm ơn Bạn
Hồ John Lee
hojohn. lee @ microsoft. com
twitter.com/hjl

NGHIÊN CỨU: Cái nhìn từ nghiên cứu đồ thị xã hội mới nhất
Người điều hành: Eric Siegel - Tổng thống tại Dự đoán tác động và Hội nghị Chủ tịch tại Predictive Analytics Thế giới
Loa:
Sharad Goel - Nghiên cứu khoa học tại Yahoo
Hồ John Lee - Hiệu trưởng Giám đốc chương trình tại Microsoft
DJ Patil - Nhà khoa học trưởng tại LinkedIn
Marc Smith - Giám đốc khoa học xã hội tại Kết nối Nhóm Tư vấn hành động

Slides từ bảng điều khiển xã hội Graph Hội nghị chuyên đề

Một số slide giới thiệu từ một phiên bảng điều khiển ở Graph Hội nghị chuyên đề xã hội .

Xã hội Graph Hội nghị chuyên đề Panel - Tháng 5 năm 2010 - Trình bày Transcript

1. Biểu đồ Xã hội Hội nghị chuyên đề Chỉnh
Hồ John Lee | Hiệu trưởng Giám đốc chương trình | Tìm kiếm Bing Xã hội
2. Thông tin về tôi:
Hồ John Lee
hojohn. lee @ microsoft. com
twitter.com/hjl
Quá khứ: Bing Twitter (v1), SocialQuant, kinh doanh, đầu tư / tư vấn (Trung Quốc, Ấn Độ)
HP Labs, MIT, Stanford, Harvard
Hiện tại: Bing Search xã hội - biểu đồ và phân tích chuỗi thời gian, khai thác dữ liệu
Twitter, Facebook, sản phẩm mới, lập kế hoạch kỹ thuật
3. Những gì chúng tôi có thể làm bằng cách quan sát các mạng xã hội?
Trên Internet, không ai biết bạn là một con chó.
Nhưng trong các mạng xã hội, chúng ta có thể nói nếu bạn hành động như một con chó, những gì nhóm bạn thuộc về, và một số lợi ích của bạn
4. Làm thế nào nhiều người dùng Twitter là có?
từ một tìm kiếm trên twopular, tháng 5 2009
5. Biểu đồ phân tích cho phù hợp và xếp hạng
Chiến dịch tiếp thị Spam
(Làm trắng răng)
Cộng đồng tự nhiên kết nối (#smx)
Thời gian thực phù hợp nhu cầu khai thác dữ liệu để lọc và xếp hạng dựa trên lịch sử
Cộng đồng spam có thể dễ dàng nhìn thấy
Đồ thị xã hội, chủ đề / khái niệm đồ thị, và hành vi / cử chỉ đồ thị là tất cả các công cụ hữu ích
6. Thông tin phổ biến trong đồ thị
Mạng tỷ lệ quan sát của retweets trong Twitter
Kwak, Lee, et al, Twitter, một mạng xã hội hoặc một tin Truyền thông là gì? WWW2010
Luồng thông tin và hành vi tạo thành một đồ thị tương tác ngầm
7. Chủ đề phạm vi / tâm lý, khối lượng, phân tích xu hướng
Là những gì các tỷ lệ cơ bản của đề cập đến / tình cảm mỗi đơn vị thời gian?
Tìm kiếm những thay đổi trong dòng chảy sự chú ý xung quanh một chủ đề, vị trí, chủ đề
Bạn cho tín hiệu tương quan từ nhiều nguồn
Xem xét tính phù hợp nguồn và quyền lực cũng
8. Áp dụng phân tích đồ thị
Lưu ý vs dòng chảy thông tin
Dẫn đến chức năng tiện ích, chức năng chi phí
Tỷ lệ khuếch tán biến do nam diễn viên / network / thông tin loại
Dự đoán lợi ích và liên kết
Sáng tạo nội dung sau sự chú ý
Cộng đồng tự tổ chức của sự chú ý
Nếu không có nội dung, bạn có thể yêu cầu một số
Tuyên truyền quan sát thông tin
9. Clustering và fuzzing tài sản và bản sắc
* Điều kiện thường được sử dụng có thể xác định lợi ích, sự thân thiết, tiềm ẩn ý định truy vấn
* Tuy nhiên, khả năng có thể được sử dụng để xác định người dùng cá nhân có khả năng!
* Infochaff - fuzzing ra danh tính, hành vi, tài sản
10. Cảm ơn Bạn
Hồ John Lee
hojohn. lee @ microsoft. com
twitter.com/hjl

NGHIÊN CỨU: Cái nhìn từ nghiên cứu đồ thị xã hội mới nhất
Người điều hành: Eric Siegel - Tổng thống tại Dự đoán tác động và Hội nghị Chủ tịch tại Predictive Analytics Thế giới
Loa:
Sharad Goel - Nghiên cứu khoa học tại Yahoo
Hồ John Lee - Hiệu trưởng Giám đốc chương trình tại Microsoft
DJ Patil - Nhà khoa học trưởng tại LinkedIn
Marc Smith - Giám đốc khoa học xã hội tại Kết nối Nhóm Tư vấn hành động

Slides từ bảng điều khiển xã hội Graph Hội nghị chuyên đề

Một số slide giới thiệu từ một phiên bảng điều khiển ở Graph Hội nghị chuyên đề xã hội .

