该训练营第一期为风控主题，培训内容十分紧凑，非常好，推荐：CDA数据科学家训练营 ? —————————————————————————————————————————— 二、欺诈防控体系 欺诈一般不用什么深入的模型进行拟合，比较看重分析员对业务的了解，从异常值就可以观测出欺诈行为轨迹 召回率，准确率，排序很准的模型排行： 1、SVM 2、随机森林、决策树 1、银行卡欺诈防控体系 ? 2、检测级别提升路径 ?
01两安融合的工业安全风险分析挑战 工业4.0时代以来，生产效率需求的提升推动了工业物理环境的互联互通，然而，网络环境的连接也带来了信息安全风险和一系列新的安全挑战。 安全是风险控制的结果，传统工业中的IT和OT环境相对隔离，信息层和物理层各自的安全风险来源比较单一，可以单独地根据对应的分析方法和技术得到。 现代工业系统具备典型的信息物理融合系统（CPS）特点，其自身的复杂性和工业现场环境的多样性决定了工业安全风险来源多种多样，需要进行全面的系统安全风险识别、分析和管理。 离线阶段，基于功能安全和信息安全领域专家知识，利用Security和Safety联合分析方法构建两者关系的本体模型，结合收集的系统历史运行数据，建立工业系统安全知识图谱；在线阶段，分别在信息侧和物理侧采集实时的系统安全监测数据 相比于传统工业安全风险分析依赖人员参与，知识图谱的应用在数据分析范围、数据挖掘深度、数据可视化分析上都有明显进步，可以更精准和迅速地描述工业系统物理层和信息层的风险关系，并依据分析结果及时做出风险预判，
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物业工程肩负着维持项目各类设施设备的正常运作，保障全体业主的正常生活，令物业保值升值，是项目的心脏部门。拓端数据（tecdat）研究人员根据全国电梯故障上报汇总...
一、资损盲区 随着有赞支付体量的增大，资产部门承担的资金管理，风险把控的责任也越大。我们一方面要小步快跑，快速支撑业务，又要稳住底盘，守好底线。支付业务底线就是守护用户的每一分钱，不能有资金损失。 该处理的没处理，该到达终态的单据没有到达终态 3）幂等控制失效，多扣款或多入账 4）系统内部逻辑错误，无对外输出 5）人工修复异常场景，产生资损 二、资损体系的诞生 基于解决以上问题的目的，我们设计了实时防控资损体系 总体设计思路围绕以下几点： 1）发现问题的实时性，减少故障的影响面 2）信息流一致性两两比对、资金流平衡型检查 3）全方位监控：业务触发、人工变更资金检测、历史数据检测 4）检测的准确性，无误报 5）和支付链路解藕 并且实时获取数据，实时运行，对于业务处理上有滞后和缓冲的场景，我们提供了异步运行的机制，以及三次重试的机会。全面提供系统整体的容错性，无因系统设计问题导致的误报。 2. 处理流程图如下： ? 通过建立后台触发熔断操作入口，并在业务关键节点进行埋点，人工录入熔断配置或资损防控规则检测出异常自动生效熔断配置，异常应急生效熔断。日常支付链路则不会过熔断判断，以免系统稳定性对主链路造成影响。
而这一篇会讲解被一线大厂使用的两款流量防控组件：Sentinel 和 Hystrix，以及对它们的横向对比。 本篇主要内容如下： ? 近实时的监控、报警及运维操作。 支撑阿里的双十一核心场景，如秒杀、消息削峰填谷、集群流量控制、实时熔断下游不可用。 完备的实时监控。 可以看到接入应用的单台机器秒级数据，以及集群的汇总情况。 广泛的开源生态。 4.3、实时统计的对比 Sentinel 和 Hystrix 都是基于滑动窗口进行实时统计，但 Hystrix 是基于 RxJava 的事件驱动模型，在服务调用成功/失败/超时的时候发布响应的事件，通过一系列的变换和聚合最终得到实时的指标统计数据流 5.4、 发展及生态 Sentinel 针对 Spring Cloud、Dubbo、gRPC 都进行了适配，引入依赖和简单的配置即可快速接入 Sentinel，相信 Sentinel 将是未来流量防控的一大利器
