引言如果决策引擎是风控的大脑，那么规则引擎则是大脑内的重要构成，其编排了各种对抗黑产的规则，是多年对抗黑产的专家经验的累计，本文将向你介绍规则引擎的构成及实现。背景什么是规则引擎？规则引擎可以帮助企业将业务决策从应用程序代码中分离出来，并使用预定义的语义模块编写业务规则。这使得企业可以更灵活地管理和修改业务规则，而无需修改应用程序代码。规则引擎可以接受数据输入，并根据业务规则解释数据，做出业务决策。这些业务决策可以是自动的，也可以是人工干预的。规则引擎通常包含如下几个部分：规则库：规则库包含了所有可用的规则。这些规则可以是预先定义好的，也可以是动态生成的。策略：用于管理规则，是对规则的条件组装
目录1.制作真正的IPLIPL：启动区，启动程序装载器完整代码：;haribote-ipl;TAB=4CYLS EQU 10 ;声明CYLS=10 ORG 0x7c00 ;指明程序装载地址;标准FAT12格式软盘专用的代码StandFAT12formatfloppycode JMP entry DB 0x90 DB "HARIBOTE" ;启动扇区名称（8字节） DW 512 ;每个扇区（sector）大小（必须512字节） DB 1 ;簇（cluster）大小（必须为1个扇区） DW 1 ;FAT起始位置（一般为第一个扇区） DB
目录1.制作真正的IPLIPL：启动区，启动程序装载器完整代码：;haribote-ipl;TAB=4CYLS EQU 10 ;声明CYLS=10 ORG 0x7c00 ;指明程序装载地址;标准FAT12格式软盘专用的代码StandFAT12formatfloppycode JMP entry DB 0x90 DB "HARIBOTE" ;启动扇区名称（8字节） DW 512 ;每个扇区（sector）大小（必须512字节） DB 1 ;簇（cluster）大小（必须为1个扇区） DW 1 ;FAT起始位置（一般为第一个扇区） DB
导读：本次分享的大纲——PerceptionIntroductionSensorSetup&SensorFusionPerceptionOnboardSystemPerceptionTechnicalChallenges--01PerceptionIntroductionPerception系统是以多种sensor的数据，以及高精度地图的信息作为输入，经过一系列的计算及处理，对自动驾驶车的周围的环境精确感知。能够为下游模块提供丰富的信息，包括障碍物的位置、形状、类别及速度信息，也包括对一些特殊场景的语义理解（包括施工区域，交通信号灯及交通路牌等）。Perception系统包括多个方面及子系统：
导读：本次分享的大纲——PerceptionIntroductionSensorSetup&SensorFusionPerceptionOnboardSystemPerceptionTechnicalChallenges--01PerceptionIntroductionPerception系统是以多种sensor的数据，以及高精度地图的信息作为输入，经过一系列的计算及处理，对自动驾驶车的周围的环境精确感知。能够为下游模块提供丰富的信息，包括障碍物的位置、形状、类别及速度信息，也包括对一些特殊场景的语义理解（包括施工区域，交通信号灯及交通路牌等）。Perception系统包括多个方面及子系统：
引言名单服务是风控架构中重要子域，对风险决策的性能、用户体验、成本管控、风险治理沉淀都有重要影响，本文将详细介绍名单服务设计思路和实现。背景什么是名单？名单服务通常有几个部分组成：风险类型黑名单：绝对会被拒绝的用户。大部分是历史数据清洗出来作弊或者破坏业务的用户，这部分用户对企业无价值且放之进入会破坏生态平衡灰名单：灰名单上的客户需要进一步审核。这部分用户可能存在某些风险，但是没有明确的证据表明他们是“黑”的白名单：这部分客户是正常用户，是企业数分人员基于历史表现清洗出来的合规高价值用户，可以直接放行名单维度主键：手机号、用户ID、身份证号、IP、设备标识、wifiMAC地址等等业务域：全域、
引言名单服务是风控架构中重要子域，对风险决策的性能、用户体验、成本管控、风险治理沉淀都有重要影响，本文将详细介绍名单服务设计思路和实现。背景什么是名单？名单服务通常有几个部分组成：风险类型黑名单：绝对会被拒绝的用户。大部分是历史数据清洗出来作弊或者破坏业务的用户，这部分用户对企业无价值且放之进入会破坏生态平衡灰名单：灰名单上的客户需要进一步审核。这部分用户可能存在某些风险，但是没有明确的证据表明他们是“黑”的白名单：这部分客户是正常用户，是企业数分人员基于历史表现清洗出来的合规高价值用户，可以直接放行名单维度主键：手机号、用户ID、身份证号、IP、设备标识、wifiMAC地址等等业务域：全域、
Synopsys发布了最新一期的开源安全年度报告，开源安全和风险分析(OSSRA)。这份报告由Synopsys网络安全研究中心(CyRC)创建，着眼于BlackDuck审计服务团队进行的1,700多次商业代码库审计的结果。自2019年以来，OSSRA所有17家企业的高风险漏洞至少增加了42%，在零售和电子商务领域飙升至557%，在计算机硬件和半导体领域飙升至317%。今年OSSRA报告新增了五年回顾，更全面地描述了开源和安全趋势。尽管因行业而异，但经过审计的代码库的总体开源内容全面增长。一些行业的代码库中发现的漏洞数量也出现了惊人的增长，这表明漏洞缓解措施的缺乏令人担忧。下载完整报告。开源项目
Synopsys发布了最新一期的开源安全年度报告，开源安全和风险分析(OSSRA)。这份报告由Synopsys网络安全研究中心(CyRC)创建，着眼于BlackDuck审计服务团队进行的1,700多次商业代码库审计的结果。自2019年以来，OSSRA所有17家企业的高风险漏洞至少增加了42%，在零售和电子商务领域飙升至557%，在计算机硬件和半导体领域飙升至317%。今年OSSRA报告新增了五年回顾，更全面地描述了开源和安全趋势。尽管因行业而异，但经过审计的代码库的总体开源内容全面增长。一些行业的代码库中发现的漏洞数量也出现了惊人的增长，这表明漏洞缓解措施的缺乏令人担忧。下载完整报告。开源项目
大家好，又见面了。本文是笔者作为掘金技术社区签约作者的身份输出的缓存专栏系列内容，将会通过系列专题，讲清楚缓存的方方面面。如果感兴趣，欢迎关注以获取后续更新。在本专栏前面的文章中，我们介绍了各种本地缓存框架，也知晓了本地缓存的常见特性与设计理念。在前两篇文章中，我们介绍了集中式缓存Redis的一些主流特性与典型使用场景。现在我们来对比一下，分布式缓存相比于本地缓存，在实现层面需要关注的点有哪些不同。梳理如下：维度本地缓存集中式缓存缓存量受限于单机内存大小，存储数据有限需要提供给分布式系统里面所有节点共同使用，对于大型系统而言，对集中式缓存的容量诉求非常的大，远超单机内存的容量大小。可靠性影响有