Xã hội Graph Hội nghị chuyên đề Panel - Tháng 5 năm 2010 - Trình bày Transcript

1. Biểu đồ Xã hội Hội nghị chuyên đề Chỉnh
Hồ John Lee | Hiệu trưởng Giám đốc chương trình | Tìm kiếm Bing Xã hội
2. Thông tin về tôi:
Hồ John Lee
hojohn.lee@microsoft.com
twitter.com/hjl
Quá khứ: Bing Twitter (v1), SocialQuant, kinh doanh, đầu tư / tư vấn (Trung Quốc, Ấn Độ)
HP Labs, MIT, Stanford, Harvard
Hiện tại: Bing Search xã hội - biểu đồ và phân tích chuỗi thời gian, khai thác dữ liệu
Twitter, Facebook, sản phẩm mới, lập kế hoạch kỹ thuật
3. Những gì chúng tôi có thể làm bằng cách quan sát các mạng xã hội?
Trên Internet, không ai biết bạn là một con chó.
Nhưng trong các mạng xã hội, chúng ta có thể nói nếu bạn hành động như một con chó, những gì nhóm bạn thuộc về, và một số lợi ích của bạn
4. Làm thế nào nhiều người dùng Twitter là có?
từ một tìm kiếm trên twopular, tháng 5 2009
5. Biểu đồ phân tích cho phù hợp và xếp hạng
Chiến dịch tiếp thị Spam
(Làm trắng răng)
Cộng đồng tự nhiên kết nối (#smx)
Thời gian thực phù hợp nhu cầu khai thác dữ liệu để lọc và xếp hạng dựa trên lịch sử
Cộng đồng spam có thể dễ dàng nhìn thấy
Đồ thị xã hội, chủ đề / khái niệm đồ thị, và hành vi / cử chỉ đồ thị là tất cả các công cụ hữu ích
6. Thông tin phổ biến trong đồ thị
Mạng tỷ lệ quan sát của retweets trong Twitter
Kwak, Lee, et al, Twitter, một mạng xã hội hoặc một tin Truyền thông là gì? WWW2010
Luồng thông tin và hành vi tạo thành một đồ thị tương tác ngầm
7. Chủ đề phạm vi / tâm lý, khối lượng, phân tích xu hướng
Là những gì các tỷ lệ cơ bản của đề cập đến / tình cảm mỗi đơn vị thời gian?
Tìm kiếm những thay đổi trong dòng chảy sự chú ý xung quanh một chủ đề, vị trí, chủ đề
Bạn cho tín hiệu tương quan từ nhiều nguồn
Xem xét tính phù hợp nguồn và quyền lực cũng
8. Áp dụng phân tích đồ thị
Lưu ý vs dòng chảy thông tin
Dẫn đến chức năng tiện ích, chức năng chi phí
Tỷ lệ khuếch tán biến do nam diễn viên / network / thông tin loại
Dự đoán lợi ích và liên kết
Sáng tạo nội dung sau sự chú ý
Cộng đồng tự tổ chức của sự chú ý
Nếu không có nội dung, bạn có thể yêu cầu một số
Tuyên truyền quan sát thông tin
9. Clustering và fuzzing tài sản và bản sắc
* Điều kiện thường được sử dụng có thể xác định lợi ích, sự thân thiết, tiềm ẩn ý định truy vấn
* Tuy nhiên, khả năng có thể được sử dụng để xác định người dùng cá nhân có khả năng!
* Infochaff - fuzzing ra danh tính, hành vi, tài sản
10. Cảm ơn Bạn
Hồ John Lee
hojohn.lee@microsoft.com
twitter.com/hjl

NGHIÊN CỨU: Cái nhìn từ nghiên cứu đồ thị xã hội mới nhất
Người điều hành: Eric Siegel - Tổng thống tại Dự đoán tác động và Hội nghị Chủ tịch tại Predictive Analytics Thế giới
Loa:
Sharad Goel - Nghiên cứu khoa học tại Yahoo
Hồ John Lee - Hiệu trưởng Giám đốc chương trình tại Microsoft
DJ Patil - Nhà khoa học trưởng tại LinkedIn
Marc Smith - Giám đốc khoa học xã hội tại Kết nối Nhóm Tư vấn hành động

Slides từ bảng điều khiển xã hội Graph Hội nghị chuyên đề

Một số slide giới thiệu từ một phiên bảng điều khiển ở Graph Hội nghị chuyên đề xã hội .

Xã hội Graph Hội nghị chuyên đề Panel - Tháng 5 năm 2010 - Trình bày Transcript

1. Biểu đồ Xã hội Hội nghị chuyên đề Chỉnh
Hồ John Lee | Hiệu trưởng Giám đốc chương trình | Tìm kiếm Bing Xã hội
2. Thông tin về tôi:
Hồ John Lee
hojohn.lee@microsoft.com
twitter.com/hjl
Quá khứ: Bing Twitter (v1), SocialQuant, kinh doanh, đầu tư / tư vấn (Trung Quốc, Ấn Độ)
HP Labs, MIT, Stanford, Harvard
Hiện tại: Bing Search xã hội - biểu đồ và phân tích chuỗi thời gian, khai thác dữ liệu
Twitter, Facebook, sản phẩm mới, lập kế hoạch kỹ thuật
3. Những gì chúng tôi có thể làm bằng cách quan sát các mạng xã hội?
Trên Internet, không ai biết bạn là một con chó.
Nhưng trong các mạng xã hội, chúng ta có thể nói nếu bạn hành động như một con chó, những gì nhóm bạn thuộc về, và một số lợi ích của bạn
4. Làm thế nào nhiều người dùng Twitter là có?
từ một tìm kiếm trên twopular, tháng 5 2009
5. Biểu đồ phân tích cho phù hợp và xếp hạng
Chiến dịch tiếp thị Spam
(Làm trắng răng)
Cộng đồng tự nhiên kết nối (#smx)
Thời gian thực phù hợp nhu cầu khai thác dữ liệu để lọc và xếp hạng dựa trên lịch sử
Cộng đồng spam có thể dễ dàng nhìn thấy
Đồ thị xã hội, chủ đề / khái niệm đồ thị, và hành vi / cử chỉ đồ thị là tất cả các công cụ hữu ích
6. Thông tin phổ biến trong đồ thị
Mạng tỷ lệ quan sát của retweets trong Twitter
Kwak, Lee, et al, Twitter, một mạng xã hội hoặc một tin Truyền thông là gì? WWW2010
Luồng thông tin và hành vi tạo thành một đồ thị tương tác ngầm
7. Chủ đề phạm vi / tâm lý, khối lượng, phân tích xu hướng
Là những gì các tỷ lệ cơ bản của đề cập đến / tình cảm mỗi đơn vị thời gian?
Tìm kiếm những thay đổi trong dòng chảy sự chú ý xung quanh một chủ đề, vị trí, chủ đề
Bạn cho tín hiệu tương quan từ nhiều nguồn
Xem xét tính phù hợp nguồn và quyền lực cũng
8. Áp dụng phân tích đồ thị
Lưu ý vs dòng chảy thông tin
Dẫn đến chức năng tiện ích, chức năng chi phí
Tỷ lệ khuếch tán biến do nam diễn viên / network / thông tin loại
Dự đoán lợi ích và liên kết
Sáng tạo nội dung sau sự chú ý
Cộng đồng tự tổ chức của sự chú ý
Nếu không có nội dung, bạn có thể yêu cầu một số
Tuyên truyền quan sát thông tin
9. Clustering và fuzzing tài sản và bản sắc
* Điều kiện thường được sử dụng có thể xác định lợi ích, sự thân thiết, tiềm ẩn ý định truy vấn
* Tuy nhiên, khả năng có thể được sử dụng để xác định người dùng cá nhân có khả năng!
* Infochaff - fuzzing ra danh tính, hành vi, tài sản
10. Cảm ơn Bạn
Hồ John Lee
hojohn.lee@microsoft.com
twitter.com/hjl