看到这个消息，对我们能金云是个很大的提振，因为我们的优势在于利用大数据技术进行金融风险防控。 其次，面对投资项目复杂情况与潜在风险，如何做到有效规避风险 不可否认，光伏发电及各类能源资产在不同的生命周期中，往往展现出错综复杂的价值影响因素，另外还有瞬息变化的潜在和实时收益风险要素。 2.风险防控体系的搭建要注重理论与方法的结合，有视角、有方法、有落脚点 我将能金云的风控体系归结为三个字: “论”、“法”、“点”，“论”是指方法论，风险控制要以规避为主，控制为辅为指导思想，将风险透明 能金云风控体系的“法” “点”是投资商的“千里眼”，囊括了6大维度，一千多个风险点。 能金云风控体系的6大维度包括外部风险、资产基因风险、营运风险、欺诈风险、资产交割风险和金融风险。 DPEN的强大之处就在于它的可预防性，通过实时数据监控及时调整防患未然，这也是利用大数据力量防范金融风险价值所在、优势所在、智慧所在。
账号：垃圾注册、撞库、盗号等 交易：盗刷、恶意占用资源、篡改交易金额等 活动：薅羊毛 短信：短信轰炸 项目介绍 实时业务风控系统是分析风险事件，根据场景动态调整规则，实现自动精准预警风险的系统。 本项目只提供实时风控系统框架基础和代码模板。 需要解决的问题 哪些是风险事件，注册、登录、交易、活动等事件，需要业务埋点配合提供实时数据接入 什么样的事件是有风险的，风险分析需要用到统计学，对异常用户的历史数据做统计分析，找出异于正常用户的特征 实时性 ，风险事件的分析必须毫秒级响应，有些场景下需要尽快拦截，能够给用户止损挽回损失 低误报，这需要人工风控经验，对各种场景风险阈值和评分的设置，需要长期不断的调整，所以灵活的规则引擎是很重要的 支持对历史数据的回溯 ，能够发现以前的风险，或许能够找到一些特征供参考 项目标签 轻量级，可扩展，高性能的Java实时业务风控系统 基于Spring boot构建，配置文件能少则少 使用drools规则引擎管理风控规则，原则上可以动态配置规则
人工智能技术是抗击疫情的强大工具，已在全球普遍用于疫情态势感知、行程追踪管理、医疗系统变革和安全风险防控等领域。 进入3月以来，一场疫情再度来袭，全国本土聚集性疫情呈现点多、面广、频发的特点。 再对疫情防控数据进行实时监控、自动统计、智能分类、精准筛查后，实在RPA疫情防控机器人通过“浙政钉”第一时间群发通知相关人员，及时为高效高质防疫、快速管控施策提供了技术支撑。 、更有创造性的工作中，还助力疫情防控常态化工作。 以快制胜、精准防控，实在RPA疫情防控机器人加快疫情数据传递速度，为数字战疫贡献实在速度！ 在疫情防控期间，实在智能将免费为政府部门提供“疫情防控数字员工”，为基层抗疫人员减负。
最近北京出现的疫情，虽然未到拐点，但是从疫情防控角度，没出现任何慌乱，无论是物资供应，还是疫情筛查，又或是抗疫保障，少不了很多人辛勤的默默付出，借此向所有人表示敬意。 作为IT从业人员，这次疫情防控给我最大的感受，就是信息化、数字化在这个过程中提供的支持，举几个相关的例子，一方面是让我们体会下这些细微变化对我们生活的影响，另一方面，也让我们做系统设计的时候能有所借鉴。 但是没几天，健康宝就支持同屏显示健康吗和核酸检测，以及疫苗信息，而且疫苗信息默认是隐藏状态，保护了个人隐私，这种便捷且细小的设计，确实方便了大众，还对疫情防控起到了积极的推动作用， 2. 北京疾控中心流调队员向您致电，请您放心接听，您所提供的内容，对首都疫情防控至关重要，非常感谢！”，请立即接听，并积极配合。 这是一项非常特殊的系统工程，各个环节，衔接流畅，配合默契，才能达到我们的目标，革命尚未成功，同志还需努力，疫情防控，人人有责。
