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美团点评系统构建经验

所以感知险、险背后最大的挑战是如何与方紧密配合顺利对接。 在配合中,团队常顾虑因需求拖慢开发速度,而也常感到团队配合不足。 另一方面对而言,发展是存在的前提,如果的安全需求影响到发展也是不合理的,因此要提高服质量,让对接带来的负担降到最低——这就是对接系统设计的核心目标。 总结一下,工作经验一:安全是的必要属性,没有安全保障的产品,终究会被市场淘汰; 制要服,减少对接负担。具体而言,接入的成本主要有接入成本和运行成本两方面。 而这个独立服后台的交互最初时也沿用了旧的思路,即后台在关键动作前调用判断“有没有险”。但这样每次新增加一个或新出现一个险场景时,都要重新对接联调。 即系统调用用户中心,用户中心再调用透传所需参数,而的决策也通过用户中心返回给后台。 这样的好处是只需要用户中心与对接一次,系统甚至不需要明显感知到的存在。

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AI 科学前沿大会,腾讯云天御放了个大招

利用AI自我学习、自主泛化的特点,构筑全链路的安全解决方案。 电商平台防黑灰产各关键节点示意图 在全链路的安全引擎下,腾讯云安全天御将团伙挖掘、行为序列分析、威胁情报感知等人工智能引擎,应用到流量反欺诈、活动防刷、网赚反欺诈等产品中,构建了“云端”、“终端” 、“威胁情报”相互协同的全链路安全体系。 ,实时识别恶意流量,并结合生成对抗网络检测恶意变种,为客户提供实时的恶意险等级评估,辅助客户决策,打击黑产,目前已经帮助蒙牛、东鹏特饮等知名企节省了数千万的营销资金。 关于腾讯云安全天御系统 在助力零售企反欺诈外,天御结合腾讯20年黑灰产对抗经验及AI智能能力,还为金融、电商、政等行提供定制化解决方案。

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    腾讯安全黎巍:行家+专家,共建数字化防线

    腾讯安全在大会期间首次披露“安全全景图”,通过四大核心AI能力和覆盖七大场景的解决方案,为企的数字化转型过程中的安全保驾护航。 (腾讯安全副总裁黎巍发布“腾讯安全全景图”) 企数字化转型 集中面临四大安全险 “不再只是金融行的‘七寸’”,在黎巍看来,企扩张的同时也面临着无数的安全挑战。 在企加速拥抱数字化的过程中,数据连接着用户和经营系统,成为企经营的最大险和不确定性,一旦出现漏洞,将给企经营带来不可估量的损失。 “行家+专家”携手共建 打通能力交付“最后一公里” 由于企险、数据基础、工具、服对象和场景各不相同,各行各解决安全问题是“没有通用解法和银弹的”。 黎巍表示,如果乙方以做产品的心态做,甲方聚焦表现而缺乏对安全的技术理解,的最后一公里交付始终没办法抵达。

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    安全专家谈 | 疫情期间,银行“零接触”信贷如何做好

    银行如何才能做好线上信贷的,提升效率、持续获客? ➤其次是规模效应,线上从获客到实现了全流程自动化,也能触及更多受众,一旦模式走顺很容易做出规模,往往一个几十人的开发团队就能服千万人甚至上亿人。 Q3:线上信贷的确大大提升了银行的贷款效率,给企带来很多便利,但也面临诸多挑战,银行如何把好信贷中最关键的问题? 第一,构建完善的线上框架。 李超:说到稳定,大家第一反应是,说到增长,大家很自然的会想到营销,然而,在信贷里,最终还是能力的比拼。

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    卢明樊:爱奇艺的安全“秘籍”

    是不能脱离存在的,是运营的重要组成部分。” 企的一大半困扰都来自险,而如何结合特定场景下的,降低、制围绕着险应该是绝大多数企反复思考的“保命”命题。 而在体系落地前,三大心得送给大家: 离不开 首先,不能脱离而存在,其次,要保障的是可持续性稳定发展并达成其发展目标,两者的目标是一致的,所以,“运营的重要组成部分” 卢明樊给出了建设的9个阶段: 1.识别和管险: 要拥抱,和安全以及一起在企内部梳理出哪些是高险的,并且和方一起识别出关键险场景,并且确定目前防御现状,根据二八原则,系统要优先解决重要及其核心场景的头部险 3.优化引擎服 系统对接支持后,应当充分考虑如何优化系统的服架构,确保实时的低延迟低熔断,既要做到保证不会因为增加延迟,从而导致质量下降或者过多资源占用,

