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xx外APP设备指纹风控分析

目录: 一、电商类APP业务风险类型 二、设备指纹在业务中的应用 三、整体框架 四、初始化流程分析 五、反爬虫mtgsig签名 六、设备指纹分析 七、设备指纹攻击 八、黑产工具特征检测 九、总结 一、 电商类APP业务风险类型 电商行业的各个业务场景面临不同的风险种类:客户端漏洞利用、协议逆向、注册小号、商品信息被抓取、推广渠道作弊、营销活动被薅羊毛、商品秒杀等。 因为框架流程过于复杂,我将框架分为两个部分,一是初始化,二是设备指纹,这样会更清楚些,如图3-1与3-2所示:             图3-1             图3-2 四、初始化流程分析 if ( result ) return result; } return v88; } return result; } 得到PIC数据(部分)(这个数据是伴随APP 第一次运行进就用UUID与时间加密生成一个,这部分详细分析见后面设备指纹部分。

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Android APP性能优化分析

本文通过Android APP性能优化的四个方面做了详细分析,并对原理和重点做了详细解释,以下是全部内容: 说到 Android 系统手机,大部分人的印象是用了一段时间就变得有点卡顿,有些程序在运行期间莫名其妙的出现崩溃 ,打开系统文件夹一看,发现多了很多文件,然后用手机管家 APP 不断地进行清理优化 ,才感觉运行速度稍微提高了点,就算手机在各种性能跑分软件面前分数遥遥领先,还是感觉无论有多大的内存空间都远远不够用。 性能优化 今天想说的重点是Android APP 性能优化,也就是在开发应用程序时应该注意的点有哪些,如何更好地提高用户体验。 它是一个图形化的工具,最终会产生一个图表,用于对性能分析进行说明,可以分析到每一个方法的执行时间,其中可以统计出该方法调用次数和递归次数,实际时长等参数维度,使用非常直观,分析性能非常方便。 3,Systrace UI 性能分析 Systrace 是 Android 4.1及以上版本提供的性能数据采样和分析工具,它是通过系统的角度来返回一些信息。

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    性能分析(6)- 如何迅速分析出系统 CPU 的瓶颈在哪

    性能分析小案例系列,可以通过下面链接查看哦 https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1814570.html 前言 在做性能测试时,我们会需要对 Linux 系统的性能指标进行分析 这一篇就来讲下 CPU 性能指标的一个整体分析思路流程 总结出一个“又快又准”的瓶颈定位套路,在不同场景下,指标工具怎么选,性能瓶颈怎么找 CPU 性能指标 一共有四个需要掌握了解的性能指标 ? 如何快速分析 CPU 的性能瓶颈 在实际生产环境中,我们通常都希望尽可能快地定位系统的瓶颈,然后尽可能快地优化性能,也就是要又快又准地解决性能问题 认知 虽然 CPU 的性能指标比较多,但要知道,既然都是描述系统的 因为用户 CPU 使用率反映的就是用户态的 CPU 使用情况 而内核态的 CPU 使用情况只会反映到系统 CPU 使用率(sy)上 CPU 使用率高的场景,如何进行一系列的性能分析 ? pidstat 的输出进一步观察是否是某个进程导致的问题 找出 CPU 使用率偏高的进程之后就要用进程分析工具来分析进程的行为 比如使用 strace 分析系统调用情况,perf 分析调用链中各级函数的执行情况

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    为什么越来越少的人用 jQuery?

    为什么这么说,请看以下分析: 当我们拿到一组新闻数据要渲染到ul标签里时,通常我们会先将新闻数据逐条进行字符串拼接,紧接着使用$符选择ul元素,并修改ul的innerHTML的值为拼接好的字符串(使用html 这次页面进行了重绘(这时必然的),首先不分析第一次的性能好或坏,用下一个说明将更加有力。 比如说我们这时多了一个换一换按钮。 打个比方: 我让jQuery去瓶酱油,给了他100块钱,这时我们需要告诉他去小卖铺的路怎么走、怎么跟老板说啥酱油,多少钱的酱油,找多少零钱,还得告诉他怎么回来(命令式)。 这时我让Vue去酱油去了,这时我只需要给他钱,并且告诉他目的地在哪儿,什么酱油即可,不需要手把手教他(函数式)。 这就是传统开发和现代框架开发的不同。 使用现代框架开发,可以使用Webpack(当然使用jQuery也可以使用Webpack),可以使用人家提供的现成的脚手架,比方说create-react-app,vue-cli。

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    为什么越来越少的人用 jQuery?