而这一篇会讲解被一线大厂使用的两款流量防控组件：Sentinel 和 Hystrix，以及对它们的横向对比，以及该如何选型。 本篇主要内容如下： ? 近实时的监控、报警及运维操作。 支撑阿里的双十一核心场景，如秒杀、消息削峰填谷、集群流量控制、实时熔断下游不可用。 完备的实时监控。 可以看到接入应用的单台机器秒级数据，以及集群的汇总情况。 广泛的开源生态。 4.3、实时统计的对比 Sentinel 和 Hystrix 都是基于滑动窗口进行实时统计，但 Hystrix 是基于 RxJava 的事件驱动模型，在服务调用成功/失败/超时的时候发布响应的事件，通过一系列的变换和聚合最终得到实时的指标统计数据流 控制台 5.4、 发展及生态 Sentinel 针对 Spring Cloud、Dubbo、gRPC 都进行了适配，引入依赖和简单的配置即可快速接入 Sentinel，相信 Sentinel 将是未来流量防控的一大利器
，我们也可以叫它实时核对系统，今天我们介绍核对体系中资损防控的第一部分：事前和事中处理。 核对体系： 资损防控系统：也可叫实时核对系统 离线核对：内部核对、机构核对和实收核对等 差错系统：渠道差错、业务差错、实时核对差错等 二、前世 基于前面说到的背景，资损防控平台在18年开始建起，在不断探索中 我们基于两年的探索，充分了解了资损防控开发者、业务方或使用方的痛点，通过各种业务场景的抽象，得出核对模型，推出最新一版资损防控平台，就是这样，我们有了“今生”。 “今生”要解决什么问题？ ； 不影响链路上正常业务：举个例子，资损防控所配置的规则不能调用正常业务接口API读取数据，这样会占用正常业务资源，很可能触发接口熔断； 配置可视化：对于规则、报警相关配置，通过资损防控运营平台配置； 在技术架构图中，已初步简单聊过binlog从进入资损防控平台、核对、报警整个过程，就不过多赘述，这里有几点作为补充聊聊： 3.4.1 数据准备 异常降级重试 对于资损防控平台最重要的一点之一，就是尽量不能丢
疫情防控太难了，即使严格按照规定动作来做，病例还是一波接一波。 这跟政策没关系，我们的政府已经在努力提升防控措施，尽可能的在防控疫情和生活生产之间做出平衡，但有些技术问题确实是解决不了的。 （VS 不同风险区域的管控程度不同）； 区域之间相互隔离（VS 不同风险区域之间隔离）； 区域内的流量默认信任，不做验证（VS 低风险区域的流动比较自由，48-72小时的核酸即可）； 在这样的网络架构下 最后再回过头来看下，疫情的防控如果有零信任技术支撑，会是一个怎样的情况？ 疫情防控上技术还做不到，但企业的网络安全防控是可以做到的，或者至少可以逐步完善。 具体如何落地一个零信任体系，如何设计、使用哪些关键技术等，后面或许可以再结合最佳实践聊一聊。
面对日益严峻的疫情扩散形势，全球已有至少28个国家和地区正加强防控举措。 在这些措施中，利用智能手机进行实时定位是最普遍的一种监管措施，它可以时刻追踪到每个人的位置移动信息，从而确保个人能够实现自我隔离。 阿根廷的防控措施是最严格的，拒绝隔离的人员会被强制下载一款可以追踪他们位置的软件。在中国香港，机场入境人员需要佩戴电子追踪手环，通过手机GPS定位系统确保入境人员不离家。 政府是否积极利用用户位置信息对其进行实时追踪还未可知，但据称，美国新墨西哥州圣达菲市已迫使那些违反隔离政策的人员下载了可以进行实时定位的软件。 由于像指纹识别这种需要通过接触公共物品进行身份认证的方式已经存在风险，面部识别的方式因此在印度变得广受欢迎。
业务风险情报（Business Risk Intelligence，BRI）为您提供全面、实时、精准的业务风险情报服务。 通过简单的API接入，您即可获取业务中IP、号码、APP、URL等的画像数据，对其风险进行精确评估，做到对业务风险、黑产攻击实时感知、评估、应对、止损。 您也可利用业务风险情报服务搭建或完善自身的风控体系，补充自身风险情报数据，提升对风险的感知、应对能力。 BRI 支持按需付费，您可根据您的需求，选取不同的套餐，更易优化成本。
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