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    腾讯安全天御牵头制定首个IEEE安全全球标准

    从金融、零售到政府、教育,安全都已成了绕不开的话题。 一时间,各种安全“建设之”骤起。 茫茫界中,谁会是最值得参考的那个标准? 腾讯安全天御这就来告诉你! ? 接头暗号:“腾讯安全天御的大数据安全制” 此标准全面定义了包含大数据体系和险场景在内的安全制框架及其关键行为,旨在借助规则、人工智能和险态势感知三大模型,实现对具体险场景的分析 制定一套适用于全球大数据安全场景的国际化标准,成为行共同的诉求。基于此背景,天御依托丰富安全实践经验,发起制定了大数据安全制国际标准并顺利通过IEEE的立项申请。 该标准立项的成功无疑将为安全制国家标准和行标准的制定提供有益参考,助力大数据安全良好生态的构建。同时,为更好地满足各行各搭建可、有效大数据安全系统的发展需求贡献力量。 天御安全制体系已经成为《大数据安全制实施指南》国家标准和《基于云计算的安全险解决方案技术要求》国家行标准编写的参考范本。

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    定制损失函数与评价函数(XGBLGB)

    实际使用中,可以考虑根据目标对这两者进行调整。 举个例子,假设现在有一个提额模型,用处是将分数最高的20%客户给与更高的额度。也就是期望分数最高的20%的客群正样本捕获率最大化。 preds,'labels':labels}) #取百分位点对应的阈值 key = dct['percent'].quantile(0.2) #按照阈值处理成二分类任 本书给出的是一种启发性的思路,读者还可以根据实际情况改写更贴合的损失函数。 LightGBM中也同样支持自定义损失函数和评价函数。代码上有一些细微差别。 percent':preds,'labels':labels}) #取百分位点对应的阈值 key = dct['percent'].quantile(0.2) #按照阈值处理成二分类任

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    金融科技&大数据产品推荐: 数美金融—构建立体的全流程体系

    数美依托强大的AI技术与海量基础数据,为金融机构提供覆盖全流程的完整解决方案。 的产品投递 1、产品名称 数美全流程体系 2、所属分类 金融科技 · 、反欺诈 3、产品介绍 数美依托强大的AI技术与海量基础数据,为金融机构提供覆盖全流程的完整解决方案。 作为反欺诈领域专品牌,数美经过2年的实践与积累,构建了立体的全流程体系,可有效帮助金融机构进行反欺诈与。 并将多维度、多模型的组合打法贯穿流程始终,做到与反欺诈的高召回、低误杀。 2) 助力金融企,促进普惠金融发展 数美一直专注于大数据反欺诈领域的技术创新,通过多种反欺诈技术识别欺诈险,借助多维度数据识别信用险,利用多重的策略模型提升效果,进而打造立体的防御体系,为金融客户提供持续

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    ML | 机器学习模型如何做解释?

    ML」系列文章,主要是分享一下自己多年以来做金融的一些事一些情,当然也包括建模、机器学习、大数据等相关技术分享,欢迎同行交流与新同学的加入,共同学习,进步! 01 机器学习模型不可解释的原因 前些天在同行交流群里,有个话题一直在群里热烈地讨论,那就是 如何解释机器学习模型 ,因为在领域,一个模型如果不能得到很好的解释一般都不会被通过的,在银行里会特别的常见

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    供应链金融及产

    2月19日,工信部发布了关于运用新一代信息技术来支撑服和疫情防的通知,其中第11条就写到了要运用基于生产数据的供应链金融来保障企的复产复工。 在发布会上,国院除了强调了产链的核心企在疫情期间收到的伤害都由服和供应链金融来提供支持以外,还特别强调了金融科技。 另一方面我们又经常会听到产链金融,其实产链金融是金融的延伸,是一种观念。在场景中去优化像信用支付的服之类的服从而实现节约成本、提升运营效率之类都可以被称作产链的金融。 很明显核心企的平台在此类场景的配合、资产的把的能力上具有一定的优势。 往深处讲,再一个就是金融机构。金融机构有更多的供给层面的资金,可以形成快速有效低成本的供给,甚至还具有一定的能力。 我们一般会把供应链金融分解贷前的险评估、贷中的正常审核以及贷后的运营监管。

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    电子书丨《要略:互联网反欺诈之路》

    ▊《要略:互联网反欺诈之路》 马传雷,孙奇,高岳 著 电子书售价:49.5元 2020年08月出版 本书是一本全面描述互联网反欺诈体系的书籍,全书主要分为洞察黑产、体系构建、实战教程和新的战场 本书适合互联网投资人、创者、产品经理、运营人员和安全人员阅读。 ---- ▼ 点击阅读原文,立刻下单!