NGHIÊN CỨU: Cái nhìn từ nghiên cứu đồ thị xã hội mới nhất
Người điều hành: Eric Siegel - Tổng thống tại Dự đoán tác động và Hội nghị Chủ tịch tại Predictive Analytics Thế giới
Loa:
Sharad Goel - Nghiên cứu khoa học tại Yahoo
Hồ John Lee - Hiệu trưởng Giám đốc chương trình tại Microsoft
DJ Patil - Nhà khoa học trưởng tại LinkedIn
Marc Smith - Giám đốc khoa học xã hội tại Kết nối Nhóm Tư vấn hành động

Slides từ bảng điều khiển xã hội Graph Hội nghị chuyên đề

Dưới đây là một số slide giới thiệu từ một phiên bảng điều khiển ở Graph Hội nghị chuyên đề xã hội .

Xã hội Graph Hội nghị chuyên đề Panel - Tháng 5 năm 2010 - Trình bày Transcript

1. Biểu đồ Xã hội Hội nghị chuyên đề Chỉnh
Hồ John Lee | Hiệu trưởng Giám đốc chương trình | Tìm kiếm Bing Xã hội
2. Thông tin về tôi:
Hồ John Lee
hojohn.lee@microsoft.com
twitter.com/hjl
Quá khứ: Bing Twitter (v1), SocialQuant, kinh doanh, đầu tư / tư vấn (Trung Quốc, Ấn Độ)
HP Labs, MIT, Stanford, Harvard
Hiện tại: Bing Search xã hội - biểu đồ và phân tích chuỗi thời gian, khai thác dữ liệu
Twitter, Facebook, sản phẩm mới, lập kế hoạch kỹ thuật
3. Những gì chúng tôi có thể làm bằng cách quan sát các mạng xã hội?
Trên Internet, không ai biết bạn là một con chó.
Nhưng trong các mạng xã hội, chúng ta có thể nói nếu bạn hành động như một con chó, những gì nhóm bạn thuộc về, và một số lợi ích của bạn
4. Làm thế nào nhiều người dùng Twitter là có?
từ một tìm kiếm trên twopular, tháng 5 2009
5. Biểu đồ phân tích cho phù hợp và xếp hạng
Chiến dịch tiếp thị Spam
(Làm trắng răng)
Cộng đồng tự nhiên kết nối (#smx)
Thời gian thực phù hợp nhu cầu khai thác dữ liệu để lọc và xếp hạng dựa trên lịch sử
Cộng đồng spam có thể dễ dàng nhìn thấy
Đồ thị xã hội, chủ đề / khái niệm đồ thị, và hành vi / cử chỉ đồ thị là tất cả các công cụ hữu ích
6. Thông tin phổ biến trong đồ thị
Mạng tỷ lệ quan sát của retweets trong Twitter
Kwak, Lee, et al, Twitter, một mạng xã hội hoặc một tin Truyền thông là gì? WWW2010
Luồng thông tin và hành vi tạo thành một đồ thị tương tác ngầm
7. Chủ đề phạm vi / tâm lý, khối lượng, phân tích xu hướng
Là những gì các tỷ lệ cơ bản của đề cập đến / tình cảm mỗi đơn vị thời gian?
Tìm kiếm những thay đổi trong dòng chảy sự chú ý xung quanh một chủ đề, vị trí, chủ đề
Bạn cho tín hiệu tương quan từ nhiều nguồn
Xem xét tính phù hợp nguồn và quyền lực cũng
8. Áp dụng phân tích đồ thị
Lưu ý vs dòng chảy thông tin
Dẫn đến chức năng tiện ích, chức năng chi phí
Tỷ lệ khuếch tán biến do nam diễn viên / network / thông tin loại
Dự đoán lợi ích và liên kết
Sáng tạo nội dung sau sự chú ý
Cộng đồng tự tổ chức của sự chú ý
Nếu không có nội dung, bạn có thể yêu cầu một số
Tuyên truyền quan sát thông tin
9. Clustering và fuzzing tài sản và bản sắc
* Điều kiện thường được sử dụng có thể xác định lợi ích, sự thân thiết, tiềm ẩn ý định truy vấn
* Tuy nhiên, khả năng có thể được sử dụng để xác định người dùng cá nhân có khả năng!
* Infochaff - fuzzing ra danh tính, hành vi, tài sản
10. Cảm ơn Bạn
Hồ John Lee
hojohn.lee@microsoft.com
twitter.com/hjl

NGHIÊN CỨU: Cái nhìn từ nghiên cứu đồ thị xã hội mới nhất
Người điều hành: Eric Siegel - Tổng thống tại Dự đoán tác động và Hội nghị Chủ tịch tại Predictive Analytics Thế giới
Loa:
Sharad Goel - Nghiên cứu khoa học tại Yahoo
Hồ John Lee - Hiệu trưởng Giám đốc chương trình tại Microsoft
DJ Patil - Nhà khoa học trưởng tại LinkedIn
Marc Smith - Giám đốc khoa học xã hội tại Kết nối Nhóm Tư vấn hành động

Slides từ bảng điều khiển xã hội Graph Hội nghị chuyên đề

Dưới đây là một số slide giới thiệu từ một phiên bảng điều khiển ở Graph Hội nghị chuyên đề xã hội tháng trước.

