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    COS&CDN防盗刷方案

    近年来随着互联网行业的发展,我们很多开发者小伙伴会使用云服务器、轻量应用服务器等云产品来搭建图床、博客等站点,但是传统iass层产品的外网带宽费用较贵,以至于外网带宽非常小就导致单一站点的访问压力非常大,几个人同时访问网站时,网站就经常出现图片加载失败等情况。所以像宝塔、WordPress、开源图床等软件商,也都推出了对接对象存储、内容分发与网络等云产品的内置插件,来减轻源站的压力并且加速网站的访问速度,并且对象存储产品,还可以有效的减少网站存储空间压力。但是云产品也是一把双刃剑,给用户们带来高速体验的同时,也同时带来了潜在风险,例如存储桶内的文件被恶意高频次的访问,产生了高额的流量账单费用,同时云厂商也为此付出了高昂的流量费用成本,所以因恶意攻击或流量盗刷产生的高额账单云厂商也是受害者,无法为用户免除费用。因此,为尽量避免此类潜在风险,本文为您介绍这一类情况的应对办法。

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    第33篇:DNS劫持攻击原理讲解及溯源分析的常规步骤

    在世界杯举办期间,DNS劫持事件估计会和链路劫持事件一样,风险提升很多。上期分享了一篇《第32篇:某运营商链路劫持(被挂博彩页)溯源异常路由节点(上篇)》,本期就讲一下DNS劫持攻击的相关知识吧。关于DNS层面的攻击手段比较多,比如DNS劫持、DNS污染、DNS重绑定攻击、DNS反射放大攻击等等。一般认为DNS劫持攻击与DNS污染是两回事,DNS污染一般指的是DNS缓存投毒攻击,这个我们后续再讲。DNS劫持通过改变用户的域名解析记录实现攻击,即使用户访问的是正常网址,也会在不知情的情况下被引流到仿冒网站上,因此DNS劫持破坏力强,而且不易察觉。

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    DF消费者人群画像—信用智能评分方案分享(top5)

    此次比赛是中国移动福建公司提供2018年某月份的样本数据,包括客户的各类通信支出、欠费情况、出行情况、消费场所、社交、个人兴趣等丰富的多维度数据,参赛者通过分析建模,运用机器学习和深度学习算法,准确评估用户消费信用分值。我们知道通讯运营商作为社会企业中不可缺少的部分,同样需要打造企业信用评分体系,助推整个社会的信用体系升级。可是“传统的信用评分主要以客户消费能力等少数的维度来衡量,难以全面、客观、及时的反映客户的信用。中国移动作为通信运营商拥有海量、广泛、高质量、高时效的数据,如何基于丰富的大数据对客户进行智能评分是中国移动和新大陆科技集团目前攻关的难题。运营商信用智能评分体系的建立不仅能完善社会信用体系,同时也中国移动内部提供了丰富的应用价值,包括全球通客户服务品质的提升、客户欠费额度的信用控制、根据信用等级享受各类业务优惠等。有了赛题的初步了解,我们接着考虑赛题的意义,主要为四个方面,(1)可直面真实场景数据,可以接触到企业内部真实脱敏的数据,让参赛者在真实业务场景上使用数据;(2)可以交流多种想法,可以接触到企业内部真实脱敏的数据,让参赛者在真实业务场景上使用数据;(3)进一步提升信用评估方法技能,通过此次参赛可进一步提升参赛选手的对用户信用评分的技能,可以用在用户画像和黑产识别上;(4)加强机器学习应用技能,通过此次参赛可加强如何将算法知识应用在用户给评分的业务场景中。有了这些基本的了解,接下来将具体展示详细工作。

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