开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

在ATM非接触式交易中如何将合适的拟合与磁道2等值数据匹配

在ATM非接触式交易中，将合适的拟合与磁道2等值数据匹配是一个关键的步骤，它确保了交易的准确性和安全性。下面是详细的解答：

拟合与磁道2等值数据匹配是指在ATM非接触式交易过程中，将持卡人的信用卡信息与读取的磁道2等值数据进行匹配的过程。磁道2等值数据是存储在信用卡磁条上的一组加密数据，其中包含了卡号、有效期、服务代码等信息。

为了将拟合与磁道2等值数据匹配，可以采取以下步骤：

读取磁道2等值数据：ATM设备会通过非接触式技术读取持卡人信用卡上的磁道2等值数据。这些数据是通过加密算法进行保护的，以确保数据的安全性。
解密磁道2等值数据：对于读取到的磁道2等值数据，需要使用相应的解密算法进行解密，以获取其中的明文信息。解密的过程需要使用到相应的密钥和算法，确保解密的正确性和安全性。
比对卡号和有效期：从解密后的磁道2等值数据中提取出卡号和有效期信息，与持卡人输入的卡号和有效期进行比对。这样可以确保持卡人所使用的信用卡与读取的磁道2等值数据所属的信用卡一致。
校验服务代码：磁道2等值数据中包含了服务代码，该代码用于标识信用卡所属的服务类型（如借记卡、信用卡等）。在拟合与磁道2等值数据匹配的过程中，需要校验服务代码，以确保所使用的信用卡类型与磁道2等值数据所标识的类型一致。

通过以上步骤的拟合与磁道2等值数据匹配，可以有效地保证非接触式交易的准确性和安全性。

在腾讯云的产品中，可以使用腾讯云的安全产品和解决方案来增强ATM非接触式交易的安全性。例如，可以使用腾讯云的云安全产品提供的身份认证、数据加密、防火墙等功能来保护交易过程中的数据安全。具体推荐的腾讯云产品和产品介绍链接如下：

腾讯云安全产品：https://cloud.tencent.com/product/security
腾讯云身份认证服务：https://cloud.tencent.com/product/cam
腾讯云数据加密服务：https://cloud.tencent.com/product/kms
腾讯云云服务器（CVM）：https://cloud.tencent.com/product/cvm

请注意，以上推荐的腾讯云产品仅供参考，具体选择应根据实际需求进行评估和决策。

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

能从银行卡中读出身份证号码，你信吗？

银行卡背景国家从安全角度，磁条卡已陆续退出历史舞台，目前频发的克隆卡、被盗刷，都是发生在磁条卡上，因为磁条卡只有三个磁道来存储信息，而使用的借记卡一般只需要得到二磁道数据就能完成银行卡的克隆，而二磁道数据可以通过几十元的刷卡器轻松获得...然而换成带芯片的银行卡就安全太多了，发卡行证书、IC卡公证书、认证中心证书这些是保证银行卡脱机交易的公私钥。而联机交易更加的安全，需要银联后台对每张卡中各域数据进行严格的核对。...准备工作一台安卓手机、一个POS、一张IC银行卡在实验中我所要完成的工作： 1....手机端：使用蓝牙芯片厂商提供的SDK，开发安卓版APP“蓝牙MPOS”，MPOS与APP“蓝牙MPOS”用蓝牙进行数据交互； 2....以上是银行卡的接触式方式与POS通讯，也可通过银行卡的非接方式与POS通讯，原理相同。

1.4K10 0

数据结构技术知识总结之二——BTree

BTree 2.1 B-Tree 与 B+Tree B-Tree 是 2-3 树的一种变形，可以设置度数 M，每个节点上最多可以有 M 个值；根据硬盘读取时的预读原理，磁盘读取时每次从磁盘上预读 page...无论叶子节点还是非叶子结点，上面存储的数据都是索引 + 数据； B+Tree 的叶子节点和非叶子结点存储内容不同，非叶子节点只存储索引信息，叶子节点之存储具体数据信息；索引与数据分离 B-Tree...磁盘读取数据的过程，首先从地址总线获取数据存储的物理地址位置，然后磁头转动到相应的磁道上，该过程称为寻道时间；然后磁盘转动，磁头相对移动到数据在磁道上的位置，即到达了数据所在地址，该过程称为旋转时间；...磁盘预读：磁盘顺序读取的效率很高，因为顺序读取在同一个磁道上的数据，所以不需要寻道时间，只需要少量的旋转时间即可。...key-value 经过 Hash 的计算，就会变的不连续，在范围查找上没有丝毫用处；不适合模糊查找。即使用 “LIKE %…%” 的语句，本质上和不适合范围查找是一样的；不适合大量等值的情况。