Xã hội Graph Hội nghị chuyên đề Panel - Tháng 5 năm 2010 - Trình bày Transcript

1. Biểu đồ Xã hội Hội nghị chuyên đề Chỉnh
Hồ John Lee | Hiệu trưởng Giám đốc chương trình | Tìm kiếm Bing Xã hội
2. Thông tin về tôi:
Hồ John Lee
hojohn.lee@microsoft.com
twitter.com/hjl
Quá khứ: Bing Twitter (v1), SocialQuant, kinh doanh, đầu tư / tư vấn (Trung Quốc, Ấn Độ)
HP Labs, MIT, Stanford, Harvard
Hiện tại: Bing Search xã hội - biểu đồ và phân tích chuỗi thời gian, khai thác dữ liệu
Twitter, Facebook, sản phẩm mới, lập kế hoạch kỹ thuật
3. Những gì chúng tôi có thể làm bằng cách quan sát các mạng xã hội?
Trên Internet, không ai biết bạn là một con chó.
Nhưng trong các mạng xã hội, chúng ta có thể nói nếu bạn hành động như một con chó, những gì nhóm bạn thuộc về, và một số lợi ích của bạn
4. Làm thế nào nhiều người dùng Twitter là có?
từ một tìm kiếm trên twopular, tháng 5 2009
5. Biểu đồ phân tích cho phù hợp và xếp hạng
Chiến dịch tiếp thị Spam
(Làm trắng răng)
Cộng đồng tự nhiên kết nối (#smx)
Thời gian thực phù hợp nhu cầu khai thác dữ liệu để lọc và xếp hạng dựa trên lịch sử
Cộng đồng spam có thể dễ dàng nhìn thấy
Đồ thị xã hội, chủ đề / khái niệm đồ thị, và hành vi / cử chỉ đồ thị là tất cả các công cụ hữu ích
6. Thông tin phổ biến trong đồ thị
Mạng tỷ lệ quan sát của retweets trong Twitter
Kwak, Lee, et al, Twitter, một mạng xã hội hoặc một tin Truyền thông là gì? WWW2010
Luồng thông tin và hành vi tạo thành một đồ thị tương tác ngầm
7. Chủ đề phạm vi / tâm lý, khối lượng, phân tích xu hướng
Là những gì các tỷ lệ cơ bản của đề cập đến / tình cảm mỗi đơn vị thời gian?
Tìm kiếm những thay đổi trong dòng chảy sự chú ý xung quanh một chủ đề, vị trí, chủ đề
Bạn cho tín hiệu tương quan từ nhiều nguồn
Xem xét tính phù hợp nguồn và quyền lực cũng
8. Áp dụng phân tích đồ thị
Lưu ý vs dòng chảy thông tin
Dẫn đến chức năng tiện ích, chức năng chi phí
Tỷ lệ khuếch tán biến do nam diễn viên / network / thông tin loại
Dự đoán lợi ích và liên kết
Sáng tạo nội dung sau sự chú ý
Cộng đồng tự tổ chức của sự chú ý
Nếu không có nội dung, bạn có thể yêu cầu một số
Tuyên truyền quan sát thông tin
9. Clustering và fuzzing tài sản và bản sắc
* Điều kiện thường được sử dụng có thể xác định lợi ích, sự thân thiết, tiềm ẩn ý định truy vấn
* Tuy nhiên, khả năng có thể được sử dụng để xác định người dùng cá nhân có khả năng!
* Infochaff - fuzzing ra danh tính, hành vi, tài sản
10. Cảm ơn Bạn
Hồ John Lee
hojohn.lee@microsoft.com
twitter.com/hjl
NGHIÊN CỨU: Cái nhìn từ nghiên cứu đồ thị xã hội mới nhất

Người điều hành: Eric Siegel - Tổng thống tại Dự đoán tác động và Hội nghị Chủ tịch tại Predictive Analytics Thế giới

Loa:

Sharad Goel - Nghiên cứu khoa học tại Yahoo
Hồ John Lee - Hiệu trưởng Giám đốc chương trình tại Microsoft
DJ Patil - Nhà khoa học trưởng tại LinkedIn
Marc Smith - Giám đốc khoa học xã hội tại Kết nối Nhóm Tư vấn hành động

Slides từ bảng điều khiển xã hội Graph Hội nghị chuyên đề

Dưới đây là một số slide giới thiệu từ một phiên bảng điều khiển ở Graph Hội nghị chuyên đề xã hội tháng trước.

