● 数据资产识别 现今信息系统的风险评估体系已非常完善，但数据安全方面并没有形成相关评估内容，整个体系中缺少数据安全相关的检测与评估项，所以近期一直思考数据安全风险评估应是如何，应该从哪些方面进行检测与评估...本文产生的目就是希望解决如上一系列数据安全风险评估疑问，尽可能从资产识别、威胁分类、脆弱性识别、风险计算、处置建议等5个环节进行完善，通过不断持续优化完善，以期实现基于数据安全风险评估的体系化建设。...第一章为资产识别，资产是安全保护的对象，是风险评估的主体，资产的识别是理清内容、看透价值的重要手段，只有准确的资产识别，才能产生有意义的风险评估报告。...资产登记示例图 ● 脆弱性识别 数据资产识别是风险评估的开始，而脆弱性是对一个或多个资产弱点的集合，脆弱性识别也可称为弱点识别，而该弱点是资产本身存在的，如果没有威胁利用，单纯的弱点不会引发安全事件。...数据脆弱性识别示例 二 识别方式 常见主要识别方法有问卷调查、工具检测、人工核查、文档查阅、渗透测试等，不同环节、不同场景下择优选择，本篇主要介绍工具检测，即数据库漏洞扫描系统。
稳定性与高可用性 腾讯云的全球数据中心网络保证了轻量应用服务器的高可用性。通过内建的负载均衡和容错机制，即使在流量激增的情况下，服务器依然能够保持稳定。...例如，在大型促销活动期间，平台的访问量大幅增加，轻量应用服务器能够自动扩展 计算资源 确保在流量激增的情况下，平台仍能平稳运行，不会出现崩溃或响应缓慢的问题。...具体收益： 高可用性：平台在促销期间成功应对了数万用户同时在线的高峰流量，避免了因服务器负载过重而导致的崩溃或用户流失。...流量高峰响应：在大型促销活动中，平台的访问量最高增加了300%以上，但由于轻量应用服务器的自动伸缩，平台在无须人工干预的情况下，成功应对了这一挑战。...此外，轻量应用服务器还提供了定期自动备份功能，避免了数据丢失的风险。 具体收益： 安全性提升：平台在上线过程中未遭遇任何重大安全攻击，且得益于自动备份功能，数据丢失的风险被降到了最低。
拥有多年数据治理、数据安全相关工作经验。 ?...一 威胁来源 在对威胁进行分类前，首先需要考虑威胁来源，威胁来源包括环境因素及人为因素，环境因素包括：断电、静电、温度、湿度、地震、火灾等，由于环境因素是共性因素（信息系统评估与数据安全品评估），本篇不过多做介绍...数据威胁示例图 一 脆弱性识别内容 资产脆弱性包括管理型与技术型两大类。技术脆弱性主要涉及数据库（结构化，关系型和非关系型）及网络层和主机层（非结构化，DLP检测）。...数据脆弱性识别示例 二 威胁识别与分类 威胁识别在风险评估过程中至关重要，威胁识别的准确性直接影响识别风险评估及后续的安全建设方向，所以丰富的数据威胁识别内容或分类，影响整体风险评估质量。...威胁等级划分示例图 下章介绍数据资产风险分析及综合风险评估分析（结合资产识别、威胁识别、脆弱性识别、风险），主要包括风险计算、风险判定及综合风险分析表。
是什么样的数据库撑起了 2021 年的双 11 双 12 的稳定进行？...《数据 Cool 谈》第三期，阿里巴巴大淘宝技术部双 12 队长朱成、阿里巴巴业务平台双 11 队长徐培德、阿里巴巴数据库双 11 队长陈锦赋与 InfoQ 主编王一鹏，一同揭秘了双 11 双 12 背后的数据库技术...体现在业务层面，消费者如今参加秒杀活动，无论是否是双节的大促高峰期，瞬时就可以得到抢购结果的反馈，不需要等待。在数据库层面实现抢购公平，意味着秒杀活动已经是真正意义上的“拼手速”的事情。...事实上为了保证稳定，往年双 11 为了保证大促高峰能够平稳地过去，在一些计算量比较大或者稳定性风险比较高的地方就会实行降级策略，确保能够平稳度过流量高峰。...双 11 双 12 丰富的运营活动和千亿交易额背后，数据库层面是包括 RDS、PolarDB、Tair、ADB(ADB3.0) 以及 Lindorm 等数据库产品提供的组合技。