7333 0

机器学习-11：MachineLN之过拟合

（2）中的overfitting如下图，在任何情况下都是不行滴！和过拟合相对应的是欠拟合，如下图刚开始的时候；可以参考MachineLN之模型评估。 2....L1更容易得到稀疏解：直接看下面的图吧：（假设我们模型只有 w1,w2 两个参数，下图中左图中黑色的正方形是L1正则项的等值线，而彩色的圆圈是模型损失的等值线；右图中黑色圆圈是L2正则项的等值线，彩色圆圈是同样模型损失的等值线...通过上图我们可以观察到，使用L1正则项时，两者相交点常在坐标轴上，也就是 w1,w2 中常会出现0；而L2正则项与等值线常相交于象限内，也即为 w1,w2 非0。因此L1正则项时更容易得到稀疏解的。 ...（6）增加样本量（MachineLN之样本不均衡中介绍的数据增强的方法）在实际的项目中，你会发现，上面讲述的那些技巧虽然都可以减轻过拟合，但是却都比不上增加样本量来的更实在。...（这个在最近的项目里常用）因此其实上述的那些技巧虽然有用，但是在实际项目中，你会发现，其实大多数情况都比不上增加样本数据来的实在。

3782 0

Samsung Pay漏洞深度剖析

（注：Salvador错误的将磁道中的所有数据统称为Token，本文在描述时为不产生混乱，将以卡组织的名词定义为准进行阐述）。通过分析，发现了一些弱点： 1. MST磁道信息可以被获取； 2....而MST磁道信息的传输方式与传统的磁条卡一样，因此可以较容易的通过通用读卡器读取磁信息，结合反编译得到的代码和多次采集得到的多条磁信息，可分析出磁道中每个部分的含义。...我们通过研究发现，VISA的MST验证码生成是依靠一个专用密钥对交易相关的动静态数据加密处理后得到的，在不攻破TEE运行环境拿到密钥的情况下难以实现预测。...四、对比国内Samsung Pay的安全性分析经调查对比研究，国内的Samsung Pay与本次攻击事件中涉及到的VISA Samsung Pay方案并不完全一致，其主要区别在于： ①磁道中的MST验证码等动态数据的长度...国内的方案中MST磁道信息在需要时由eSE实时生成，然后直接通过硬件设备传输给外部的POS机等终端接收设备，并没有在手机内的数据库中存储这一过程的存在。

9845 0

R语言和Python用泊松过程扩展：霍克斯过程Hawkes Processes分析比特币交易数据订单到达自激过程时间序列|附代码数据

将比特币交易的到来与霍克斯过程相匹配在给定一组有序交易时间 t12的情况下，强度路径是完全定义的，在我们的例子中，这只是交易记录时的 unix 时间戳。...- penaltany(parms 拟合 fit(m, optrol = list(trace = 2))我通过将存储在数据帧中的 5000 个交易时间戳传递给它来运行上面的拟合过程...经验数据和拟合数据之间跳跃大小略微不匹配的另一个原因可能是同一秒内时间戳的随机化；在5000个原始交易中，超过2700个交易与另一个交易共享一个时间戳。...事件间时间的对数图，或者在我们的案例中，对指数分布的QQ图，证实了这点。下面的图显示了一个很好的R2拟合。现在我们知道该模型很好地解释了到达的聚类，那么如何将其应用于交易呢？...在文献[3]中，作者使用双变量霍克斯过程的买入和卖出强度比作为进行方向性交易的进入信号。改进Hawkes 过程的对数似然函数具有 O(N2) 的计算复杂度，因为它在交易历史中执行嵌套循环。