Xã hội Graph Hội nghị chuyên đề Panel - Tháng 5 năm 2010 - Trình bày Transcript

1. Biểu đồ Xã hội Hội nghị chuyên đề Chỉnh
Hồ John Lee | Hiệu trưởng Giám đốc chương trình | Tìm kiếm Bing Xã hội
2. Thông tin về tôi:
Hồ John Lee
hojohn.lee@microsoft.com
twitter.com/hjl
Quá khứ: Bing Twitter (v1), SocialQuant, kinh doanh, đầu tư / tư vấn (Trung Quốc, Ấn Độ)
HP Labs, MIT, Stanford, Harvard
Hiện tại: Bing Search xã hội - biểu đồ và phân tích chuỗi thời gian, khai thác dữ liệu
Twitter, Facebook, sản phẩm mới, lập kế hoạch kỹ thuật
3. Những gì chúng tôi có thể làm bằng cách quan sát các mạng xã hội?
Trên Internet, không ai biết bạn là một con chó.
Nhưng trong các mạng xã hội, chúng ta có thể nói nếu bạn hành động như một con chó, những gì nhóm bạn thuộc về, và một số lợi ích của bạn
4. Làm thế nào nhiều người dùng Twitter là có?
từ một tìm kiếm trên twopular, tháng 5 2009
5. Biểu đồ phân tích cho phù hợp và xếp hạng
Chiến dịch tiếp thị Spam
(Làm trắng răng)
Cộng đồng tự nhiên kết nối (#smx)
Thời gian thực phù hợp nhu cầu khai thác dữ liệu để lọc và xếp hạng dựa trên lịch sử
Cộng đồng spam có thể dễ dàng nhìn thấy
Đồ thị xã hội, chủ đề / khái niệm đồ thị, và hành vi / cử chỉ đồ thị là tất cả các công cụ hữu ích
6. Thông tin phổ biến trong đồ thị
Mạng tỷ lệ quan sát của retweets trong Twitter
Kwak, Lee, et al, Twitter, một mạng xã hội hoặc một tin Truyền thông là gì? WWW2010
Luồng thông tin và hành vi tạo thành một đồ thị tương tác ngầm
7. Chủ đề phạm vi / tâm lý, khối lượng, phân tích xu hướng
Là những gì các tỷ lệ cơ bản của đề cập đến / tình cảm mỗi đơn vị thời gian?
Tìm kiếm những thay đổi trong dòng chảy sự chú ý xung quanh một chủ đề, vị trí, chủ đề
Bạn cho tín hiệu tương quan từ nhiều nguồn
Xem xét tính phù hợp nguồn và quyền lực cũng
8. Áp dụng phân tích đồ thị
Lưu ý vs dòng chảy thông tin
Dẫn đến chức năng tiện ích, chức năng chi phí
Tỷ lệ khuếch tán biến do nam diễn viên / network / thông tin loại
Dự đoán lợi ích và liên kết
Sáng tạo nội dung sau sự chú ý
Cộng đồng tự tổ chức của sự chú ý
Nếu không có nội dung, bạn có thể yêu cầu một số
Tuyên truyền quan sát thông tin
9. Clustering và fuzzing tài sản và bản sắc
* Điều kiện thường được sử dụng có thể xác định lợi ích, sự thân thiết, tiềm ẩn ý định truy vấn
* Tuy nhiên, khả năng có thể được sử dụng để xác định người dùng cá nhân có khả năng!
* Infochaff - fuzzing ra danh tính, hành vi, tài sản
10. Cảm ơn Bạn
Hồ John Lee
hojohn.lee@microsoft.com
twitter.com/hjl

Slide giới thiệu từ bảng điều khiển xã hội Graph Hội nghị chuyên đề

Dưới đây là các slide từ

Xã hội Graph Hội nghị chuyên đề Panel - Tháng 5 năm 2010 - Trình bày Transcript

1. Biểu đồ Xã hội Hội nghị chuyên đề Chỉnh
Hồ John Lee | Hiệu trưởng Giám đốc chương trình | Tìm kiếm Bing Xã hội
2. Thông tin về tôi:
Hồ John Lee
hojohn.lee@microsoft.com
twitter.com/hjl
Quá khứ: Bing Twitter (v1), SocialQuant, kinh doanh, đầu tư / tư vấn (Trung Quốc, Ấn Độ)
HP Labs, MIT, Stanford, Harvard
Hiện tại: Bing Search xã hội - biểu đồ và phân tích chuỗi thời gian, khai thác dữ liệu
Twitter, Facebook, sản phẩm mới, lập kế hoạch kỹ thuật
3. Những gì chúng tôi có thể làm bằng cách quan sát các mạng xã hội?
Trên Internet, không ai biết bạn là một con chó.
Nhưng trong các mạng xã hội, chúng ta có thể nói nếu bạn hành động như một con chó, những gì nhóm bạn thuộc về, và một số lợi ích của bạn
4. Làm thế nào nhiều người dùng Twitter là có?
từ một tìm kiếm trên twopular, tháng 5 2009
5. Biểu đồ phân tích cho phù hợp và xếp hạng
Chiến dịch tiếp thị Spam
(Làm trắng răng)
Cộng đồng tự nhiên kết nối (#smx)
Thời gian thực phù hợp nhu cầu khai thác dữ liệu để lọc và xếp hạng dựa trên lịch sử
Cộng đồng spam có thể dễ dàng nhìn thấy
Đồ thị xã hội, chủ đề / khái niệm đồ thị, và hành vi / cử chỉ đồ thị là tất cả các công cụ hữu ích
6. Thông tin phổ biến trong đồ thị
Mạng tỷ lệ quan sát của retweets trong Twitter
Kwak, Lee, et al, Twitter, một mạng xã hội hoặc một tin Truyền thông là gì? WWW2010
Luồng thông tin và hành vi tạo thành một đồ thị tương tác ngầm
7. Chủ đề phạm vi / tâm lý, khối lượng, phân tích xu hướng
Là những gì các tỷ lệ cơ bản của đề cập đến / tình cảm mỗi đơn vị thời gian?
Tìm kiếm những thay đổi trong dòng chảy sự chú ý xung quanh một chủ đề, vị trí, chủ đề
Bạn cho tín hiệu tương quan từ nhiều nguồn
Xem xét tính phù hợp nguồn và quyền lực cũng
8. Áp dụng phân tích đồ thị
Lưu ý vs dòng chảy thông tin
Dẫn đến chức năng tiện ích, chức năng chi phí
Tỷ lệ khuếch tán biến do nam diễn viên / network / thông tin loại
Dự đoán lợi ích và liên kết
Sáng tạo nội dung sau sự chú ý
Cộng đồng tự tổ chức của sự chú ý
Nếu không có nội dung, bạn có thể yêu cầu một số
Tuyên truyền quan sát thông tin
9. Clustering và fuzzing tài sản và bản sắc
* Điều kiện thường được sử dụng có thể xác định lợi ích, sự thân thiết, tiềm ẩn ý định truy vấn
* Tuy nhiên, khả năng có thể được sử dụng để xác định người dùng cá nhân có khả năng!
* Infochaff - fuzzing ra danh tính, hành vi, tài sản
10. Cảm ơn Bạn
Hồ John Lee
hojohn.lee@microsoft.com
twitter.com/hjl

Rocketboom!


Gần đây tôi đã mong muốn được xem Rocketboom video blog hàng ngày, và đã đấu tranh để giải thích cả hai Rocketboom và video blog nói chung để không-blog-đọc, folks TV-xem, tức là những người bình thường nhất. Vì vậy, cho đến khi tôi nhận được xung quanh để viết một giới thiệu thời gian để video (và thường xuyên) viết blog cho bạn bè không viết blog / non-blog-đọc của tôi, chỉ cần đi kiểm tra xem nó ra .

Rocketboom tính năng Amanda Congdon đọc tiêu đề và kết hợp các bài đăng blog video khác trên internet trong một định dạng tin tức theo phong cách. Đó là một chút như Jon Stewart của Show Daily với một chút cũ SNL Jane Curtin của cuối tuần Cập nhật ném vào, pha trộn ngẫu nhiên các video clip.

