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如何进Ripple20分析?

上个月早些时候,Ripple20变得很流,因为它已经列出了许多物联设备使用的定制IP堆栈中发现的一些漏洞。 这就是基于签名的系统的工作方式,正如你所看到的那样,它们很容易规避在流量上做一些小小的改变,更不用说不断添加新的规则/脚本会让这些系统变得很慢。 本质上nDPI在分析流量时,也会评估一些,并向使用它的应用报告,这是在应用协议之外。这个机制是可扩展的,我们也在不断的增加新的数值,使其更加普及。 TLS证书不匹配 HTTP可疑用户代理 已联系HTTP数字IP主机 HTTP可疑址 HTTP可疑协议标头 不带HTTPS的TLS连接(例如,基于TLS的VPN) 可疑DGA域联 数据包格式错误(此处检测到 Ripple20) 如果您的基于nDPI的应用程序可以为上述评分,您就已经发现IDS检测到的大多数问题,这就不必再为不断更新规则/脚本而头疼了。

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爬虫的

随着互联的发展,爬虫也越来越多,爬虫本身是一种技术,所以爬虫不是违法的技术。如果使用爬虫技术去做违法项目,例如:色情,赌博等违法业务,一旦发现就会触碰法律的禁止。 爬虫类型: 1、数据量小对爬取速度不敏感的可以使用request库实现页爬虫 2、对数据要求规模较大,爬取速度敏感的可以使用Scrapy库实现页采集 3、大数据采集,需要一定的研发团队开发,例如:电商 ,搜索引擎爬虫等 爬虫涉及的问题: 性能骚扰:爬虫快速访问服务器,超过了人类访问速度,对站管理者来说就造成骚扰 法律:每个站上的数据都有产权归宿,如果通过爬虫获取到的数据从中获利的话会有一定的法律 隐私泄露:爬虫会突破站的限制,获取数据,造成了站的隐私泄露 爬虫规避方式: 1、遵守站robots协议 2、优化爬虫程序 3、禁止采集个人信息和隐私信息 爬虫限制: 任何一个站都会有反爬限制 ,请求站时,目标站会检查HTTP请求的User-Agent,因为ua是浏览器标识,如果http请求没有ua,或ua太少,都会被站运维统计异常的。

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    大数据,管理的金钥匙

    由此带来的问题就是,当出现的时候,市场的波动率会瞬时增加,从而造成会带来巨大流动性的“波动聚类(Volatility Clustering)”,就像2007-2009年的金融危机以及2001年的互联泡沫破裂那样 “我们已经定义了13种系统性、高频交易、对手、担保、流动性等等”,Mike Leibrock说,Mike是美国存款信托清算公司(DTCC)负责系统的副总裁(DTCC为所有的大型提供清结算服务 相较于其他类型的,三类机构的受访者均更加关注流动性和信用。同时,随着业和地区的不同,他们赋予不同的重要性不同。 零售更加关注信用(53% VS商业和投资的43%)。 商业趋向于略微关注市场(28% VS投资和零售的23%)。 与此同时,投资趋向于更加关注操作(29% VS 19%)和合规(20% VS 14%)。 ? ? 五分之四的(81%)定期向高级管理人员提供关于状况的综合报告,另外有15%的打算在未来三年内也这样做。几乎所有都在致力于推动管理信息至高级决策者。

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    安全大咖连麦解读信息数据安全难题

    ,为业提供决策支持,旨在帮助从业者提升安全认知、认知安全状况、改善安全环境。 数据潮来临,业面临的安全有哪些? 业务的兴起和发展,对安全和信息安全突出了更高要求,确保安全是防范系统性金融必须考虑的因素,直接关系到国家安全和社会稳定。 在此背景之下,信息安全体系建设面临诸多挑战和。 内部运维安全:随着用户数量的激增、移动服务场景的扩展,业数据规模不断增长。 目前不同程度地走向混业经营的方向,其跨市场、跨区域、跨国别的仍缺乏应有的控体系和监管约束。 以DDoS攻击为例,可以直接消耗系统和资源,包括支付、转账系统支付接口一旦无法提供服务,将会给用户财产和信誉造成双重损失。

