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反机器人行为系统漫谈
录制于:

| 作者 陈洋 关注 0 他的粉丝 发布于 2014年1月28日 | QCon上海2018 关注大数据平台技术选型、搭建、系统迁移和优化的经验。
38:58

概要
一个网站发展到一定价值,就会出现一些依附于网站正常业务的黑色产业链,他们或盗号,或抓站,或发布各类垃圾消息,对用户体验和网站的商业价值都产生严重的伤害。如何在不降低用户体验的前提下识别和打击这类机器行为,提高黑色产业链的成本,成为我们长期面临的挑战。 大数据的实时计算和离线分析是解决这类挑战的重要手段之一。如何建立一套数据采集、实时计算、离线分析、异常阻止的数据平台,并在这套数据平台上建立运行各类异常行为识别模型,如何对部分批量的机器人行为进行实时识别,如何将发现的异常行为进行阻断。 本话题将一起探讨如何利用实时计算、数据分析的方法来识别机器人行为,分享新浪在此领域摸着石头探索的过程。

个人简介

陈洋,新浪安全团队负责人,1999年对安全相关攻防技术产生浓厚兴趣并开始研究,网名cy07,大学期间创立安全站点,并编写了多本安全攻防类图书。2004年加入新浪,负责新浪安全方面的工作,设计实施了多套新浪内部的安全体系和架构。 陈洋在应用安全、应急响应、Web漏洞挖掘、Web安全架构、账号安全、办公网安全等领域积累了丰富的经验,参与设计了集成多种安全技术的自动化安全平台,在安全的易用性和易用的安全性方面有一定的探索,热衷尝试各种互联网技术和应用,目前关注于基于实时计算和数据挖掘的盗号、抓站等异常行为的发现和阻止,希望在业务安全领域进行更多的尝试和探索,给互联网用户带来更好的安全体验。

QCon是由InfoQ主办的全球顶级技术盛会,每年在伦敦、北京、东京、纽约、圣保罗、杭州、旧金山召开。自2007年3月份首次举办以来,已经有包括传统制造、金融、电信、互联网、航空航天等领域的近万名架构师、项目经理、团队领导者和高级开发人员参加过QCon大会。

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