主要分三大模块：风控引擎、数据服务、数据运算、辅助系统。 风控引擎：主要处理风控请求，有预处理、规则引擎和模型执行服务，风控引擎所需要的数据是由数据服务模块提供的。...五、Chloro系统 Chloro系统是数据分析服务也是整个风控系统的核心，数据服务层所使用到的数据，都是由Chloro系统计算后提供的。...比如：用户在PC端下单、然后在手机APP里完成支付，这个对于Chloro是一个会话，这个会话我们称之为风控Session，通过Risksession的定义，风控系统使用户的行为可以量化，也可以刻画。...Risk Graph 是根据携程风控系统的特点开发出来的，Risk Graph是一个基于HBase进行为存储介质的系统，比如，以用户为节点其值就是HBase用户表的key，其每个列就是特性，然后根据用户的某个特性再创建一个...所以该系统的一个核心思想是先创建各个维度的数据索引，然后根据索引值再进行内容的查找。目前风控系统已经创建了十几个维度的快速索引。 六、Aegis其它子系统 ?
摘要：本文作者彭明德，介绍了钱大妈与阿里云 Flink 实时计算团队共建实时风控规则引擎，精确识别羊毛党以防营销预算流失。...钱大妈与阿里云 Flink 实时计算团队共建实时风控规则引擎，精确识别羊毛党以防营销预算流失。...图一：钱大妈实时风控流程示意图 二、业务架构 钱大妈风控业务架构如图二所示总共分为四个部分：事件接入、风险感知、风险应对、风险回溯。...图二：钱大妈实时风控业务架构图 三、规则模型 风控业务专员通过产品界面简单配置即可实时动态发布风控规则，同时对在线 Flink 作业的规则进行新增、更新以及删除，其中风控规则模型主要分为统计型规则和序列型规则...图六：社区Flink动态CEP规则表 五、回顾展望 基于 Flink 的实时风控解决方案已接应用于钱大妈集团内部生产环境，在此解决方案里未引入新的技术组件和编程语言，最大化复用 Flink 资源实现实时风控场景需求
图1 主要分三大模块：风控引擎、数据服务、数据运算、辅助系统。 风控引擎：主要处理风控请求，有预处理、规则引擎和模型执行服务，风控引擎所需要的数据是由数据服务模块提供的。...五、Chloro系统 Chloro系统是数据分析服务也是整个风控系统的核心，数据服务层所使用到的数据，都是由Chloro系统计算后提供的。...比如：用户在PC端下单、然后在手机APP里完成支付，这个对于Chloro是一个会话，这个会话我们称之为风控Session，通过Risksession的定义，风控系统使用户的行为可以量化，也可以刻画。...图6 Risk Graph 是根据携程风控系统的特点开发出来的，Risk Graph是一个基于HBase进行为存储介质的系统，比如，以用户为节点其值就是HBase用户表的key，其每个列就是特性，然后根据用户的某个特性再创建一个...所以该系统的一个核心思想是先创建各个维度的数据索引，然后根据索引值再进行内容的查找。目前风控系统已经创建了十几个维度的快速索引。 六、Aegis其它子系统 ?
「13章」Flink 从0到1实战实时风控系统Flink 核心技能实操环境搭建在进行 Flink 开发之前，需要先搭建好开发环境。
简单的讲，NAT（Network Address Translation，网络地址转换）是将IP数据报头中的IP地址转换为另一个IP地址的过程。...发报文过程：NAT设备查看报头内容，发现该报文是发往外网的，将其源IP地址字段的私网地址192.168.1.3转换成一个可在Internet上选路的公网地址20.1.1.1，并将该报文发送给外网服务器，...基站在这里可以认为是一个NAT设备，基站通过查询NAT路由表确定这条消息是发给哪个手机的。最终，消息成功发送到手机的微信程序中。...移动、联通NAT失效时间是5分钟，电信失效时间约30分钟（良心企业啊），这就是为什么微信每隔4.5分钟一定会有一个心跳（或别的消息）的原因。
一、什么是HttpOnly 根据Jordan Wiens一篇博客《No cookie for you!》...记载，HttpOnly cookie最初是由Microsoft Internet Explorer开发人员于2002年在Internet Explorer 6 SP1的版本中实现。...微软开发者网站介绍，HttpOnly是Set-Cookie HTTP响应头中包含的附加标志。...对于JavaEE 6之前的Java Enterprise Edition版本，常见的解决方法是使用显式附加HttpOnly标志的会话cookie值覆盖SET-COOKIE HTTP响应头 ?...更好的解决方法是处理先前设置的标志。实际上，SecurityWrapperResponse 的addCookie方法可以解决这个问题。我们可以编写一个servlet过滤器 ?
