使用动态ip登录账号在一定程度上提供了额外的安全保障和匿名性，但与此同时也存在一些风险和风控挑战。本文将解密使用动态ip登录账号的真相，明确安全与风险的并存之道。...对于那些在网络上频繁活动或在敏感行业从事工作的用户来说，使用动态ip登录账号可以减少个人信息的暴露风险，提高网络安全性。...黑名单及封锁：某些网站或服务提供商会检测并封锁已知的动态ip地址，以防止滥用或不正当行为。如果您使用的动态ip被列入黑名单，可能会导致登录受限或无法访问目标网站。...在使用动态ip登录账号时，用户应仔细阅读和遵守相关网站或服务的规定，确保自己的行为合规。 使用动态ip登录账号既提供了隐私保护和绕过地理限制的好处，又存在一定的风险和风控挑战。...合理、谨慎地使用动态ip，可以在一定程度上增加安全性，但也需要注意挑战和风险的存在。 希望本文能够帮助您更好地了解使用动态ip登录账号的风控问题，并促进您在保障安全的同时享受便捷的网络体验。
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Tech 导读 弹窗作为非常重要的营销触达手段被各业务广泛应用，本文主要介绍 “XView 营销弹窗搭投系统” 关于快速搭建、投放配置营销弹窗能力的实现原理，以及在 618 等重要大促场景中的应用和实践...618 大促来了，对于业务团队来说，最重要的事情莫过于各种大促营销。如会场、直播带货、频道内营销等等。...而弹窗作为一个极其重要的强触达营销工具，通常用来渲染大促氛围、引流主会场、以及通过频道活动来提升频道复访等。...通过以上分类的梳理，从业务视角来看，功能性的弹窗在大促中的重要性是其次的，而主要是营销类的弹窗，它们往往具备以下特点： 突发创意/需求：偶然的创意玩法，或突发的外部业务需求，时效性要求高，即上线时间不可逾期...3.2 能力细化抽象 为了满足以上业务的诉求，从大的方向上看，XView 需要做到 快：快速搭建 准：精准投放 稳：高效触达 因此，接下来我们将刨析一个弹窗从生产到应用的过程中所涉及到的一些环节，再来看看如何细化弹窗需要具备的能力
识别多账号绑定。在营销活动中，一般活动规则会限制同设备同账号只能参加一次。通过设备指纹技术可以做快速识别是设备上是否绑定多个账号，同一个账号是否在多个设备上登录等。 识别渠道作弊。...识别模拟器/调试风险。设备指纹技术能够有效检测到设备终端环境和运行期风险，如，模拟器、越狱、调试、注入、攻击框架等。...业务安全情报的六大功能模块 近日，顶象防御云业务安全情报上线了首个“恶意设备指纹”查询库，只需要输入设备指纹信息，就可以查询该设备的操作系统、设备型号、访问时间、IP地址、来源乃至Token信息。...通过对涉赌涉诈网站/APP监测，基于同源DNS、CDN服务结合搜索引擎、论坛涉及的赌博、诈骗网站进行访问性检测，对涉赌涉诈特征识别，帮助银行发现涉赌账户信息。 交易风险核验。...基于行内数据结合涉赌涉诈特征库，利用机器学习和关联网络技术，挖掘交易网络中的涉诈、洗钱、涉赌的账号，并对并对账户进行风险评级。
用过 twitter 的 botometer 的同学都知道，botometer 可以通过检测 twitter 帐户的活动评价该账号属于机器人的可能性。...于是我磨洋工（几个月前就说着要做了）做出了这个服务：检测微博账号是 spammer 的可能性。 笔者正常搜集了微博的一些 spammer 账号和正常账号共计 3000 余，手动打上标签。...并爬取账号的关系网络特征、微博内容特征约 10 余特征，PCA 降维后抽取其中 6 个特征，搭建四层全连接网络，sigmod 激活加上BCE Loss，L2 normal 等常用方法，再调整 batch_size...最后把模型部署上线，直接在网页上输入微博账号 uid 就能看到该账号的检测结果，如下。...输入的 uid ，可以查看 https://weibo.com/u/3580036505 明显是一个 spammer 账号，模型预测正确，可信度为 0.985。