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    朱小黄:金融要害在平台

    例如传统信贷政策上,对业的选择,大体依据对某些业的实际数据和事例的分析比较和实际调查,这是可以进实物核对的分析判断;保公司对一个产品精算,也是根据对某一类客户的偏好和实际统计进测算;对具体的债项更要求有真实反映实物形态的资料以及面对面 例如小额贷款中,商向提供其商户以往交易数据,从商户交易数据中判断商户的信用等级,决定给其适当额度的贷款;商的海量数据中按照取舍的标准选取一定量级和性质的数据,构成了控的方法 为了促进交易的管理,金融活动应在以下三个前提下进: 一是所有项目和产品的提示责任应由商承担。 二是所有金融活动和产品交易的支付账户应托管给商业或则直接运用商业支付账户。 三是商与金融产品的供应商应共同建立赔偿和备付基金,以确保因交易违法而产生的损失方能够得到先的赔偿。 对技术,应建立赔偿制度,从事金融业务的公司应该设立赔偿基金,计入自身的成本。 对操作人员道德失控造成客户损失的,公司亦应先赔付,再进民事责任追索。

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    【案例】恒丰——运营监测系统

    本篇案例为数据猿推出的大型“金融大数据主题策划”活动(查看详情)第一部分的系列案例/征文;感谢 恒丰 的投递 作为整体活动的第二部分,2017年6月29日,由数据猿主办,互联普惠金融研究院合办 本文长度为8000字,建议阅读16分钟 随着经济一体化和金融全球化进程的加速,互联、移动互联、互联+的快速发展,金融机构业务规模的迅猛增长和品种日益丰富,以及新兴业务(如互联金融、P2P 运营监测系统是恒丰以有效防范和控制会计操作为目标而建设的一个管理信息系统。 在当前不断升级的带宽、云计算、大数据及人工智能技术快速发展和逐步成熟商用的背景下,构建一个要求对海量数据进分析处理、对计算性能要求高、并且稳定可靠的应用系统成为现实,采用先进和可靠的技术建设的运营监测系统 (GYROSCOPE)评价体系’”中,综合能力排名位列全国性商业第7位,全国性股份制商业前三;荣获“2016老百姓最喜欢的股份制商业”第二名、“2016年互联金融创新奖”、“2016年最佳安全奖

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    【案例】渤海——在线业务自动化信用审核

    此外,同盾将定制的信用评估模型和渤海方的PBOC模型融合,最大提升评估准确性。 在贷前管理流程里同盾集成了复杂分析,可以监测群体欺诈,帮助信用卡及车贷客户发现多起团队欺诈案件。 再复杂庞大的也可以实现毫秒级分析并输出决策结果:输出关联分量化核心指标、分析核心成员/中介、展示群体为特征、支持灵活配置策略。 ? 核心技术3:复杂 复杂能针对复杂对象的关联关系进非线性建模,由节点(实体)和节点之间错综复杂的关系(实体之间关系)构成拓扑,当异常关系聚集出现时,即可识别欺诈为。 自创立以来,同盾坚持“智能 诚信互联”的控理念,将人工智能与管理深度结合,为非信贷、、保、基金理财、三方支付、航旅、电商、O2O、游戏、社交平台等多个业客户提供高效智能的管理整体解决方案 、欺诈报告)和信贷科技(决策引擎、复杂、流式计算)三大技术体系,为生态伙伴输出业领先的综合科技能力,是值得客户信赖的第三方智能管理服务提供商。

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    中国保监会发布《机构信息科技外包监管办法》

    第五条 机构在实施信息科技外包时应当坚持以下原则: (一)不得将信息科技管理责任、安全主体责任外包; (二)以不妨碍核心能力建设、积极掌握关键技术为导向; (三)保持外包、成本和效益的平衡 ; (四)保障和信息安全,加强重要数据和个人信息保护; (五)强调事前控制和事中监督; (六)持续改进外包策略和管理措施。 因服务提供商的不当为或其服务的信息系统遭受攻击,导致机构重要数据或客户个人信息泄露、丢失和篡改。 (四)资金损失。 第三十二条 机构应当制定和落实和信息安全管理措施,包括但不限于: (一)对服务提供商和外包人员进和信息安全教育或培训,增强和信息安全意识,服务提供商应与机构签订安全保密协议 ; (六)定期对外包活动进和信息安全评估。