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    ML | 建模的KS

    我们这做模型的时候,经常是会用KS值来衡量模型的效果,这个指标也是很多领导会直接关注的指标。今天写一篇文章来全面地剖析一下这个指标,了解当中的原理以及实现,因为这些知识是必备的基本功。 不过这不影响我们去使用它,我们只需要知道在中是怎么实现的,并且在实际场景中怎么去使用它就可以了。就如上面我们说的,KS在主要是用于评估模型的好坏样本区分度高低的。什么是区分度? 通俗来说,就是模型预测结果排序分桶后,每个桶的好坏样本占比的有排序性,也就是说不同的桶,坏人的识别能力都不同,我们可以通过“拒绝”坏人比较多的桶从而来实现制。比较抽象? 可以看下图: 从上来说,就是越往后的箱子,客户的质量越差,rate整体上呈现单调性,从而可以把大多数的坏人,直接从箱的维度上就可以区分开来了,在后续的策略使用体验上十分友好。 03 KS的效果应用 KS的值域在0-1之间,一般来说KS是越大越有区分度的,但在领域并不是越大越好,到底KS值与模型可用性的关系如何,可看下表: 004 KS的实现 首先我们来对上面展示的例子进行

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    SaaS客服:企级服口中的

    同时,企对成本和效率的考虑,呼唤SaaS时代的快速到来,企级SaaS服口已经形成。 随着智能设备的普及,即时通讯的发展企沟通成本大大降低,也让企客户服方式发生了变化。 大家都知道 SaaS需要IDC托管服,对这一块国家有明确的政策监管,国外企要想在中国境内从事类电信服,必须要在国内有商存在,且占股不得超过51%,我们都知道SAP+中国电信、亚马逊+中云、微软 随着近年来电子商以及中国O2O服的发展,同时智能手机的普及移动端网民的日益增多,使得多渠道、智能化的移动客服成为刚需,中国的企级SaaS客服市场俨然已经成为创者和投资者关注点。 国内专的企级SaaS客服软件服是从2014年开始逐渐兴起,涌现出了一些专注于多渠道、智能化一体的专客服平台。 Udesk——国内专的SaaS客户关怀软件服提供商,专注于企级的客户服。帮助企快速低成本的搭建移动互联时代的智能客服系统。

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    ML | 建模的WOE与IV

    ML」系列文章,主要是分享一下自己多年以来做金融的一些事一些情,当然也包括建模、机器学习、大数据等相关技术分享,欢迎同行交流与新同学的加入,共同学习,进步! 第一次接触这两个名词是在做模型的时候,老师教我们可以用IV去做变量筛选,IV(Information Value),中文名是信息值,简单来说这个指标的作用就是来衡量变量的预测能力强弱的,然后IV又是

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    supervisor监程序(2)

    对于直接启动jar包的程序进行监 # cat javarisk.ini [program:javarisk] command=/usr/bin/java -Xms1024m -Xmx1024m -jar autorestart=true startsecs=5 priority=1 stopasgroup=true killasgroup=true 不能用shutdown.sh 和startup.sh来进行启动制 ,需要使用catalina.sh run这种方式来进行启动,配置完成后重启即可 supervisorctl update supervisorctl start app 监nginx # cat nginx.ini =/export/server/supervisor/logs/nginx_err.log stopasgroup=true killasgroup=true 需要注意的是,supervisor不能监放在后台的服redis # cat redis.ini [program:redis-6379] command=/usr/bin/redis-server /etc/redis.conf autostart

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    用Prometheus对进行监

    这里分享一个用于黑盒监的blackbox_exporter, 可以用于对http,https,tcp,dns以及ICMP协议进行探测,从而抓取数据进行监。 这样的话,我们就可以判断服是否还在正常的工作,网站有没有出现不可访问,站在用户的角度上进行对服资源监。 当然这里还可以对支持https的证书的有效期进行监,看下图,有两个域名的证书还有一年半的时间到期。 只要数据采集到了,我们就可以通过数据进行有效的告警,不用专门的再去写拓展服区监证书到期时间了。 下面我们讲讲如何实现这些数据采集以及监:第一步还是安装,准备一个blackbox_exporter的Agent,让它作为代理去为我们采集数据。

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