Tôi rất thích clip này được đăng trước đó trong tuần này, có tính năng David Letterman trang phong cách tung vào cuối mỗi bài viết, David Lynch (của Eraserhead, Twin Peaks, Blue Velvet vv) dự báo thời tiết hàng ngày từ LA, và một cổ điển đen-và- quảng cáo truyền hình trắng cho Wham-O Frisbees.

Rocketboom vẻ như đó là sắp xếp của một dự án nhóm tại Parsons School of Design ở New York, được sản xuất bởi Andrew Baron , người giảng dạy ở đó, vì vậy nó không chính xác một người, một máy quay phim, và một máy tính ở nhà trên internet. Nhưng nó có giá trị sản xuất tương đối tốt và khá thú vị, đầu tư rất ít vào một phần của họ.

Rocketboom!


Gần đây tôi đã mong muốn được xem Rocketboom video blog hàng ngày, và đã đấu tranh để giải thích cả hai Rocketboom và video blog nói chung để không-blog-đọc, folks TV-xem, tức là những người bình thường nhất. Vì vậy, cho đến khi tôi nhận được xung quanh để viết một giới thiệu thời gian để video (và thường xuyên) viết blog cho bạn bè không viết blog / non-blog-đọc của tôi, chỉ cần đi kiểm tra xem nó ra .

Rocketboom tính năng Amanda Congdon đọc tiêu đề và kết hợp các bài đăng blog video khác trên internet trong một định dạng tin tức theo phong cách. Đó là một chút như Jon Stewart của Show Daily với một chút cũ SNL Jane Curtin của cuối tuần Cập nhật ném vào, pha trộn ngẫu nhiên các video clip.

Tôi rất thích clip này được đăng trước đó trong tuần này, có tính năng David Letterman trang phong cách tung vào cuối mỗi bài viết, David Lynch (của Eraserhead, Twin Peaks, Blue Velvet vv) dự báo thời tiết hàng ngày từ LA, và một cổ điển đen-và- quảng cáo truyền hình trắng cho Wham-O Frisbees.

Rocketboom vẻ như đó là sắp xếp của một dự án nhóm tại Parsons School of Design ở New York, được sản xuất bởi Andrew Baron , người giảng dạy ở đó, vì vậy nó không chính xác một người, một máy quay phim, và một máy tính ở nhà trên internet. Nhưng nó có giá trị sản xuất tương đối tốt và khá thú vị, đầu tư rất ít vào một phần của họ.

Rocketboom!


Gần đây tôi đã mong muốn được xem Rocketboom video blog hàng ngày, và đã đấu tranh để giải thích cả hai Rocketboom và video blog nói chung để không-blog-đọc, folks TV-xem, tức là những người bình thường nhất. Vì vậy, cho đến khi tôi nhận được xung quanh để viết một giới thiệu thời gian để video (và thường xuyên) viết blog cho bạn bè không viết blog / non-blog-đọc của tôi, chỉ cần đi kiểm tra xem nó ra .

Rocketboom tính năng Amanda Congdon đọc tiêu đề và kết hợp các bài đăng blog video khác trên internet trong một định dạng tin tức theo phong cách. Đó là một chút như Jon Stewart của Show Daily với một chút cũ SNL Jane Curtin của cuối tuần Cập nhật ném vào, pha trộn ngẫu nhiên các video clip.

Tôi rất thích clip này được đăng trước đó trong tuần này, có tính năng David Letterman trang phong cách tung vào cuối mỗi bài viết, David Lynch (của Eraserhead, Twin Peaks, Blue Velvet vv) dự báo thời tiết hàng ngày từ LA, và một cổ điển đen-và- quảng cáo truyền hình trắng cho Wham-O Frisbees.

Rocketboom vẻ như đó là sắp xếp của một dự án nhóm tại Parsons School of Design ở New York, được sản xuất bởi Andrew Baron , người giảng dạy ở đó, vì vậy nó không chính xác một người, một máy quay phim, và một máy tính ở nhà trên internet. Nhưng nó có giá trị sản xuất tương đối tốt và khá thú vị, đầu tư rất ít vào một phần của họ.

Rocketboom!


Gần đây tôi đã mong muốn được xem Rocketboom video blog hàng ngày, và đã đấu tranh để giải thích cả hai Rocketboom và video blog nói chung để không-blog-đọc, folks TV-xem, tức là những người bình thường nhất. Vì vậy, cho đến khi tôi nhận được xung quanh để viết một giới thiệu thời gian để video (và thường xuyên) viết blog cho bạn bè không viết blog / non-blog-đọc của tôi, chỉ cần đi kiểm tra xem nó ra .

Rocketboom tính năng Amanda Congdon đọc tiêu đề và kết hợp các bài đăng blog video khác trên internet trong một định dạng tin tức theo phong cách. Đó là một chút như Jon Stewart của Show Daily với một chút cũ SNL Jane Curtin của cuối tuần Cập nhật ném vào, pha trộn ngẫu nhiên các video clip.

Tôi rất thích clip này được đăng trước đó trong tuần này, có tính năng David Letterman trang phong cách tung vào cuối mỗi bài viết, David Lynch (của Eraserhead, Twin Peaks, Blue Velvet vv) dự báo thời tiết hàng ngày từ LA, và một cổ điển đen-và- quảng cáo truyền hình trắng cho Wham-O Frisbees.

Rocketboom vẻ như đó là sắp xếp của một dự án nhóm tại Parsons School of Design ở New York, được sản xuất bởi Andrew Baron , người giảng dạy ở đó, vì vậy nó không chính xác một người, một máy quay phim, và một máy tính ở nhà trên internet. Nhưng nó có giá trị sản xuất tương đối tốt và khá thú vị, đầu tư rất ít vào một phần của họ.

Rocketboom!


Gần đây tôi đã mong muốn được xem Rocketboom video blog hàng ngày, và đã đấu tranh để giải thích cả hai Rocketboom và video blog nói chung để không-blog-đọc, folks TV-xem, tức là những người bình thường nhất. Vì vậy, cho đến khi tôi nhận được xung quanh để viết một giới thiệu thời gian để video (và thường xuyên) viết blog cho bạn bè không viết blog / non-blog-đọc của tôi, chỉ cần đi kiểm tra xem nó ra .