性能和复杂度可以兼得 携程的风控系统，和大部分第三方支付平台一样，也是以实时风控系统为主： 支付环节一般留给风控校验的时间不会超过1s，业务风控点上更是希望风控能在100ms内就能通过；对性能的追求，也是对极致用户体验的追求...在实时风控场景里大量部署复杂模型，使模型也能和规则一样能直接拒绝交易；平均来看、执行一个模型以及相关的变量计算所需的资源可能与200条普通规则相当，对系统的架构和性能都是很高的挑战。...期间计算生成的变量个数接近2000个，90%以上的变量是Velocity和Ratio类型的变量，甚至较大一部分是精确到当笔交易的；执行完整个规则校验，风控返回给支付系统通过或拒绝的指令，平均耗时不到150ms...有些接入点是做实时校验用的、有些是收集数据用的，在携程整个大系统内一共有超过400个风控接入点，审核或监控携程交易的每一个环节，保障着每一笔交易的安全和用户的利益。...支撑风控系统的高可用、高性能，离不开强大的基础设施，下面我向大家展示一下携程风控的几个核心服务和组件： ? 风控引擎： ? 我们给他起了一个名字叫 Matrix，意思是像魔方一样灵活多变。
这要求风控系统一定要有实时性。本文就介绍一种实时风控解决方案。 1.总体架构 风控是业务场景的产物，风控系统直接服务于业务系统，与之相关的还有惩罚系统和分析系统，各系统关系与角色如下： ?...该系统有三条数据流向： 实时风控数据流，由红线标识，同步调用，为风控调用的核心链路； 准实时指标数据流，由蓝线标识，异步写入，为实时风控部分准备指标数据； 准实时/离线分析数据流，由绿线标识，异步写入，...2.1 实时风控 实时风控是整个系统的核心，被业务系统同步调用，完成对应的风控判断。 前面提到规则往往由人编写并且需要动态调整，所以我们会把风控判断部分与规则管理部分拆开。...前边提到，做规则判断需要事实的相关指标，比如最近一小时登陆次数，最近一小时注册账号数等等，这些指标通常有一段时间跨度，是某种状态或聚合，很难在实时风控过程中根据原始数据进行计算，因为风控的规则引擎往往是无状态的...Flink 把汇总的指标结果写入 Redis 或 Hbase，供实时风控系统查询。两者问题都不大，根据场景选择即可。
摘要：本文整理自阿里云开发工程师耿飙&阿里云开发工程师胡俊涛，在 FFA 实时风控专场的分享。...01 Flink CEP 介绍&新功能解读 1.1 什么是 Flink CEP CEP 是复杂事件处理 Complex Event Processing 的缩写，而 Flink CEP 则是基于 Flink...注意，这里我们并不要求事件之间是严格连续的。...我们这里展示三个典型场景： 第一个场景，实时风控。...最后以 notFollowedBy 结尾，后面是付款 Pattern，并且定义整个付款 Pattern 的时间窗口是一天。
一、网站登录是怎么回事 在一个普通的网站开发中，Web Server怎么知道当前用户是谁？ ? 1. 典型WEB 在典型的WEB应用中，应用大致包含三类数据：用户数据、权限数据、业务数据。...下图是一个简单的描述。 ? 问题来了，在登录成功后的后续访问中，服务器是怎么知道当前请求的用户到底是谁呢？...我们都知道，HTTP是无连接的协议，每次浏览器的请求，对服务器来说都是一个新的请求，它怎么知道是上次登录的那个浏览器上发来的？ 这就要提到两个概念：Cookie和Session。...更安全合理的做法，是基于第三方成熟的解决方案进行定制，或者是参考这些方案，设计更符合环境特点的单点登录方案。...，用Ticket查到 Username ，因为 Ticket是 CAS Server 产生的，因此，所以 CAS Server 的判断是毋庸置疑的。