一年一度的双11又来啦，在各大购物平台买买买的同时，相信一定有需要云服务续费的小伙伴，腾讯云作为云服务的佼佼者当然也不会缺席。今年双11腾讯云同步开展了海量优惠活动，有需要的朋友一定要去了解一下。...咱们老客户也不要慌，现在还有续费同价的促销活动，每种机型续费和新购一样优惠，如果多人拼单还可以加赠3个月时长。 如果你没有需要续费的服务器也没关系，老用户还有专属优惠区，促销力度一样给力。...商品可以在双11大促活动页面的各大会场中找到，包括：1、包年时长产品：a) 新购订单：订单时长需12个月及以上；b) 续费订单：订单时长需3个月及以上，EdgeOne续费订单时长需12个月及以上；2、资源包类产品...代金券适用于云服务器CVM、轻量应用服务器Lighthouse（除2核4G及以下中国香港及海外轻量）、云硬盘、云数据库MySQL、云数据库Redis、云数据库TDSQL-C、对象存储COS、Web应用防火墙...腾讯云这次折扣力度可以说是非常之大，好多年没有这么大幅度的优惠了，错过又要等一年，赶紧打开腾讯云最新活动_腾讯云促销优惠，点击右上角登录/注册买买买吧！
场景一：狂欢的大伙 抢奖品、抢大降价促销、各种买买买，可是... 总有不少网友感觉离奖品太遥远、离打折促销很遥远，有种还没开始就结束的滋味，那到底谁是真正的双11“杀手”呢？...系统各类实时监控数据也不断的同步到工作组，11月10日晚上八点天御监控系统显示业务请求量开始大幅提升，恶意量也随之增长，各项系统指标也显示正常，在11月11点0分35秒系统迎来双11的峰值，恶意量也随之爆发...，在短短几个小时里累计识别几百万的恶意刷单请求。...机会垂青于有准备的腾讯云天御 安小妹了解到，除了长期以来接入的京东、小红书、聚美优品、蘑菇街等客户外，在双11临近的时候还有银行客户和金融客户紧急接入天御，以应对潜在的风险，这真的是对认真坚守护航岗位的程序员们最好的认可...针对电商、O2O、P2P、游戏、支付等行业在促销活动中恶意刷取优惠福利这样一种“薅羊毛”行为的团队，我们叫做“羊毛党”。 ? ? 羊毛党●画像 你买买买最大的拦路虎 ? ? ? ?
“双11”带来的购物狂潮余温尚存，“双12”又火热来袭，而面对愈演愈烈的促销大战，云市场显然已按耐不住云服务商的热情，各家动作频频，其中以阿里云、天翼云、腾讯云为主要代表，借助岁末年关纷纷推出大幅度优惠促销活动...云市场短兵相接，促销活动夺眼球 记者了解到，12月18日前后，云服务商活动相对集中，中国电信、阿里、腾讯等大品牌均在此前后开展活动，其中，主要三家云服务商活动如下： 阿里云：12月18日起，阿里云将开启年度云促销盛典...促销活动包括：全新行业云、续费优惠、1亿元扶持计划，以及重量级神秘大礼; 18日当天8：00-20:00购买云服务器(ECS)/关系型数据库(RDS)还有机会免单等，根据目前官方的消息看，阿里云的本次活动主要以存量客户为主...腾讯云：12月19日起，腾讯云将举办为期一周的年终大促活动，活动包含新用户注册零门槛并赠送扶持基金，云服务器&带宽打折促销，千元云存储礼包免费送等，虽然细则还没有正式公布，但从优惠空前依稀可看出端倪。...如果开发者们是将自己的服务迁移到腾讯云上，那么不仅能够降低流量暴增带来的风险，同时也更方便于将自己产品的底层数据在微信、WeChat、QQ、空间、游戏大厅和应用宝上打通，也更利于接入Push功能、支付服务