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    腾讯安全发布《业数据安全白皮书》 指明数据安全四大要素 腾讯安全联合实验室

    然而数字化浪潮下,业务边界的不断扩大也导致了安全问题频发,如何应对外部的攻击、内部因安全意识缺失以及管理漏洞带来的安全,成为业发展道路上的一大挑战。 因缺乏与数据安全配套的组织架构、管理体系、制度等方面的建设,业目前面临着较为严峻的数据安全。 ➤一方面,随着移动支付和业务的普及,存储的电子数据各类电子数据如经营数据、用户数据和开发数据混杂在一起,既提高了数据管理的难度,也极易产生安全管理不合规的。 针对互联金融业务“非面对面”特性催生的虚假交易、诈骗等交易安全业目前普遍使用反欺诈应用、用户实体为分析(UEBA)并结合相关数据进管控。 例如针对金融智能控管理、交易与信贷控等业务场景需求,解决方案中的腾讯安全星云贷解决方案能够在为客户实现精准引流的基础上,通过AI 化智能管控功能和腾讯在各领域积累的海量用户数据,帮助客户检测和识别信贷业务中的因素

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    监会论文:金融科技发展与监管—一个监管者的视角

    从各国实践看,此类业务与传统债务或股权融资的特征没有本质区别,现管理、审慎监管和市场监管要求基本适用。监管上普遍关注信用管理、 信息披露、投资者适当性管理和技术安全等问题。 从方面看,在机构层面,一是影响传统金融机构盈利能力。金融科技可 能分流部分业务,对现有的盈利模式和盈利能力形成挑战。二是增加信 息科技等操作。 2、巴塞尔监管委员会 巴塞尔委员会专门成立了金融科技工作组,主要关注金融科技对经营模式、市场地位和业系统性的影响,以及对监管提出的挑战。 下一步,金融科技工作组将重点对支付、借贷融资、分布式账户、云计算等领域开展案例研究,并从创新业务的合规问题、业务模式、操作、监管机制建设等方面进评估。 其 中,许多在德国运营的平台通过与之合作的持牌机构(如)发放贷款,再将相关债权向投资者推介销售。

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    数据库安全之金融

    随着人们生活水平不断提高,经济上业务量不断增长,持续涌现一些新兴业务,企业内部的应用为愈加趋向复杂,而中的数据往往涉及公众的敏感信息。 通信一般是以总为中心、各省分为分中心,覆盖各地市的分级式骨干系统,整个负责着综合业务数据(包括对公、储蓄、办公自动化以及语音等多种业务)的实时传输任务。 为了保证、业务系统稳定、可靠,国家管理部门从业的实际安全需求出发,颁布了以下相关指引、法规:2010年,中国人民发布了《系统信息安全通用规范(试)》中指出架构、数据安全需审计 ;2009年,监会发布《商业信息科技管理指引》;2007年,全国信息安全标准化技术委员会发布了《系统信息安全保障评估准则》;2006年,监会发布《电子业务管理办法》、《电子安全评估指引 》、《业金融机构信息系统管理指引》、《商业合规管理指引》、《中国业监督委员会办公厅文件监办通313号》、《保公司内部审计指引(试)》、《保公司管理指引(试)》;2002

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    大数据在金融业的应用

    Part1 大数据应用 国内不少已经开始尝试通过大数据来驱动业务运营,如中信信用卡中心使用大数据技术实现了实时营销,光大建立了社交信息数据库,招商则利用大数据发展小微贷款。 所以不仅仅要考虑自身业务所采集到的数据,更应考虑整合外部更多的数据,以扩展对客户的了解。包括: (1)客户在社交媒体上的为数据(如光大建立了社交信息数据库)。 如果掌握了企业所在的产业链上下游的数据,可以更好掌握企业的外部环境发展情况,从而可以预测企业未来的状况; (4)其他有利于扩展对客户兴趣爱好的数据,如广告界目前正在兴起的DMP数据平台的互联用户为数据 但随着互联、移动互联以及大数据的发展,营销、移动营销和个性化的电话销售的作用将会日趋显现,越来越多的保公司注意到大数据在保业中的作用。 但是,保公司可以通过自有数据以及客户在社交的数据,解决现有的控制问题,为客户制定个性化的保单,获得更准确以及更高利润率的保单模型,给每一位顾客提供个性化的解决方案。 (2)运营分析。