Rocketboom tính năng Amanda Congdon đọc tiêu đề và kết hợp các bài đăng blog video khác trên internet trong một định dạng tin tức theo phong cách. Đó là một chút như Jon Stewart của Show Daily với một chút cũ SNL Jane Curtin của cuối tuần Cập nhật ném vào, pha trộn ngẫu nhiên các video clip.

Tôi rất thích clip này được đăng trước đó trong tuần này, có tính năng David Letterman trang phong cách tung vào cuối mỗi bài viết, David Lynch (của Eraserhead, Twin Peaks, Blue Velvet vv) dự báo thời tiết hàng ngày từ LA, và một cổ điển đen-và- quảng cáo truyền hình trắng cho Wham-O Frisbees.

Rocketboom vẻ như đó là sắp xếp của một dự án nhóm tại Parsons School of Design ở New York, được sản xuất bởi Andrew Baron , người giảng dạy ở đó, vì vậy nó không chính xác một người, một máy quay phim, và một máy tính ở nhà trên internet. Nhưng nó có giá trị sản xuất tương đối tốt và khá thú vị, đầu tư rất ít vào một phần của họ.

Rocketboom!


Gần đây tôi đã mong muốn được xem Rocketboom video blog hàng ngày, và đã đấu tranh để giải thích cả hai Rocketboom và video blog nói chung để không-blog-đọc, folks TV-xem, tức là những người bình thường nhất. Vì vậy, cho đến khi tôi nhận được xung quanh để viết một giới thiệu thời gian để video (và thường xuyên) viết blog cho bạn bè không viết blog / non-blog-đọc của tôi, chỉ cần đi kiểm tra xem nó ra .

Rocketboom tính năng Amanda Congdon đọc tiêu đề và kết hợp các bài đăng blog video khác trên internet trong một định dạng tin tức theo phong cách. Đó là một chút như Jon Stewart của Show Daily với một chút cũ SNL Jane Curtin của cuối tuần Cập nhật ném vào, pha trộn ngẫu nhiên các video clip.

Tôi rất thích clip này được đăng trước đó trong tuần này, có tính năng David Letterman trang phong cách tung vào cuối mỗi bài viết, David Lynch (của Eraserhead, Twin Peaks, Blue Velvet vv) dự báo thời tiết hàng ngày từ LA, và một cổ điển đen-và- quảng cáo truyền hình trắng cho Wham-O Frisbees.

Rocketboom vẻ như đó là sắp xếp của một dự án nhóm tại Parsons School of Design ở New York, được sản xuất bởi Andrew Baron , người giảng dạy ở đó, vì vậy nó không chính xác một người, một máy quay phim, và một máy tính ở nhà trên internet. Nhưng nó có giá trị sản xuất tương đối tốt và khá thú vị, đầu tư rất ít vào một phần của họ.

Rocketboom!


Gần đây tôi đã mong muốn được xem Rocketboom video blog hàng ngày, và đã đấu tranh để giải thích cả hai Rocketboom và video blog nói chung để không-blog-đọc, folks TV-xem, tức là những người bình thường nhất. Vì vậy, cho đến khi tôi nhận được xung quanh để viết một giới thiệu thời gian để video (và thường xuyên) viết blog cho bạn bè không viết blog / non-blog-đọc của tôi, chỉ cần đi kiểm tra xem nó ra .

Rocketboom tính năng Amanda Congdon đọc tiêu đề và kết hợp các bài đăng blog video khác trên internet trong một định dạng tin tức theo phong cách. Đó là một chút như Jon Stewart của Show Daily với một chút cũ SNL Jane Curtin của cuối tuần Cập nhật ném vào, pha trộn ngẫu nhiên các video clip.

Tôi rất thích clip này được đăng trước đó trong tuần này, có tính năng David Letterman trang phong cách tung vào cuối mỗi bài viết, David Lynch (của Eraserhead, Twin Peaks, Blue Velvet vv) dự báo thời tiết hàng ngày từ LA, và một cổ điển đen-và- quảng cáo truyền hình trắng cho Wham-O Frisbees.

Rocketboom vẻ như đó là sắp xếp của một dự án nhóm tại Parsons School of Design ở New York, được sản xuất bởi Andrew Baron , người giảng dạy ở đó, vì vậy nó không chính xác một người, một máy quay phim, và một máy tính ở nhà trên internet. Nhưng nó có giá trị sản xuất tương đối tốt và khá thú vị, đầu tư rất ít vào một phần của họ.

Rocketboom!


Gần đây tôi đã mong muốn được xem Rocketboom video blog hàng ngày, và đã đấu tranh để giải thích cả hai Rocketboom và video blog nói chung để không-blog-đọc, folks TV-xem, tức là những người bình thường nhất. Vì vậy, cho đến khi tôi nhận được xung quanh để viết một giới thiệu thời gian để video (và thường xuyên) viết blog cho bạn bè không viết blog / non-blog-đọc của tôi, chỉ cần đi kiểm tra xem nó ra .

Rocketboom tính năng Amanda Congdon đọc tiêu đề và kết hợp các bài đăng blog video khác trên internet trong một định dạng tin tức theo phong cách. Đó là một chút như Jon Stewart của Show Daily với một chút cũ SNL Jane Curtin của cuối tuần Cập nhật ném vào, pha trộn ngẫu nhiên các video clip.

Tôi rất thích clip này được đăng trước đó trong tuần này, có tính năng David Letterman trang phong cách tung vào cuối mỗi bài viết, David Lynch (của Eraserhead, Twin Peaks, Blue Velvet vv) dự báo thời tiết hàng ngày từ LA, và một cổ điển đen-và- quảng cáo truyền hình trắng cho Wham-O Frisbees.

Rocketboom vẻ như đó là sắp xếp của một dự án nhóm tại Parsons School of Design ở New York, được sản xuất bởi Andrew Baron , người giảng dạy ở đó, vì vậy nó không chính xác một người, một máy quay phim, và một máy tính ở nhà trên internet. Nhưng nó có giá trị sản xuất tương đối tốt và khá thú vị, đầu tư rất ít vào một phần của họ.