在电商大促时，为了能够合理地制定KPI、高效地商品备货和营销资源的安排，都通常都需要对这次大促的GMV和订单规模做预测，避免出现诸如产品断货或者过剩、人员效率不高等问题，导致客户流失未能成交。...本篇文章，就简单地说一说在做大促预测时候常用的一般方法和逻辑。这里需要说明的时候，预测是允许存在一定误差的，我们无法要求实现百分百的准确，但是至少，需要做到和最终结果在数量级上是一致的。...这里很明确的，我们就是要预测某个大促时间段的GMV，做本次预测的核心目标是，让业务方做好对促销资源投入的评估，最终实现投入资源的合理分配。...在传统的预测中，通常是基于历史GMV趋势做预测的，衡量的是历史大促期相对平销期流失爆发度，计算公式是本次大促GMV=大促前平销期GMV*大促爆发系数，其中，大促前平销期GMV可以通过时间序列模拟获得，而大促期间的爆发系数通常是基于业务经验做推断获得的...这样，预测的输出结果就明确了，首先是用户id，用于用户的分类，例如基于此，可以将用户分为A组、B组等；其次是不同分类用户的购买概率，例如A类、B类客户购买概率分布是多少；最后是大促的购买金额。
黑产通过批量注册获得大量平台账号，为其后续在电商平台大促期间开展批量抢券、秒杀、刷单等行为进行账号储备。...电商平台的每一次大促都是黑灰产“捞金”的最佳时机。近几年，各大电商平台为了拉拢客户尤其是新客户，开展了一系列营销活动：新人折扣券，满减优惠券，拉新返现、砍价助力等等，花费的营销成本高达数亿元。...整个双11电商大促活动会持续将近一个月，这也给了互联网黑灰产充分的时间去针对各个电商平台的活动规则和活动流程做深入研究，为后续的营销欺诈活动做好充分准备。...识别客户端（或浏览器）的设备指纹是否合法，是否存在注入、hook、模拟器等风险。通常批量作弊软件大多都存在以上风险特征。2）行为检测。基于设备行为进行策略布控。...考虑对接手机号风险评分、IP风险库、代理邮箱检测等数据服务，对于风险进行有效识别和拦截。5）算法模型。
电商大促期间剧增的流量，对电商平台相关的软件系统也带来了更严峻的挑战。 比如秒杀抢购活动要求高并发处理能力，核心业务流程要求更好的可用性以及稳定性，为了大促需要精确的对线上服务扩容做容量规划等等。...这篇博客，来聊聊电商大促期间，性能测试工程师都在做哪些事情。。。 PS：由于某些原因，这篇博客延期了将近一个月才发布，不过即将为双十一做准备，到时候会更一篇更详细的博客来说明具体的细节。。。...由于时间紧任务重，为了保证在大促期间系统能稳定运行，需要梳理出核心的业务。如下图： ?...②、除了核心业务流程，还有大促时会有一些抢购秒杀抽奖等活动，这类型的业务一般具有短时间内流量剧增，商品优惠券数量有限下的超卖现象，因此需要考虑高并发和超卖问题。...对于我司来说，第一次大力度的大促，只能通过高峰流量来进行倍增预估，然后做好随时扩容的准备。 4、渠道引流转化量 鉴于业务特性以及商务合作方面，有时候会有其他合作渠道的引流。
在大促流量高峰期，一旦出现商品页面加载缓慢、抢购失败，立即下单报错，购物车内添加的商品丢失等问题，用户就会对平台，乃至品牌本身产生“心理阴影”，那么我们该如何对系统进行“彻查”，才能保障大促期间用户的顺滑体验呢...一到大促心就慌？...诉求1 在大促期间，服务器承压往往是个重大的考验，而很多企业往往会忽视压力测试这一环节，没有正确预估系统能承载的最大流量，或是虽然提前做了压测，但由于没有清晰完整的压测规划和完善的应对方案，并没有真正了解各链路的承载能力...WeTest压测大师领航智慧零售行业解决方案 为保障大促活动顺利开展，WeTest“压测大师”专家团队为企业打造零售行业服务器性能解决方案，能够有效解决零售品牌数字化转型过程中涌现的系统性能瓶颈，...目前，压测大师已为潮宏基、匡威、蒙牛等知名品牌提供过大促前的压测专家服务，帮助企业高效解决性能瓶颈问题，保障大促期间核心系统的稳定性。
现在，我们直接切入主题--数据库如何 积极应对，全力保障 大促活动。这个题目分解为三个部分进行讲解： 第一部分，准备工作；第二部分，大促进行时；第三部分，大促后复盘。...“功夫在诗外”，同样，大促活动下数据库稳定、顺畅的运行，主要工作在大促前的准备上，所以，准备工作是重点。 一.大促前准备工作 1.对大促活动应该尽可能地去了解，去熟悉。...2.梳理大促活动用到的系统链路，对链路上的系统和应用有个较为清晰的了解，制作大促活动全链路的数据库流程图。 3.梳理链路上的数据库资源。...12.评估大促期间应用部署变更可能对数据库造成的影响。比如，为应对大促活动的系统请求，SA可能会增加应用的部署。 13.大促期间数据库性能阈值预估。...6.记录大促过程中出现的主要异常。 三.大促后复盘 1.完善补充大促使用的链路图，完善没有想到的节点。 2.收集汇总大促期间出现的问题点。