1.5K3 0

比较 QoS 服务策略的 bandwidth 和 priority 命令

这些命令通过匹配预先定义的traffic-class来提供数据包带宽的保证（guarantee）。然而，这二个命令在带宽保证的功能上是不同。...本文解释了这些不同点和如何将未使用的类（class）的带宽分配到其他的未匹配的类（class）。...Cisco推荐在传输语音流量时调整传输环路。流量优先级划分在对延迟敏感，交互式交易的应用程序是特别重要的。...在这个配置中，共享的比率是30:60或1:2。...永久虚拟电路(PVC)，然后分配了可变的速率到非实时ATM服务类别，并且配置了6 Mbps的持续信元速率。

2.5K3 0

阿里二面：MySQL索引是怎么支撑千万级表的快速查找？

索引条目的作用类似于指向表行的指针，从而使查询可以快速确定哪些行与WHERE子句中的条件匹配，并检索这些行的其他列值。所有MySQL数据类型都可以建立索引。...寻道时间Ts : Ts=m∗n+s n : 跨越n条磁道的时间； s：启动磁臂的时间，约为2ms ； m：与磁盘驱动器速度有关的常数，约为0.2ms。...使用合适的存储引擎将会提高整个数据库的性能。...另外还有一种情况，如果遇到 > 的范围查询，那B+树中也就无法对下一列进行等值匹配了。浅谈MVCC MySQL大多数事务型存储引擎实现的都不是简单的行锁。...聚簇索引和非聚簇索引的区别聚簇索引：将数据存储与索引放到了一块，索引结构的叶子节点保存了行数据非聚簇索引：将数据与索引分开存储，索引结构的叶子节点指向了数据对应的位置为什么InnoDB表必须有主键

1K0 0

中国现代化支付系统CNAPS介绍

、农村信用社行内业务系统 2.中国现代化支付系统的主要参与者 a、直接参与者：人民银行地市以上中心支行（库）、在人民银行开设清算账户的银行和非银行金融机构与城市处理中心CCPC直接连接 b、间接参与者：...银行对不同的客群和不同的场景，做了不同的渠道。我们最经常接触的大概就是银行柜台、手机网银、POS机和ATM机。出于各种商业目的，不同渠道的业务采用不同的清算系统来实现跨行交易。...（工行）（信息流）工行从你的卡中实时扣费，完成实时结算，并回复报文给银联（资金流）银联更新交易数据，回复报文给建行的POS机（信息流）银联在其清算系统完成清分（信息流）银联通过大额支付系统，完成工行与建行清算账户的资金划拨...举个例子：你拿着一张工行卡去建行的ATM取了100元，这个跨行业务在CNAPS体系中的过程如下：你在建行ATM上输入100元按下取款按钮（信息流）建行将报文信息发送给银联（信息流）银联交易系统记录交易数据...，将报文给你的发卡行（工行）（信息流）工行从你的卡中实时扣费，完成实时结算，并回复报文给银联（资金流）银联更新交易数据，回复报文给建行ATM（信息流）银联在其清算系统完成清分（信息流）银联通过大额支付系统

7.6K1 1

2016年巴西奥运会期间可能存在的信息安全威胁

我们的黑名单中包括230多个恶意域名。这些恶意域名注册者通过使用免费邮箱帐户或其它域名信息以隐藏真实身份。其中一些域名一直处于“冬眠”状态，以等待合适的时机发起攻击（尤其是那些流量攻击）。...在巴西有不同类型的ATM信息窃取器，最常见的一种就是通过信息读取器配合隐形摄像头盗取用户银行卡数据。...通常犯罪分子会用没有光亮的读卡器来取代；（2）在开始交易之前，检查ATM机上是否有丢失或损坏的可疑部件；（3）遮挡键盘键入密码。...，有时，停止甚至不需物理接触就可通过蓝牙被提取数据。...银行推荐的解决方法是你的每笔交易最好有短信提醒。即使它不能避免卡被非法克隆，但也能在欺诈交易发生时及时通知，之后与银行联系，阻止进一步的非法交易。