最新鲜的 VR 资讯 最in的内容 李嘉诚领投 Soul Machines完成750万美元的A轮融资 联想新平板Miix 520泄密：双摄像头对应AR应用 索尼表示不参加黑色星期五的促销活动 VirZOOM...联想新平板Miix 520泄密：双摄像头对应AR应用 联想目前正在打造 Miix 510平板电脑下一代产品：Miix 520，欲与微软的Surface竞争。...索尼表示不参加黑色星期五的促销活动 随着一年中最大的购物和销售日的到来，昨日HTC Vive宣布降价100美元参加黑色星期五五的促销活动。...索尼则表示在黑色星期五并没有统一的促销计划，零售商们可以自行举办促销活动。 VRPinea独家点评：在HTC Vive降价如此大的情况下，就看索尼零售商们的活动给不给力了。...Oculus Rift将自12月12日起支持XBox One 外媒报道，Oculus宣布自12月12日起Oculus Rift将支持XBox One游戏机。
交叉风险识别与计量中，图数据库的应用能够帮助发现以下关键信息：节点之间的关联关系：图数据库可以存储和分析节点之间的关联关系，例如人与人之间的社交关系、公司与公司之间的合作关系等。...通过分析这些关系，可以发现隐藏在数据背后的模式和趋势。关键节点的识别：图数据库可以识别出关键节点，即对整个网络结构具有重要影响力的节点。通过识别关键节点，可以发现潜在的风险点和关键决策点。...群体结构的分析：图数据库可以分析群体结构，即节点之间形成的社区或群组。通过分析群体结构，可以发现不同群体之间的联系和影响，从而识别出风险传递的路径和影响的范围。...风险识别与预测：基于分析结果，识别出潜在的风险点和关键节点，并进行风险评估和预测。可以利用机器学习算法建立模型来预测风险的发生概率。...通过图数据库的应用和分析方法，可以更加全面地理解交叉风险和计量问题，从而有效地进行风险识别和管理。
各平台“内卷”双十一进入10月后，各电商平台先后公布双十一优惠活动细节，我们梳理了天猫、京东、抖音、快手四大典型电商平台的2022年双十一的运营策略， 发现上述平台的运营各有侧重，对这次大促似乎志在必得...并配以双档位促销优惠，分别为“每299元减50元”和“每1000元减100元”，均封顶40000元，活动期间同一款商品仅可参与其中一档促销。...从用户收到货开始算起，价保服务最长可延至12月。...根据QuestMobile数据，在淘宝直播中，美妆销售额占比达到91.2%，远高于其他品类。据天猫公布的数据，在2021年双十一期间，欧莱雅集团更是成为天猫首次出现的两大百亿品牌之一。...本文不构成任何投资建议，任何人据此做出投资决策，风险自担。
促销模型不够抽象，维护混乱，没有独立的活动库存； 2. 混乱的活动共融互斥关系管理，缺乏统一的促销计价能力。...基于这些痛点问题，我们一期完成促销系统的独立，与商城解耦，搭建出促销系统核心能力： 优惠活动管理 对所有优惠活动抽象出统一的优惠模型和配置管理界面，提供活动编辑、修改、查询及数据统计等功能。...面对新品发布、双11大为客户等大流量场景，如何满足高并发场景下的高性能要求。 面对来自上游业务方的不可信调用，以及下游依赖方的不可靠服务等复杂系统环境，如何提升系统整体的稳定性，保障系统的高可用。...对于使用KEYS命令，SCAN命令并不是一次性返回所有匹配结果，减少命令操作对Redis系统的阻塞风险。...但并不是说SCAN命令就可以随便用，其实在大数据量场景下SCAN存在与KEYS命令一样的风险问题，极易造成Redis负载升高，响应变慢，进而影响整个系统的稳定性。
拓端数据（tecdat）研究人员根据全国电梯故障上报汇总数据，从多个角度进行数据分析。 ▼ 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。...基于以上背景，拓端数据（tecdat）研究人员根据全国电梯故障上报汇总数据，从多个角度进行数据分析。 1 电梯故障 影响因素网络 图表1 ?