    为什么这么说,请看以下分析: 当我们拿到一组新闻数据要渲染到ul标签里时,通常我们会先将新闻数据逐条进行字符串拼接,紧接着使用$符选择ul元素,并修改ul的innerHTML的值为拼接好的字符串(使用html 这次页面进行了重绘(这时必然的),首先不分析第一次的性能好或坏,用下一个说明将更加有力。 比如说我们这时多了一个换一换按钮。 打个比方: 我让jQuery去瓶酱油,给了他100块钱,这时我们需要告诉他去小卖铺的路怎么走、怎么跟老板说啥酱油,多少钱的酱油,找多少零钱,还得告诉他怎么回来(命令式)。 这时我让Vue去酱油去了,这时我只需要给他钱,并且告诉他目的地在哪儿,什么酱油即可,不需要手把手教他(函数式)。 这就是传统开发和现代框架开发的不同。 使用现代框架开发,可以使用Webpack(当然使用jQuery也可以使用Webpack),可以使用人家提供的现成的脚手架,比方说create-react-app,vue-cli。

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    用户分析体系,该如何搭建

    且大厂下边的APP用户粘性高,因此用户行为数据也非常丰富。大厂们还尤其喜欢搞熟人推荐,获取用户之间的亲属关系。至于位置信息、人脸信息,更是拿捏的妥妥的。 常见的优惠有五种形式 满减型:XX元商品,优惠XX金额。 折扣型:XX商品,原价X折销售 赠型:XX件商品,得Y件赠品。 在哪些特定场景下消费? 3、敏感的用户,是否薅羊毛薅过量?业绩不足的时候,拉他们出来顶上! 第五步:用户接触渠道分析 最后,还可以进一步看:留存的用户在哪些平台出现,流失的用户最后一次出现在哪些平台。 如果是对于有门店、小程序、APP、电商网站多种渠道并存的传统企业,优先要做的是分清楚:哪些用户能通过线上渠道接触。 这一套用户分析体系搭建思路,其分析思路,是站在业务视角,思考如何运营用户: 1、高价值用户是谁?值得我投入多少? 2、我能在哪些渠道,找到这些高价值用户?

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    数据分析大部分场景都能用!

    做数据分析的同学,很多都听过:人、货、场的分析模型。然而,这东西又是个只闻其名,不见真身的东西。到底该怎么结合实际分析?今天我们系统讲解下。 ? 零散,便宜的就批量 购买渠道:如果有物流配送,大件硬通货(米面油)在线上更省事,散件的就线下,最好能现场试吃几个避免踩雷 这些货物属性是常识,是自然规律,不会因为数据指标的计算方式而改变。 因此在生鲜产品中,用户行为会直接受到过往购买产品的影响——你不能太指望一个用户刚10斤大米,过两天又来10斤。 买菜的渠道多的很,凭啥用户非得在app里戳来戳去。菜市场不香吗?APP/微商城的吸引力又在哪里呢?这就涉及:场的问题 2 卖场属性分析 快速问一个问题:你今天中午准备吃啥?不要思考,马上回答! 但是互联网应用是APP对用户,没有销售概念,因此才把售货员改成用户,所谓人的分析,变成用户属性分析。 一提用户属性,很多同学条件反射的都是:性别、年龄、地域。

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    TiDB 在连锁快餐企业丨海量交易与实时分析的应用探索

    但在享受快餐所带来的快乐时,你是否也曾想过,快餐企业在运营成百上千家门店的同时是如何做到线上券、线下提货,在家下单、快递上门,手机下单、门店取货等一系列高级别数字化操作的? 结合国内消费环境,DTC 强调利用 APP、小程序或其他线上渠道为所有消费者提供 360 度的全方位用户体验。 同时,企业还需利用大数据对小程序或 APP 内不同模块的使用、停留情况进行分析,实现应用的不断优化。 通过对消费者行为的数据分析,企业还能更精确的了解消费者买了什么、花了多少钱、多久来一次、在哪天领取了优惠券、常在哪几家餐厅消费等一系列信息,由此,企业便可通过大数据和算法推测各类营销活动在哪个地点能够吸引哪些消费者 另一方面,作为一款支持 HTAP 功能的数据库,TiDB 可在满足在线联机交易需求的基础上提供高性能的实时分析能力,帮助企业用一套数据库架构满足 DTC 战略下对实时报表和大规模数据分析的苛刻需求。

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    大数据时代,我们都成了“网中人”