85310 0

C#OOP之十异常机制及其处理

在C#程序中，语句的开始结束有强制的规定，不能多或少一些符号，毕竟计算机还是基于逻辑判断的机器。常见的语法错误如下： 1) 语句结束少了分号； 2) 类型匹配错误。...“空对象或空引用”的问题。 5) 相等值比较。 6) 数组越界。 7) If else 或switch case 匹配问题。 8) 随便使用析构函数。...：）假如为银行做ATM项目（自动取款机），个人感觉利息的计算精确到小数点后两位就可以了。假如说你省略带的利息位0.005（四舍五入到0.01）计算，10000000次交易就是5000元。...对于客户或银行都可能造成莫大的损失。或者在ATM项目中没有考虑取款额范围的问题，假如有客户一次取款1000000，那么ATM机可能会忙的发热烧掉哦。即使没烧掉，也可能没这么多钱让你取。...在C#中针对程序中可能出现的各种异常，主要有如下几种。 1．一个try块后跟一个或多个catch块。

780 0

黑掉ATM的机会：编写恶意程序黑掉后台系统

通过读卡器，ATM机获取银行卡背面磁条中的信息，通过RS232、RS485USB协议与外界（比如后台数据中心）通信的接口传送给主处理机。主处理机根据此信息将交易路由到用户的银行。...用户再通过键盘输入告诉银行需要进行何种交易（取款、查询等）以及交易金额，在此过程中，银行需要用户输入个人密码（PIN）以进行身份验证。”...嵌入式软件工程师金飞告诉记者，ATM机将输入装置的信息发送到主处理机，主处理机将交易请求发送到用户的银行或发卡机构。如果用户要提取现金，主处理机在客户银行账户和主处理机账户之间执行一个电子资金转账。...哈德曼分析，在银行主处理机发送支付口令给ATM机的过程中，如果在数据包还未到达ATM机之前，恶意程序以更快的速度拦截口令并修改程序，就可以将修改后的支付口令发送给ATM机，让它乖乖听话，吐出更多的钞票。...“任何和外部接触的网络都可能被外部攻击，同理，如果你是局域网络，那被攻击也是自己人作祟。银行的网络在大众看来穿上了隐身衣跑在公共网络上，但黑客有鉴别隐身衣的眼睛。”金飞说。

6543 0

MySQL面试必杀技！不会这些，面试官都要哭了，你还想找工作？

“在MySQL中，一个表只能有一个聚簇索引，但可以有多个非聚簇索引。聚簇索引的数据存储与索引结构结合在一起，其叶子节点包含完整的数据行，因此表的物理存储顺序与索引顺序相同。...查询性能：非聚簇索引对于等值查询（如使用=操作符）非常有效，但在范围查询和排序操作中可能需要额外的查找步骤。更新成本：由于索引与数据存储是分离的，更新操作对索引的影响较小，性能通常比聚簇索引更好。...应用场景：适用于经常需要进行等值查询的场景，或者当表已经有一个聚簇索引时，需要为其他列创建索引。实际使用中的考虑选择合适的索引类型：根据具体的查询需求和数据访问模式选择合适的索引类型。...总的来说，聚簇索引在范围查询和排序操作方面具有优势，但插入、更新和删除操作可能会更慢。非聚簇索引在等值查询方面通常更快，且插入、更新和删除操作的性能更高。...删除：删除操作只需从索引结构中删除相应的索引项。实际使用中的考虑选择合适的索引类型：根据具体的查询需求和数据访问模式选择合适的索引类型。

731 0

Teradata：数字银行的根本是如何利用技术来实时掌控和分析数据

在银行的发展中，ATM、实体分支银行、呼叫中心和数字化银行代表了四类渠道。而从不同行业的对比来看，尽管传统观点总是认为由于种种因素，银行对新技术的采用比较慢，但实际上，却远超其他行业的速度。...客户会通过不同方式与银行接触，柜台、电话、互联网、应用软件等，来实现自己的交易或互动的目的。银行跟踪这些动作是直接而简单的。...但如果用户使用了不止一种手段，比如打电话咨询，手机银行查询，柜台交易，那么银行如何实现跨平台无缝跟踪和分析，进而推荐合适的产品和服务，尤其这些服务需要实时响应，那就是问题了。...而企业规模，企业和银行做了哪些互动都是可跟踪分析的数据。在重新评估后，这位客户就不仅是中等价值了，而是上升为高价值客户。银行外部的生态中数据同样可分析。...，可以帮他们把自己银行的结构化数据和非结构化数据进行统一融合，以此来帮助金融服务机构通过海量数据融合性的分析，获得自己在风险管理、客户体验提升或运营财务等方面的提升。”