“618大促”用云量创新高 后疫情期首次大促，“618”主要电商用云量翻倍 直播卖货流量半年涨5倍 腾讯云支持“618大促”资源创新高 “618大促”落幕，主要电商平台业绩和用云量再创新高，显示出消费已经复苏...今年“618大促”期间，腾讯云的计算资源相比去年增长了一倍。与此同时，直播带货正在成为新趋势。2020年上半年，直播卖货的流量节节高走，6月整个行业直播卖货的带宽相比1月增长了500%。
雅虎公司近日宣布，在2013年黑客入侵雅虎的事件中，30亿个用户账号信息被盗。 这一数字是此前公布被盗账号数量的三倍。...据今年10月3日发布的信息，雅虎公司证实，其所有30亿个用户账号应该都受到了黑客攻击的影响，公司已经向更多用户发送提示，提醒其更改登录密码以及相关登录信息。...在这起已知的对单个企业计算机网络的最大规模入侵中，雅虎用户账号被盗的信息包括用户姓名、电子邮件地址、电话号码、出生日期、密码，在某些情况下还有安全问题和答案。...10月3日最新公布的信息中，除了表示被盗账户数量大幅增加之外，雅虎再次强调，黑客应该没有获得存有支付卡数据和银行账户信息的计算机的访问权，就是说，用户账号信息是部分被窃取。...如此巨大数量的用户账号失窃，会令网民对账户安全产生强烈的不信任感，今后更多互联网用户会设法避免在互联网的系统上存储敏感信息。
监控大屏： 做展示用，在公司显眼的位置放一个大屏幕，显示主要的运营指标和实时的业务发生情况，给公众和参观者展示直观的公司商业运营情况。
这是一篇阿里妈妈的论文【KDD’23 | 转化率预估新思路：基于历史数据复用的大促转化率精准预估】 常规的销量预测，遇到一些特大事件，直播、大促，一般很难预估得准确。...整个方案会基于历史分布相似的数据进行融合，基于重要性加权经验风险最小化框架（Importance-Weighted Empirical Risk Minimization）设计了微调方案，通过最小化以下经验性风险来进行模型微调...分布相似数据的搜寻 找到当下大促，相似的历史“促销”数据，包括双11，618，双12等等大促时间点 寻找的方式就是构建大促时序向量，然后求相似。...第一个是查找与99大促相似的促销。我们检索到的前两个日期是2022年8月8日的88大促，以及2022年6月14日的618大促二峰，CVR也都比较接近。第二个例子是寻找与88促销相似的促销。...我们检索到的Top2结果是2022年7月12日的狂暑季大促，以及7月31日的七夕节大促（没有检索到99大促是因为88大促发生在99大促之前）。同时，我们还随机展示了一个低相似度的非大促日期。
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作为淘宝平台的基石，搜索也一直在打造适合电商平台的人工智能体系，而每年双11大促都是验证智能化进程的试金石。...第一次在双11大促场景下实现了大规模的实时计算影响双11当天的流量分配。 2014年双11当天，Pora系统首次经受了双11巨大流量的洗礼，系统运行可以说是一波三折。...2. 2015年双11，双链路实时体系大放异彩 2014年双11，实时技术在大促场景上实现了商品维度的特征实时，表现不俗。...因此效果会较离线模型有较大提升，特别是在大促这种实时数据极为丰富的情况下。 问题2：为什么实现秒级的模型更新？ 回答：相比离线长期模型，小时级模型和纯实时秒级模型的时效性都有大幅提升。...总结 经过三年大促的技术锤炼，围绕在线人工智能技术的智能框架初具规模，基本形成了在线学习加智能决策的智能搜索系统，为电商平台实现消费者、卖家、平台三方利益最大化奠定了坚实的基础。
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