产业链金风控基本逻辑 产业链金融平台作为一个助贷平台，很大程度上是为银行等金融机构进行引流，贷款的审批本质上还是依赖金融机构的风控。那么，产业链金融平台是否还有必要建设自己的风控模型呢?笔者给出的答案是肯定的。 一方面，通过产业链金融平台的风控过滤、筛选，能够提升最终引流到金融机构的客户质量，降低金融机构的信贷风险;另一方面，金融机构对于传统行业的业务理解肯定无法与核心企业自己相比，通过产业链金融平台的风控建设，能在业务数据的特征化这一基础层面与金融机构共享经验，大幅减少金融机构的学习成本，提升风控模型的效率与效果。此外，核心企业本身沉淀了大量的业务数据与客户行为数据，通过自主研
产业链金风控基本逻辑 产业链金融平台作为一个助贷平台，很大程度上是为银行等金融机构进行引流，贷款的审批本质上还是依赖金融机构的风控。那么，产业链金融平台是否还有必要建设自己的风控模型呢?笔者给出的答案是肯定的。 一方面，通过产业链金融平台的风控过滤、筛选，能够提升最终引流到金融机构的客户质量，降低金融机构的信贷风险;另一方面，金融机构对于传统行业的业务理解肯定无法与核心企业自己相比，通过产业链金融平台的风控建设，能在业务数据的特征化这一基础层面与金融机构共享经验，大幅减少金融机构的学习成本，提升风控模型的效率与效果。此外，核心企业本身沉淀了大量的业务数据与客户行为数据，通过自主研
6月13日，腾讯安全联合IDC发布“数字安全免疫力”模型框架，主张将守护企业数据和数字业务两大资产作为企业安全建设的核心目标。腾讯安全副总裁周斌出席研讨论坛并发表主题演讲，他表示，在新技术的趋势影响下，黑灰产的攻击行为会进一步模拟真人行为，传统基于过去行为预测未来行为的风控策略将局部失效，业务风控正在由“规则对抗”进入“模型对抗”时代。 （腾讯安全副总裁周斌发表主题演讲）“真人”行为冲击风控体系，引发三大变化趋势周斌表示，一直以来，业务风控是最靠近用户的资产环节，也是整个业务环节里最容易感知的部分，因此“业务风控”被称为黑灰产应用新技术的第一攻防战场，是护航企业业务健康发展的重要保护屏障。AG
背景本篇文章会从系统架构设计的角度，分享在对业务安全风控相关基础安全产品进行系统设计时遇到的问题难点及其解决方案。内容包括三部分：（1）风控业务架构；（2）基础安全产品的职责；（3）基础安全产品相关系统架构的设计要点。文章会以总-分的形式进行阐述。懂的不多，做的太少。欢迎批评、指正。风控业务架构我把风控业务架构的分层分为6层，分别是组件层、业务层、决策层、能力层、计算层、可视层。以下基建为基础安全产品的简称。组件层组件层的职责是：数据收集与行为反制。从接口、设备、行为三个维度进行数据收集，接收决策层的指令进行行为反制。为了保证数据的收集数据的可靠性，就衍生出了壳、混淆、反调试等加固策略。更详细
1、别刷水，把钱转到陌生的账户。具体操作：听信可通过刷账户流水提高信用额度或享受额外权益，因此与陌生账户发生了大量的资金往来。危害:被黑产品利用后，与陌生账户往来的资金很可能与诈骗、赌博、洗钱等犯罪资金挂钩；以虚假流水增加额度为不诚实行为，可能影响个人信用信息。2、虚拟货币不能交易具体操作：用支付宝买卖虚拟货币。危害:支付宝明确禁止虚拟货币交易。虚拟货币交易是违法的，不受法律保护，风险高，或造成高额资金损失；虚拟货币与非法资金黑灰相关，交易虚拟货币可能承担法律责任。3、不能帮助解封非法账户具体操作：通过填写实名信息、绑定银行卡、人脸验证等方式验证身份，帮助他人解封违规账户，从而获得报酬。危害:
应客户需求，今天来研究下tiktok的一些算法风控和视频播放量检测的问题。以安卓版为例，这里我们用的是tiktok25.9.4的较新版本一、抓包预准备抓包对于绝大多数海外tt玩家是一件比较头疼的事。android的，网络通信协议绕不过去，好不容易xposed能搞定的绕过去了，发现手机参数搞不定，不展示大陆区内容，直接黑屏。ios的改改手机参数倒是能用，然鹅，新系统新版本一律不让抓包。对此，笔者提供2个目前来看最完美的解决方案“思路”，android的so魔改和ios的升级策略，可以避开国区检测，也可以避开通讯协议检测。so魔改涉及的东西太多，包括jada逆向、ida反编译、adb操作。大致跟各
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一、风险洞察平台介绍以Clickhouse+Flink实时计算+智能算法为核心架构搭建的风险洞察平台,建立了全面的、多层次的、立体的风险业务监控体系，已支撑欺诈风险、信用风险、企业风险、小微风险、洗钱风险、贷后催收等十余个风控核心场景的实时风险监测与风险预警，异常检测算法及时发现指标异常波动，基于根因策略快速做到风险归因分析并生成风险报告，接入MQ主题500+、数据模型6000+、实时预警4000+、风险监控看板1000+、异常检测模型10000+,大促时期分钟级消息处理量达3400w/min,日均消息处理量达百亿二、风险洞察-遇到的技术挑战与解决方案技术难点与挑战风险洞察平台早期架构采用E
一、电商风控场景中的图算法介绍首先简单概述下阿里电商风险特点、图算法的应用历史与现状。1、阿里电商风险特点阿里电商风险的主要特点：对抗性&排列组合式的复杂性。风险一定存在对抗性，同时阿里电商的风险还具有排列组合的复杂性。做风险识别主要是用X（数据）去预测Y（风险）：P（Y|X）。而在阿里电商X非常复杂，因为阿里电商是一个非常高维的经济生态：①多样的市场--淘宝、闲鱼、天猫、1688、Lazada等，不同市场的风险特点不一样；②多样的业务场景--账号，商品，促销等，且随着业务的迭代与创新会产生新的风险；③多样的应用端--PC、H5、APP等，每个端都需要做防控；④多样的数据源，需要有能力处理和整
前言：本文是对视频课程《基于flink与groovy实现亿用户级实时动态规则智能运营系统》的介绍说明；本项目极具行业实用价值，可为各企业开发人员提供系统设计思路与灵感，而且，它不光可用于智能运营，也可以应用在实时规则推荐，实时广告推送，实时规则封控，实时交通监控等纪委广泛的场景中；当然，各类培训机构学员也可以通过学习此项目来丰富自己的就业简历，绝对杀手锏级别！在面试中运用得当，可以起到一锤定音立竿见影的绝杀效果！如果需要学习本项目，可联系博主1项目背景传统的“精准营销平台”由营销人员基于画像标签数据去圈选人群，进行营销推送，存在不足；这种传统手段，往往无法抓住那些“转瞬即逝的营销机会”；如：一