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    大数据在金融业的应用

    Part1 大数据应用 国内不少已经开始尝试通过大数据来驱动业务运营,如中信信用卡中心使用大数据技术实现了实时营销,光大建立了社交信息数据库,招商则利用大数据发展小微贷款。 所以不仅仅要考虑自身业务所采集到的数据,更应考虑整合外部更多的数据,以扩展对客户的了解。包括: (1)客户在社交媒体上的为数据(如光大建立了社交信息数据库)。 如果掌握了企业所在的产业链上下游的数据,可以更好掌握企业的外部环境发展情况,从而可以预测企业未来的状况; (4)其他有利于扩展对客户兴趣爱好的数据,如广告界目前正在兴起的DMP数据平台的互联用户为数据 但随着互联、移动互联以及大数据的发展,营销、移动营销和个性化的电话销售的作用将会日趋显现,越来越多的保公司注意到大数据在保业中的作用。 但是,保公司可以通过自有数据以及客户在社交的数据,解决现有的控制问题,为客户制定个性化的保单,获得更准确以及更高利润率的保单模型,给每一位顾客提供个性化的解决方案。 (2)运营分析。

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    “互联+”时代下的信息安全

    因此,在千变万化的海量数据中准确把握趋势与规律、精确控制与深度挖掘... 人工对信息整合能力的低效加剧了信息不对称下的欺诈,各类黑天鹅事件更是在业内不绝于耳。 在众多参与方中,作为互联金融服务的核心提供者,如何鉴别参与方的真实身份、保障数据传输的私密性、防止信息篡改、追溯用户交易为、使用电子签名作为可靠的法律凭证,这些环环相扣的逻辑链是必须要面对的安全挑战 近年来,随着中国互联金融的快速发展,加速下的资金流转不但方便了我们的生活,也推升了控漏洞的监管成本。人工对信息整合能力的低效加剧了信息不对称下的欺诈,各类黑天鹅事件更是在业内不绝于耳。 如何用低维度采样数据降低金融交易至可控水平是未来应用大数据的难题。 因此,在千变万化的海量数据中准确把握趋势与规律、精确控制与深度挖掘数据,将成为决定金融安全与服务能力的重要因素。 内容来源:第一财经日报

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    姜建清:互联金融竞争力在大数据

    9月29日,工商互联金融战略暨融资中心成立发布会上,董事长姜建清表示,互联金融的竞争力在于大数据的运用,金融大数据方面,大具有优势,而互联金融的生命力则在客户体验的不断改善。 10万亿信贷资产和每年8到9万亿累放贷款的动态监测和实时预警控制,提高了防控的前瞻性和有效性;并有助于深入了解客户,发现更多商机。 此次工成立的融资中心即将利用大数据技术和互联技术,做到客户在线申请贷款、在线审批和发放。 言及下一次金融危机或来自于互联金融,姜建清表示,如果忽略互联金融的本质,会出大问题,且目前大数据用于控的时间还很单薄,融资不易,管理不到位极易出问题。 互联思维在深入融资方面,工表示,目前其融资总规模约4500亿元,是国内最大的融资。 内容来源:财新

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    中国保监会发布《业保业数字化转型指导意见》(全文)

    中国保监会办公厅关于业保业数字化转型指导意见 各保监局,各政策性、大型、股份制、外资、直销、金融资产管理公司、金融资产投资公司、理财公司,各保集团(控股)公司、保公司、 数字化经营管理体系基本建成,数据治理更加健全,科技能力大幅提升,安全、数据安全和管理水平全面提升。 (二十七)强化安全防护 构建云环境、分布式架构下的技术安全防护体系,加强互联资产管理,完善纵深防御体系,做好安全边界延展的安全控制。 加强金融生态安全防护,强化与外部合作的安全监测与隔离。建立开放平台安全管理规范,提高业务逻辑安全管理能力。建立新技术引入安全评估机制,强化技术管理,实施开源软件全生命周期安全管理。 建设安全运营中心,充分利用态势感知、威胁情报、大数据等手段,持续提高安全监测、预警和应急处置能力,加强业内外部协同联动。