87010 0

基于NVIDIA Jetson NANO 非接触式指纹识别系统

在本文中，我们提出了一种开发非接触式指纹识别系统的方法，该系统在合适的环境中使用图像传感器从远处捕获手指照片。然后进一步处理捕获的手指照片以获得全局和局部（基于细节的）特征。...所提出系统的性能在包含 105 个训练和 100 个测试对象的内部 IITI 非接触式指纹数据集 (IITI-CFD) 上进行评估。...在验证过程中，生物识别系统将用户的指纹与数据库中存储的指纹模板进行一对一匹配，以验证所声称的身份是真是假。另一方面，在识别过程中，将用户的指纹与数据库中存储的所有指纹模板进行比对，得到用户的身份。...因此，与验证过程相比，识别过程在计算上是昂贵的，尤其是对于大型数据库。...非接触式解决方案上述问题的解决方案导致了非接触领域中使用相机传感器的生物识别系统的发展，其在合适的捕获环境中捕获指纹图像。

7563 0

DOBI ATM机助战多比“交易挖矿” 抢滩登陆国际市场

在DOBI ATM机优化升级的过程中，多比交易平台投入大量的资金和技术，致力于为DOBI ATM机用户提供人性化的操作体验和个性化的定制服务。...在登陆DOBI ATM机后，用户可以在简洁明了的页面中，快速获取钱包资产和寻找线下ATM机的信息。...只不过与ATM机相比，DOBI ATM机还有以下优势：双向操作：用户可以通过DOBI ATM机实现区块链数字资产与各国法币之间的兑换，也可以实现反向作业，用各国法币购买不同种类的区块链数字资产...用V**数据隧道，提供数据看板，如交易、存取款金额分布、资产设备数据； 2. 支持资产、系统管理，如BTM交易记录、BTM钞箱、成员管理等； 3....相信在多比国际运营团队的鼎力配合下，DOBI多比交易平台将在越南、印尼、新加坡、缅甸、加密谷等区块链发展成熟地，以点对点式的社区营销，提升DOBI ATM机的亚洲份额。

8634 0

【机器学习的基本思想】模型优化与评估

如果数据分布本身就与线性分布偏差较大，如 y=e^x ，那么在大的数据范围下，任何线性模型都无法拟合输入与输出之间的关系，这时就会出现欠拟合的现象。另一种情况常常出现在梯度下降算法的过程中。...与欠拟合相对，过拟合指模型过度地拟合到了观测数据中噪声的部分，以至于在未观测的数据标签预测时出现较大偏差的现象。过拟合一般出现在模型复杂度大于数据复杂度的场景中，导致训练损失小而测试损失大的情况。...可以看出，左边线性模型由于复杂度不够，无法学到数据中的基本模式，出现欠拟合；中间的三次多项式复杂度与数据本身相匹配，整体效果最好；右边的九次多项式虽然能够完美穿过所有实心蓝色点，包括产生标签 y 的噪声...我们回顾本章开始用多项式拟合数据点的例子，九次多项式出现了严重的过拟合问题。现在，我们为其加上不同强度的 L_2 约束再进行拟合，结果如图6所示。...通过上面对欠拟合与过拟合现象的讲述，相信读者已经明白，在训练模型时，只观察训练集上损失函数的变化情况是远远不够的。但是在现实场景中，测试数据又是未知的，无法在训练时获得。