不久前，顶象在业务安全大讲堂系列直播课《双十一电商行业业务安全解析》中就具体提到双十一电商平台的业务安全风险。就双十一促销活动，电商平台们营销周期从10月中下旬就会开始相应的营销投入。...整个双11电商大促活动会持续将近一个月，这也给了互联网黑灰产充分的时间去针对各个电商平台的活动规则和活动流程做深入研究，为后续的营销欺诈活动做好充分准备。...将终端采集的设备指纹信息、用户行为数据等传输给风控系统，通过在风控系统配置相应的安全防控策略，有效地对风险进行识别和拦截。风控维度建议 以下是常见的风控维度：1）设备终端环境检测。...考虑对接手机号风险评分、IP风险库、代理邮箱检测等数据服务，对于风险进行有效识别和拦截。5）算法模型。...处置建议1）静默数据监测识别到风险后不即刻实时反馈结果给到用户，由后台统一收集沉淀，并进行用户的标签标注。在后续营销活动中对此类账户进行活动限制。
黑产“羊毛党”现状介绍 “羊毛党”一般先利用自动机注册大量的目标网站账号，当目标网站搞促销、优惠等活动的时候，利用这些账号参与活动刷取较多的优惠，最后通过某宝等电商平台转卖获益。 一....也就是说，这些“羊毛党“在电商促销或优惠活动中，已逐步形成了相对完善的刷单及变现工作流程（见图1：电商刷单团伙工作流程）: [1509501258853_3782_1509501200197.png]...一般来讲，对抗刷单主要从注册、登陆、活动三个环节入手： 1.注册环节：识别虚假注册、减少“羊毛党”能够使用的账号量。在注册环节识别虚假注册的账号，并进行拦截和打击。...风险学习引擎采用了黑/白双分类器风险判定机制，可以很好地减少对正常用户的误伤。例如，某个IP是恶意的IP，那么该IP上可能会有一些正常的用户，比如大网关IP。...电商企业接入天御系统，启用带防刷能力的业务架构 通过剖析腾讯对抗“羊毛党”刷单的防刷系统技术架构与原理，我们了解到了天御系统可以帮助咱们电商企业在促销、优惠活动时，有效打击黑产刷单团伙。
如果结合了实时数据，AI还可以在用户访问电商平台时，自动为用户推送折扣信息或促销活动，进一步增强购买诱导。 ...智能库存管理：减少库存积压与断货风险 库存管理是电商运营中最重要的环节之一，AI在这一方面的应用同样非常实用。传统的库存管理依赖人工估算和经验，常常存在库存积压和断货的风险。...AI通过大数据分析，能够预测市场需求趋势，优化库存配置。 AI系统能够根据历史销售数据、季节变化、促销活动等因素，预测不同商品的销售情况，从而合理调整库存水平。...这样一来，既避免了库存积压，也大大降低了缺货风险，提升了整个销售周期的运营效率。...这种精准的营销方式有效提高了促销活动的效果。
作为上半年规模最大的促销活动，各大电商平台给出了最大的优惠力度，成绩也都再创新高。 为保障大促顺利进行，腾讯云提前调度资源、组织驻场团队，提供了全方位的保障方案。...面对充满不确定性的流量峰值，腾讯云CDN有超高的带宽储备，足以应对促销活动时爆发性的用户访问请求，快速伸缩的负载均衡CLB可以实时调整集群规模以适应促销流量的增长，无需人工介入。...通过腾讯云的大数据解决方案，电商平台可以更了解用户，实时推荐用户“可能喜欢”的产品。...关于腾讯安全天御 专注解决“欺诈预防”和“风险识别”问题，以人工智能为核心，以腾讯庞大情报为基础，结合腾讯20年综合积累，以及近10年黑灰产对抗经验，打造 AI 时代的智能风控服务。...帮助政企在内容风控、金融风控、营销风控等领域预防欺诈、识别风险，为众多业务保驾护航。目前，蒙牛、东鹏特饮等大型客户已接入腾讯安全天御的营销风控能力，每年可节约上千万的营销资金。