换刀点 所谓换刀点是指刀架自动转位时的位置。大部分数控车床，其换刀点的位置是任意的，换刀点应选在刀具交换过程中与工件或夹具不发生干涉的位置。...还有一些机床的换刀点位置是一个固定点，通常情况下，这些点选在靠近机床参考点的位置，或者取机床的第二参考点来作为换刀点。...二、刀具补偿与刀位点 所谓刀位点是指编制程序和加工时，用于表示刀具特征的点，也是对刀和加工的基准点。数控车刀的刀位点如图所示。...所谓刀尖圆弧半径是指车刀刀尖圆弧所构成的假想圆半径（图中的r）。实践中，所有车刀均有大小不等或近似的刀尖圆弧，假想刀尖在实际加工中是不存在的。 3....刀补的取消用G40来执行，需要特别注意的是，G40必须与G41或G42成对使用。
导语 随着部门在业务安全领域的不断拓展，围绕着验证码、金融广告等服务场景，腾讯水滴作为支撑业务安全对抗的实时风控系统，上线的任务实时性要求越来越高，需要支撑的业务请求量也随之增加。...对于业务快速上线和资源快速扩缩容的需求，且公司自研上云项目往全面容器化上云方向推进，水滴风控平台开始进行自研上云的改造。...水滴后台架构 水滴平台主要是用于业务安全对抗的高可用、高性能、低延时的实时风控策略平台，提供一系列的基础组件给策略人员进行构建策略模型，能够帮忙策略人员快速地完成策略模型的构建和测试验证。...水滴系统架构如下图所示： 水滴实时风控平台系统主要由配置处理模块和数据处理模块两部分组成。 配置处理模块主要由前端 web 页面、cgi 、mc_srv 和 Zookeeper 等组成。...指标： 作为一种度量字段，是用来做聚合或者相关计算的。 维度： 是指标数据的属性，通常用例过滤指标数据的不同属性。
12月1日晚间，卓翼科技（002369.SZ）发布公告称，公司控股股东、实控人夏传武因涉嫌内幕交易、操纵证券市场罪，经深圳市中级人民法院批准，于12月1日被深圳市公安局执行逮捕。...资料显示，夏传武生于1973年，2004年起任职卓翼科技，2014年初成为卓翼科技实控人。而夏传武被抓主要以与2018年公司重组期间内幕交易有关。...公开资料显示，卓翼科技成立于2004年，并于2010年上市，主营业务是提供网络通讯、消费电子和智能硬件产品的研发、生产制造和销售服务，主要以ODM/JDM/EMS等模式与国内行业龙头企业进行合作。
前言知识1：什么是内存泄漏内存泄漏（Memory Leak）并不是指物理上的内存消失，而是在写程序的过程中，由于程序的设计不合理导致对之前使用的内存失去控制，无法再利用这块内存区域，程序中已动态分配的堆内存由于某种原因程序未释放或无法释放...2：垃圾回收GC我们知道Golang垃圾回收 (GC garbage collection) 是一种自动内存管理机制，即我们在程序中定义一个变量后，会在内存中开辟相应空间进行存储。...比较常见的是发生在 slice、time.Ticker、goroutine 等的使用过程中，本文将从Golang内存泄漏的一些常见场景来看内存泄漏，然后学习如何避免和排查。...并且我们是在 for 循环中定时执行 select，也就相当于每一次执行 select 我们都重新创建（实例化）了新的 time.After()，因此每一次执行 select time.After()...我们启动一个goroutine非常简单，如果没有按预期退出，直到程序退出时goroutine才退出，goroutine就泄漏了，goroutine泄漏的本质是channel阻塞，无法继续向下执行，导致此