540 0

大厂的广告系统升级，怎能少了大模型的身影

归根究底，广告系统需要解决以下两个关键问题：如何理解各种广告文案、图片与视频？如何将合适的广告，在合适的时间推送给合适的人？而这两点，恰恰是大模型能够处理的。...混元AI大模型：内容理解是一切的基础在广告系统中，广告的视频、图片、文案是天然的多模态数据，能充分理解它们的也必然是最新的大规模多模态训练。...最后就是每种数据都增加了对抗噪声（Adversarial Noise），进行大规模对抗训练，这主要针对大模型在下游任务容易出现过拟合现象，因此在预训练和微调两阶段都增加了对抗噪声，从而提升模型的稳健性。...在众多下游任务中，推荐系统又是最为突出的部分，毕竟它承担着将合适的内容推送给合适的受众，是广告投送方与广告接收方最能感知的部分。...软硬联合：价值倍增广告系统这种复杂的模型集合，也只有结合了硬件的算力与大模型的拟合力，才能尽可能高效。

1.6K2 0

三维重建技术综述

因为实现简单且精度较高，所以结构光法的应用非常广泛，如微软公司的Kinect 4.三角测距法三角测距法是一种非接触式的测距方法，以三角测量原理为基础。...TSDF值的正负分别代表被遮挡面与可见面，而表面上的点则经过零点，如图2-7中左侧展示的是栅格立方体中的某个模型。若有另外的模型进入立方体，则按照下式(2-9)与(2-10)实现融合处理。...然后计算该体元中十二条棱和等值面的交点，并构造体元中的三角面片，所有的三角面片把体元分成了等值面内与等值面外两块区域。最后连接此数据场中的所有体元的三角面片，构成等值面。...下载2 在「3D视觉工坊」公众号后台回复：3D视觉github资源汇总，即可下载包括结构光、标定源码、缺陷检测源码、深度估计与深度补全源码、点云处理相关源码、立体匹配源码、单目、双目3D检测、基于点云的...下载3 在「3D视觉工坊」公众号后台回复：相机标定，即可下载独家相机标定学习课件与视频网址；后台回复：立体匹配，即可下载独家立体匹配学习课件与视频网址。

2.7K1 2

大数据架构和模式（一）: 大数据分类和架构简介

问题导读 1.本文对大数据做了哪些分类？ 2.对数据进行分类后，如何将它与合适的大数据模式匹配? 如何将大数据分为不同的类别大数据问题的分析和解决通常很复杂。...对数据进行分类后，就可以将它与合适的大数据模式匹配： 1、分析类型 — 对数据执行实时分析还是批量分析。...数据频率和大小依赖于数据源：按需分析，与社交媒体数据一样实时、持续提供（天气数据、交易数据）时序（基于时间的数据） 6、数据类型 — 要处理数据类型 — 交易、历史、主数据等。...知道数据类型，有助于将数据隔离在存储中。 7、内容格式（传入数据的格式）结构化（例如 RDMBS）、非结构化（例如音频、视频和图像）或半结构化。...我们还将介绍复合模式，解释可如何结合使用原子模式来解决特定的大数据用例。本系列最后将提供一些解决方案模式，在广泛使用的用例与各个产品之间建立对应关系。感谢 Rakesh R.

1.3K12 0

如果有一天你被这么问MySQL，说明你遇到较真的了

这是因为哈希索引通过计算查询条件的哈希值，并在哈希表中查找对应的记录，通常只需要一次IO操作即可完成查询，而B+树索引可能需要多次匹配，因此哈希索引在等值查询中的效率更高。...适用范围：B-Tree索引适用于等值查询、全值匹配、最左前缀匹配和列前缀匹配等场景。...非聚簇索引：数据的物理存储顺序与索引顺序不一致，索引页上的顺序与物理数据页上的顺序不同。这种存储方式使得非聚簇索引在处理范围查询时效率较低。...数据结构：聚簇索引：数据行存储在与索引相同的B+树结构中，这意味着数据行和索引是同一棵树的节点。非聚簇索引：索引和主键ID存储在B+树结构中，但数据行本身并不存储在索引结构中。...在MySQL中，如何根据数据特性选择合适的索引类型？在MySQL中，根据数据特性选择合适的索引类型需要考虑多个因素，包括索引类型、索引的使用场景以及查询模式等。

631 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