Rocketboom!


Gần đây tôi đã mong muốn được xem Rocketboom video blog hàng ngày, và đã đấu tranh để giải thích cả hai Rocketboom và video blog nói chung để không-blog-đọc, folks TV-xem, tức là những người bình thường nhất. Vì vậy, cho đến khi tôi nhận được xung quanh để viết một giới thiệu thời gian để video (và thường xuyên) viết blog cho bạn bè không viết blog / non-blog-đọc của tôi, chỉ cần đi kiểm tra xem nó ra .

Rocketboom tính năng Amanda Congdon đọc tiêu đề và kết hợp các bài đăng blog video khác trên internet trong một định dạng tin tức theo phong cách. Đó là một chút như Jon Stewart của Show Daily với một chút cũ SNL Jane Curtin của cuối tuần Cập nhật ném vào, pha trộn ngẫu nhiên các video clip.

Tôi rất thích clip này được đăng trước đó trong tuần này, có tính năng David Letterman trang phong cách tung vào cuối mỗi bài viết, David Lynch (của Eraserhead, Twin Peaks, Blue Velvet vv) dự báo thời tiết hàng ngày từ LA, và một cổ điển đen-và- quảng cáo truyền hình trắng cho Wham-O Frisbees.

Rocketboom vẻ như đó là sắp xếp của một dự án nhóm tại Parsons School of Design ở New York, được sản xuất bởi Andrew Baron , người giảng dạy ở đó, vì vậy nó không chính xác một người, một máy quay phim, và một máy tính ở nhà trên internet. Nhưng nó có giá trị sản xuất tương đối tốt và khá thú vị, đầu tư rất ít vào một phần của họ.

Đánh dấu cho ngày 11 tháng 2 thông qua ngày 12 tháng hai

Đây là những liên kết của tôi cho 11 tháng 2 thông qua ngày 12 tháng 2:

  • Trang chủ | Viện Nghiên cứu Chiến tranh - Viện Nghiên cứu chiến tranh (ISW) là một tổ chức phi đảng phái, phi lợi nhuận, tổ chức nghiên cứu chính sách công. ISW tiến sự hiểu biết thông tin về các vấn đề quân sự thông qua nghiên cứu đáng tin cậy, phân tích đáng tin cậy, và giáo dục sáng tạo.

    Chúng tôi cam kết cải thiện khả năng của quốc gia để thực hiện các hoạt động quân sự và đối phó với các mối đe dọa đang nổi lên để đạt được mục tiêu chiến lược của Hoa Kỳ.

    Chương trình nghiên cứu hiện nay ISW tập trung vào các cuộc xung đột ở Iraq và Afghanistan. Chương trình giáo dục của chúng tôi bao gồm một loa quân sự Series, Hội thảo chiến binh, và các khóa học được thiết kế cho giáo dục và thông báo cho các học viên, các nhà hoạch định chính sách, các thành viên của các phương tiện truyền thông và công chúng.

  • Một cách dễ dàng để Thực hiện một treemap | FlowingData - Từng bước hướng dẫn để làm visualizations treemap / heatmap sử dụng R
  • Chip và PIN bị hỏng - Steven J. Murdoch, Saar Drimer, Ross Anderson, Mike Bond - 2010 IEEE Hội nghị chuyên đề về an ninh và bảo mật - Trong bài báo này chúng tôi mô tả và chứng minh một
    lỗ hổng giao thức cho phép bọn tội phạm sử dụng một thẻ chính hãng
    để thực hiện thanh toán mà không biết mã PIN của thẻ, và
    vẫn không bị phát hiện ngay cả khi các thương gia có một trực tuyến
    kết nối với mạng lưới ngân hàng. Những kẻ gian lận thực hiện một
    man-in-the-middle tấn công để lừa các thiết bị đầu cuối vào tin
    PIN xác nhận một cách chính xác, trong khi nói với ngân hàng phát hành mà
    không PIN đã được nhập ở tất cả. Bài viết xem xét như thế nào
    sai sót phát sinh, tại sao họ vẫn chưa được biết, mặc dù rộng của EMV
    triển khai cho phần tốt nhất của một thập kỷ, và làm thế nào họ có thể
    được cố định. Bởi vì chúng tôi đã tìm thấy và xác nhận một thực tế
    tấn công chống lại các chức năng cốt lõi của EMV, chúng tôi kết luận
    rằng giao thức là bị hỏng.

Đánh dấu cho ngày 11 tháng 2 thông qua ngày 12 tháng hai

Đây là những liên kết của tôi cho 11 tháng 2 thông qua ngày 12 tháng 2:

  • Một cách dễ dàng để Thực hiện một treemap | FlowingData - Từng bước hướng dẫn để làm visualizations treemap / heatmap sử dụng R
  • Chip và PIN bị hỏng - Steven J. Murdoch, Saar Drimer, Ross Anderson, Mike Bond - 2010 IEEE Hội nghị chuyên đề về an ninh và bảo mật - Trong bài báo này chúng tôi mô tả và chứng minh một
    lỗ hổng giao thức cho phép bọn tội phạm sử dụng một thẻ chính hãng
    để thực hiện thanh toán mà không biết mã PIN của thẻ, và
    vẫn không bị phát hiện ngay cả khi các thương gia có một trực tuyến
    kết nối với mạng lưới ngân hàng. Những kẻ gian lận thực hiện một
    man-in-the-middle tấn công để lừa các thiết bị đầu cuối vào tin
    PIN xác nhận một cách chính xác, trong khi nói với ngân hàng phát hành mà
    không PIN đã được nhập ở tất cả. Bài viết xem xét như thế nào
    sai sót phát sinh, tại sao họ vẫn chưa được biết, mặc dù rộng của EMV
    triển khai cho phần tốt nhất của một thập kỷ, và làm thế nào họ có thể
    được cố định. Bởi vì chúng tôi đã tìm thấy và xác nhận một thực tế
    tấn công chống lại các chức năng cốt lõi của EMV, chúng tôi kết luận
    rằng giao thức là bị hỏng.
2 3 4 5 ... 10 20 30 ... Last » Trang 1 của 78 1 2 3 4 5 ... 10 20 30 ... Cuối cùng »