    “林志玲提醒我不要疲劳驾驶”、“我的篮球偶像库里会在虚拟场景告诉我这场NBA比赛的分析”、“告诉机器人关键词,它会为我搜索完整的资料”……在智能化的大潮下,我们看到了很多科技新品,例如无人机、无人驾驶汽车 热衷于使用各类手机APP的郑先生告诉记者,最近两三个月手机APP的“进化”非常明显。 高德地图上的用户画像是从用户使用高德地图和阿里巴巴的应用数据上挖掘出来的,“我们做了关系挖掘,根据你的定位和轨迹知道你家在哪儿、公司在哪儿、常驻城市在哪儿……甚至,我们还知道你在淘宝上经常尿布还是啤酒 发掘出来的生意:你已经被商家大数据“盯”上了 因为大数据的关联性,不同领域的APP可以打通,然后让企业找到营销点。 记者就此问题采访了多家互联网厂商,搜狗方面回应称,通过融合大数据分析等人工智能分类器及深度学习方法,目前快速分享已经具备对用户上屏内容进行分析,判断是否适合为用户推送该内容。

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    动手搭建真正的网站(一):购买服务器、绑定域名

    前面我们已经用不到100行的代码写了一个网站,倒不是说它不像样,但毕竟跟你自己平时上的那些网不太一样,差点意思,到底差在哪?有感觉说不出来,我们从头捋一捋。 服务器其实只是租赁服务器,一般是按年缴费,一两百到几千块不等。 过去有很多不知名的小厂商提供提供服务器租赁的服务,出租的最小单元往往并不是实体的服务器,而是一个叫做虚拟主机的东西,配置低性能差,不过价格低。 到底谁第一谁第二我也搞不清,总之现在服务器只能去大厂,别的没有竞争力。 第二步:绑定域名 域名是什么? 那么去哪里域名呢?中国只有两个域名商:新网和万网,现在万网被阿里收购,新网则落在腾讯手里,所以你去阿里云或者腾讯云的网站或APP上去就可以了,大概一年几十块钱。

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    给微信&豆瓣产品提建议V0.0.1

    于是就想,微信应该支持管理职业信息或者名片,是否公开在哪些维度公开的权限可以设置。如果换了公司,就更新自己的职业信息,类似于LinkedIn。 ——说人话:通讯录批量管理工具 微信是一个强大到几乎通吃的超级APP,用流行的行话说就是中国移动互联网最强社交操作系统(平台)。每个账号好友上限是5000,远高于QQ和微博的设定。 也可以做一个智能标签,以及推荐删除功能嘛,大数据分析两个人的关联度,综合上面那些维度,真的可以一键删除! ? 豆瓣何时进军精神资产管理新场景? 的书多了,很多都没有看,有时候甚至会重,也会纠结自己到底有没有买过,所以一本书在我这里需要关心几种状态, 1.想看?看过?在看? (豆瓣已有,不过因为版本过多,有时候看过了电子版之类的,会标错,豆瓣猜之类的可能也会重复) 2.是否想买(购书单已支持),是否已?什么时间的?放在哪里?

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    数据产品不就是报表吗?大错特错!这分类里有大学问

    TO B:外部购买-面向运营 TOB是指面向企业经营管理者,举个例子,今天我想在京东上牙膏,在一顿操作猛如虎后,筛到了牙膏,下单,静等快递小哥上门。 举例,我LG的牙膏,我们来说说LG公司经营者看数据场景,首先我们来看看有什么样的业务数据,业务数据也可以叫事实数据,未经过任何处理及加工的原子数据。 目前业内比较出名的有阿里的QuickBI,帆软的FineBI,tableau等,这种数据产品为不能搭建数据体系的用户提供了帮助,从ODS到DWD到APP,将数据仓的搭建交由用户自己负责(下图的数据源介入 数据清洗,数据加工功能在哪里呢?当然我们有自己的数据仓库,加工和清洗也都在我们自己的数仓中消化。 这就诞生了面向开发的数据工具,即大数据处理工具,为了实现数据资产共享,提高数据运算性能,减少资源消耗而诞生的数据产品。

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    电商小程序,订阅制成新一代“黑马”

    电商小程序,订阅制成新一代“黑马” 最近,江南布衣推出了一款名为“不止盒子”的小程序,深受消费者欢迎,这款“不止盒子”的亮点在哪呢,就在于消费形式的创新,率先推出“先试后”的消费形式。 ? 小程序的出现使得传统电商从网页,APP逐渐转战小程序的战场,各类电商都以小程序的形式进行竞争,势必要在小程序领域进行创新。 “不止盒子”就起了一个好头,它的执行程序是为用户提供“先试后”的订阅服务——199元年费,6次专属搭配。你可以从每次收到的搭配中买下心仪的款式,并在5天内将剩余衣物寄回。 它恰好针对消费者最顾虑的这个方面,设计出“先试后”的形式。平台做订阅生意的优势在于品牌丰富,选择众多,愿意尝试的消费者基数更多,通过试穿导向购买的几率也更大。 AI也是一种很好的选择,利用AI数据分析和机器学习来匹配用户需求,比如通过链接用户的Pinterest,来猜测他的消费偏好和审美倾向。