CAS到底是怎么回事 为什么需要CAS 如何实现CAS 关于CAS和ABA 关于应用层的锁和CPU的锁的关系 参考 ---- 为什么需要CAS CAS全称为Compare And Set(比较并交换)...对于早期的CPU，总是采用的是锁总线的方式。具体方法是，一旦遇到了Lock指令，就由仲裁器选择一个核心独占总线。其余的CPU核心不能再通过总线与内存通讯。从而达到“原子性”的目的。...根据文档原文：如果是P6后的CPU，并且数据已经被CPU缓存了，并且是要写回到主存的，则可以用cache locking处理问题。否则还是得锁总线。...), curVal, newVal); // 这里是CAS 即这个代码的第一句和第三句可能看到的curVal是一样的，但是有可能造这个curVal在另一个线程ABA了。...解决的是多个进程并发访问同一块内存的问题。比起CPU的层级来说，应用层的锁可以多一个招数，叫做“让当前进程不可调度“。这个是OS提供的支持。
我们检查一下我们的请求是否正确，并且确保请求的 URL 返回的是 JSON 格式的数据。...如果确认请求 URL 返回的是 JSON 格式的数据，那么可以使用函数将返回的字节类型数据转换为 JSON 对象。...ssl模块，那可能确实和前面那位uu说的一样，可能是底层OpenSSL库的问题有关。...解决办法人家也说了，更新一下版本，提醒你一下，如果是使用Linux操作系统，看看484安装了正确版本的OpenSSL库。...如果SSL错误是由于证书问题引起的，则可能需要添加以下代码来加载证书：jsonhtml=jsonresponse.read()import sslssl.
微信access_token是2小时过期，为了保险起见，每隔1个小时就获取（刷新）一次access_token。...两个中控服务器每个5分钟读一次数据，大多数时候，refreshtime>now（refreshtime是设置的未来一个小时的时刻，这一个小时之内的时间访问数据，都是这个结果），这种情况下没到刷新时间，不会刷新...两个中控服务器的计时器一般是不同步的，多数情况下，两个中控服务器会一前一后（一个执行完了，另一个才执行）的执行这3步。...这种情况下，后一个执行这3个步骤的中控服务器，看到的refreshtime已经是1个小时之后，它不会去刷新access_token。...后一个中控服务器也就不会去请求（刷新）access_token。 至此，分布式锁被转化成了mysql的行级锁。那mysql的行级锁又是怎么实现的呢（苦海无边，回头是岸）？
今天马哥教育要跟大家分享的文章是Python中的random是怎么回事？如何增加输出结果的不确定性?...就是说，我们输入内容之后，至于会输出什么，我们是不知道的， python入门新手和正在python学习的小伙伴快来看一看吧，希望能够对大家有所帮助 ！ 如何增加输出结果的不确定性?...就是说，我们输入内容之后，至于会输出什么，我们是不知道的，这就是我们这节课要给大家介绍的random，来看看到底是怎么一回事吧!...以上就是马哥教育今天为大家分享的关于Python中的random是怎么回事的文章，希望本篇文章能够对正在 python学习 和从事python相关工作的小伙伴们有所帮助，想要了解更多相关知识记得关注马哥教育官网
本篇更新策略篇的规则集性能测算及Python实操，内容选自《100天风控专家》第57期。 首先介绍规则集的完整分析流程，包括五个步骤。 一、规则集分析流程 1....相互覆盖率 相互覆盖率是对规则集内部规则覆盖情况的统计，如果一个规则的命中可以完全被其他规则覆盖，那么该规则在规则集中就没有存在的价值了。...完全被覆盖与单一命中率为0是等价的。...三、案例分析Python代码实操 通过配置决策树参数以及入模变量数量，自动化生成规则100多条，通过规则评估指标如命中率、精准率、召回率、lift进行初步筛选，组成为规则集进行初步的性能测试。...以下是通过相互覆盖率筛选内部规则的案例结果。相同颜色的规则是互相覆盖的，对于相互覆盖的规则如何进行取舍。 -end- 以上内容节选自《100天风控专家》从0到1的信贷风控训练营
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