在我们的智能数据复用方案中，我们首先寻找与即将到来的大促B(x,y)的分布相似的【历史数据】，并使用【历史数据】微调生产模型，过程如下式： 所以这里的Fineture(B) 是一个纠偏值。...整个方案会基于历史分布相似的数据进行融合，基于重要性加权经验风险最小化框架（Importance-Weighted Empirical Risk Minimization）设计了微调方案，通过最小化以下经验性风险来进行模型微调...分布相似数据的搜寻 找到当下大促，相似的历史“促销”数据，包括双11，618，双12等等大促时间点 寻找的方式就是构建大促时序向量，然后求相似。...第一个是查找与99大促相似的促销。我们检索到的前两个日期是2022年8月8日的88大促，以及2022年6月14日的618大促二峰，CVR也都比较接近。第二个例子是寻找与88促销相似的促销。...我们检索到的Top2结果是2022年7月12日的狂暑季大促，以及7月31日的七夕节大促（没有检索到99大促是因为88大促发生在99大促之前）。同时，我们还随机展示了一个低相似度的非大促日期。
乍一看是个“不合理”的需求，数据库层面我们遵从安全规范来修改密码，我们照做就是了，但是显然做这个事情的成本实在太高，而且存在极高的风险，因为防御导致业务不可用带来的损失其实是很大的。...所以最严重的的情况下无非是下面几种： 1）数据库先改密码，应用层后改，已有的长连接依旧可用，但是新连接失败，数据库密码错误超过3次，数据库账号就会被锁定，导致业务不可用。...密码信息在应用层是配置形式，而且是启动自加载的模式，数据库密码是数据字典的基础信息，数据库层面是可以实时变化的，我们要保证业务的持续连接，一种方案就是建立影子账户，这个账户没有实际的数据，只有对等的权限...我们通俗些可以理解为双密码，retain current password这个语法只在修改密码的场景中使用，在create user中是不能用的。...identified by 'test_pwd2' retain current password; Query OK, 0 rows affected (0.01 sec) 这个时候就达到了密码双活的状态
前言 双十一已成为全球范围内最盛大的购物节，不仅电商平台提供各种折扣优惠，云计算服务商也趁此机会推出极具吸引力的促销活动。...双11大促活动页面的指定商品（详情见下），下单成功后才能开团/参团，单个商品或者多个商品合并下单均支持，加购商品不包含在内 双11大促活动页面包括如下：1、主会场；2、分会场；3、会员专场 指定商品具体如下...： 1、包年时长产品：a) 新购订单：订单时长需12个月及以上； b) 续费订单：订单时长需3个月及以上，EdgeOne续费订单时长需12个月及以上； 2、资源包类产品：a）AI基础产品包类1万～10万次...适用于云服务器CVM、轻量应用服务器Lighthouse（除2核4G及以下中国香港及海外轻量）、云硬盘、云数据库MySQL、云数据库Redis、云数据库TDSQL-C、对象存储COS、Web应用防火墙、...退货退款前，请先确定是否满足退货说明的条件，且请确保数据已迁移，发生退款后不再恢复对应的购买数量资格； 三、爆款直击底价：精选上云基础产品热卖配置 同价续费商品，每个配置全网（包含其它活动页面）限新购1
第一届双11的筹备显然不太充分，只拉来了李宁、联想、飞利浦等27个商户，促销的逻辑也相当简单粗暴，“全场五折”在很长时间里都是双11的主流玩法。...有些平台为了冲数据想了各种办法让用户下单，导致双11后退货率极高；有些商家在优惠活动中玩猫腻，消费者以为“薅羊毛”，实际上被商家“割了韭菜”；有些平台为了刺激用户消费，推出了各种巧立名目的金融产品；物流承压...但流量驱动的疯狂景象远没有结束，618、818、双12等同类性质的“造节运动”应运而生，盛宴一场接着一场。...而兴趣电商是去中心化的，特别是乐享集团在内的效果营销企业，将交易额分成的计费模式带到了兴趣电商，商家们只需对带货的结果付费，降低了流量转化效率低的风险，也省去了动辄几万乃至几十万的坑位费。...同时也揭示了这样一个事实：十三届双11的促销史，也是一部电商流量的变迁史，流量中心在哪里，商业就在哪里，这是互联网世界里屡试不爽的底层逻辑。
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