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    【案例】恒丰——对公客户贷后违约预测模型

    数据猿导读 本文基于复杂技术深入挖掘担保圈,并运用分布式机器学习算法进建模,预测企业贷后违约概率,模型成功对客户贷后违约自动化预警,提升了恒丰控制能力,减少了运营成本 本案例创新应用了大数据技术和机器学习方法,综合客户内信息、外部数据以及客户担保图等信息,深度挖掘和揭示了恒丰担保圈,构建了贷后违约预警模型。 ; 本案例针对以上问题,基于复杂技术深入挖掘担保违约影响因子,并运用分布式机器学习算法进建模,预测企业贷后违约概率。 构建动态的担保链监控平台,基于客户所在担保链的图特征以及客户为特征进建模,提供客户名单,基于担保链模型找出高的担保链和高企业客户,加强控力度,重点监控。 从整个实施过程来看,深入挖掘分析复杂对识别企业信息至关重要,本案例主要基于担保挖掘信息,后期会不断探索交易图谱,供应链图谱,投资、高管任职图谱等对企业的影响,进一步提高模型识别违约客户的精度

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    大数据时代商业的策略

    另一方面还要加强与电信、电商、社交等大数据平台的战略合作,建立数据和信息共享机制,全面整合客户有效信息,将金融服务与移动、电子商务、社交等完美融合。 这就要求商业必须从战略高度将金融互联及电子渠道作为未来提供金融服务和打造核心竞争力的主渠道。 五是依托大数据技术全面提升防控水平。 大数据时代,商业可以打破信息孤岛,全面整合客户的多渠道交易数据,以及经营者个人金融、消费、为等信息进授信,有效破解传统信贷管理中的信息不对称难题,降低信贷。 为此,各必须深化管理体制改革,运用大数据理念来构建以客户为中心的全面管理体系,理顺部门间的职责,淡化部门色彩,彻底打破以往小数据模式下形成的部门、机构、区域、产品间数据信息分隔管理以及由分支机构各自分散识别的做法 总要通过大量数据信息的挖掘分析,勾画出客户的全景视图,更加全面地评估客户状况,有效提升贷前判断和贷后预警能力,实现管理的精确化和前瞻性。

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    从大数据征信看控制创新

    在此形势下,利用大数据征信创新和提高把控也逐渐成为业界关注与探讨的重要话题。 上述数据的背后,除了经济下导致的逾期上升的原因之外,控制中存在漏洞与缺陷也是重要原因 1 信息不对称与贷款欺诈 随着P2P、小贷等民间借贷的兴起,借款人越来越容易通过非途径获得贷款。 2 信息不及时与贷后防范 信息获取的不及时也给在贷后管理中带来了不同程度上的麻烦。 这还不包括持续监控该客户在民间借贷中的申请情况、负债情况和逾期情况等点。在贷后防范过程中的手段和效率都极大地制约了控制的效果。 综上,笔者认为,在互联时代和大数据时代的背景下如欲进一步加快转型的步伐、实现诚信社会与普惠金融的愿景、肩负信用管理重任,就要在信息使用、贷前调查、贷中监控等控制方面借助互联的优势,拥抱大数据征信

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    【案例】光大一体化项目实施

    随着大数据和互联+时代来临,大数据成为商业在市场竞争重要手段之一。新的市场和业务变化推动商业向智能化转型。 信用卡中心数据外延大,与个人的结合点多,消费信贷金额小,对控制与管理的要求较高。因此,信用卡管理对信用卡业务具有重要的意义。 如图所示,根据不用的硬件资源和使用目的,将集群和主机分组,用于归档数据查询的集群由千兆、双核高频CPU、32GB内存、低速磁盘的主机组成;用于高并发的集群由千兆、多核低频CPU、64GB内存、高速磁盘的主机组成 ;用于复杂分析类的集群由万兆、多核高频CPU、128GB内存、挂载固态硬盘的主机组成。 大数据平台系统出现问题,可能的原因很多,具体原因有、硬件故障、操作系统故障、服务配置与运、病毒、异常进程、负载等。往往对具体原因不便追查。

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      网络空间云监测系统(CCMS)是腾讯云专门面向行业用户的网络风险发现与评估平台,结合漏洞扫描、内容检测、全网威胁情报发现能力等,为用户提供全面、及时的网络风险监测评估服务,并可提供配套安全管家服务,可对相关风险提供及时有效的响应处置。

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