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    电商小程序,订阅制成新一代“黑马”

    最近,江南布衣推出了一款名为“不止盒子”的小程序,深受消费者欢迎,这款“不止盒子”的亮点在哪呢,就在于消费形式的创新,率先推出“先试后”的消费形式。 ? 小程序的出现使得传统电商从网页,APP逐渐转战小程序的战场,各类电商都以小程序的形式进行竞争,势必要在小程序领域进行创新。 “不止盒子”就起了一个好头,它的执行程序是为用户提供“先试后”的订阅服务——199元年费,6次专属搭配。你可以从每次收到的搭配中买下心仪的款式,并在5天内将剩余衣物寄回。 它恰好针对消费者最顾虑的这个方面,设计出“先试后”的形式。平台做订阅生意的优势在于品牌丰富,选择众多,愿意尝试的消费者基数更多,通过试穿导向购买的几率也更大。 AI也是一种很好的选择,利用AI数据分析和机器学习来匹配用户需求,比如通过链接用户的Pinterest,来猜测他的消费偏好和审美倾向。

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    Emmagee app性能测试工具使用教程

    7、 把文件导出来,分析数据和统计 ? ? ? 8、 难点在哪里? 工具使用似乎不难,那难点在哪里? 个人觉得难在场景设计。笔者实践也不多,这里就简单说说设计思路吧。 例子1:app首次启动的相关性能状态 场景描述:点击app,启动app直到出现app主页面。 这些数据都有了,那么就可以根据多次的测试数据,求出各类数据的“均值”,“峰值” 例子2:app二次启动的相关性能状态 场景描述:点击app,启动app直到出现app主页面,退出app 测试操作 数据分析: 参考例子1 第二种:测试某个流程,目的在于找出性能“瓶颈” 针对某个业务流,做一个完整的业务过程的操作 这里重点要说的数据分析具体咋做。 如果不是很平稳,则说明性能上可能存在瓶颈,需要进一步分析是那个操作步骤中出现的。 关于咋看步骤,测试结果中,有一栏“栈顶Activity名称”可以看到大致的操作(如果看不懂咋办?

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    一分钟搞懂云计算和大数据对人到底有啥用?

    普通电脑做的服务器性能很差,专门的服务器呢,价格又很贵。一般公司咬咬牙买一台,等着业务越做越大,网站的流量增加,一台服务器性能又不够了,还得更多的服务器。 这个时候出来个天才,他发现大家花钱服务器放在公司,但用户是在网上访问的,这个服务器放在哪儿都行根本没影响。于是他买了一堆服务器,让企业在他的服务器上建网站。 云计算发展起来之后,大家都开始上网了,电脑也上手机也上,上微信还逛淘宝,这就产生了非常非常大量的数据,分析这种数据是传统的数据分析工作完不成的,所以就出现了大数据技术。 也就是说,大数据,就是大量数据的分析工作。 那么这两个技术是怎么影响我们的呢? 首先,我们现在上网、打游戏几乎全部都是由云计算支撑的。只要涉及到网络,基本都已经变成了云计算的模式。 他会分析你的一切,然后预测你的行为。 这两项还有些额外的附加。

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    一次澄清:数据分析思维五大误区

    比如用户留存,有的把用户登录APP定为留存,有的把消费定为留存,当定义不同时,留存含义都会变化,指向的业务动作当然也会变化。只看一个数值多少,是没法解答具体商业问题的。 而且,针对留存这个问题,还有个经典困惑:如果我们把3个月内有付费定义为留存,一个月1000产品,连续3个月,和一次6000,半年买一次的有什么区别? 看似一次6000,半年买一次是“流失”了,可有的消费者就是喜欢囤货,就是喜欢蹭618,双11(刚好上下半年各一次)……那这个定义本身都有问题,要怎么“分析呢?” 或者业务上已经有了“好/坏”的定义,我们做分组对比,看看“好”到底在哪里好,“坏”到底在哪里坏,明确一个清晰的数量分界线,这样才好做后续深入分析。 优化策略:标准至关重要,数据+标准=判断。 基于这种关系有一个分析方法叫杜邦分析法。

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