물론, 시대가 시대와 함께 발전함에 따라, 어떤 새로운 생각들은 이미 나의 인식을 넘어선 것 같다. 비판의 시정도 환영한다.
1, 데이터 경고
경영 데이터가 눈에 띄게 변동할 때 좋은 방향이든 나쁜 방향이든 즉시 경보를 보내야 한다. 변동 범위는 얼마입니까? 방대한 인터넷 플랫폼의 경우 전년 동기 대비 5% 이상 변화가 경보 임계값일 가능성이 높지만, 많은 소규모 창업팀에서는 변화가 잦을 수 있으며, 임계값을 더 높게 설정할 수 있습니다.
제가 가설을 하나 세우겠습니다. 만약 당신이 위챗 제품 매니저라면, 제품 업그레이드나 핫스팟 뉴스가 없는 오늘날 위챗 모멘트 브라우징과 전달은 5% 증가했습니다. 이것이 자연 성장이라고 생각하십니까? 여러분 대부분은 암암리에 욕을 할 겁니다, 엄마, 무슨 분열코스가 통제불능이에요.
자, 생각해 보세요. 위챗, 왜 각종 분열 운영을 억압하는 노력을 아끼지 않는가? 분열은 좋은 데이터가 아닌가? 이것은 전형적인 위험 통제인지 문제입니다. 한때 인망은 좋은 데이터라고 느껴져서 죽었다.
데이터 경보는 반드시 문제가 있는 것은 아니지만, 신속한 식별 판단이 필요하다. 데이터 변화의 원인을 정확히 이해하고 신속하게 확인하는 것은 바람 통제가 처리해야 할 문제이다.
데이터 경보는 특정 특성의 데이터가 갑자기 급증하는 것과 같이 전체 정보에 대한 경보일 뿐만 아니라 관심과 확인이 필요합니다. 예를 들어, 한 지역의 트래픽이 갑자기 급증하거나, 어떤 장비의 트래픽이 갑자기 급증하는 경우, 아마도 어떤 기계 풀에서 나올 수 있습니다.
데이터 이상을 분석하는 방법에 대해서는 앞서 언급했듯이 비교, 세분화, 추적 성은 대부분의 데이터 이상 위치 지정 문제를 해결할 수 있습니다.
2. 위험 관리 처리 엔진
처리 엔진은 데이터를 정리, 필터링 및 차단하는 데 사용됩니다.
처리 엔진의 처리 전략에는 실시간 처리 및 역추적 처리가 포함됩니다.
실시간 처리는 현재 작업과 동작을 판단하고 실시간으로 표시, 필터링 또는 마스킹하는 것입니다.
역추적 처리는 과거 데이터를 분석하고, 데이터 정리나 일반적인 절단 명령과 같은 합리적인 판단과 처리를 하는 것입니다.
치수기입이란 시스템에서 이 데이터에 문제가 있다고 의심되면 먼저 치수를 기입한 다음 수동으로 점검하는 것을 말한다.
필터링은 이 데이터 시스템이 유효하지 않은 것으로 간주되어 기록되지 않지만 사용자는 여전히 효과적으로 조작하고 상호 작용할 수 있음을 의미합니다.
차단은 이 동작이 무효로 간주되고 사용자 상호 작용이 차단됨을 의미합니다.
3. 규칙 구성
폐기 엔진은 일반적으로 규칙 기반이므로 규칙 구성이 일반적인 시스템입니다.
전형적인 예는 블랙리스트이다. 예를 들면 어떤 조건을 차단하고, 어떤 조건을 정리하고, 어떤 조건을 표시한다.
여기에 두 가지 일반적인 규칙이 있습니다. 하나는 블랙리스트의 IP 가 액세스를 허용하지 않는 것과 같은 명확한 규칙에 따라 단일 메시지를 차단하는 것입니다. 또 다른 하나는 동일한 IP 판의 반복 클릭이 임계값을 초과하면 기록되지 않는 것과 같은 일부 통계 규칙을 기반으로 하는 청소입니다.
4. 기계 학습
고대 인터넷, 규칙은 역사적 경험과 교훈의 총결산에서 나온다. 로그 분석 및 과거 공격 기록을 기반으로 한 고급 위험 통제 규칙을 하나씩 설정하여 사기 클릭 또는 기타 부당 이익을 방지합니다.
하지만 지금은 다르다. 기계 학습은 점차 인공을 대신하고, 일부 불량 기록에 따라 자동으로 규칙을 정리하며, 심지어 인간의 상식을 뛰어넘었다.
그리고 이 규칙들은 말할 수 없는 것을 할 수 있는 경우가 많다. 예를 들어, 현금 대출 플랫폼은 역사적 부실 기록에 근거하여 기계 학습이 하나의 규칙을 총결하고, 주민등록번호의 상위 몇 위가 무엇이고, 부실 채권률이 현저히 높다면, 이 규칙은 풍제어 규칙고에 기록된다.
그럼 과실치사가 있다고 생각하세요? 기계의 전반적인 효율성 (예: 전체 부실 채권률은 2%, 이 규칙에 부합하는 부실 채권률은 10%, 10% 는 이미 플랫폼에 심각한 손실을 입혔습니다. 그래서 플랫폼은 90% 의 합격자를 오살할 수 있지만 이 규칙에 가입하기를 원한다.
왜 말을 못 해? 그것이 무엇인지, 지리적 차별이 무엇인지 말해주십시오. 너는 왜 이 일대의 사람이 나쁜 사람이라고 말하니? 결국, 당신은 좋은 사람의 90% 를 잘못 죽였잖아요, 그렇죠? 하지만 기계 공부로 만들어 졌기 때문에 할 수는 있지만 말할 수는 없다.
5. 정보 시스템
위험통제 책임자와 핵심 인원은 안전업계의 일부 내부 커뮤니티에 가입하고, 일부 안전업계의 교류 활동에 참여하고, 각종 양모당 단체와 각종 흑회색 지역 사회에 깊이 들어가 유포된 공격 수단과 공격 자원을 이해해야 한다. 내가 전에 말했듯이 한 회사의 정보는 안전하고, 3 점은 기술에 의지하고, 7 점은 인맥에 의존한다. 나는 오늘도 이 관점을 반복하고 싶다, 정말이다.
어떤 사람들은 내가 능력이 강하고, 수준이 높으며, 빙빙 돌지 않는다고 생각한다. 정보 보안 및 위험 통제 산업은 매우 깊다. 아마도 당신의 플랫폼은 일부 상대에게 오랫동안 속았을지도 모르지만, 서클 안의 사람들은 모두 알고 있지만, 당신은 모릅니다. (존 F. 케네디, 자기관리명언) 이런 일은 사실 매우 흔하다. 일찍이 공호 창업자들은 투자자들에게 괴롭힘을 당했다고 자칭했다. 자료는 양모당이 어리석은 보조금 전략으로 신용카드를 현금화하여 발견한 것이다. 각종 커뮤니티가 소통하고 있고 창업자 자신도 모르고 자신의 업무 데이터가 좋다고 생각한다.
6. 비즈니스 영향 평가
풍제는 엄격할수록 좋은 것이 아니다. 지나치게 엄격한 풍통제가 업무를 죽일 수 있기 때문이다. 오늘 우리는 상인업계의 양모당은 여전히 많은 놀이와 놀이가 있다고 말한다. 그 비즈니스 거물들은 모르나요? 항공사와 호텔 그룹이 마일리지 포인트를 위해 각종 양모 놀이를 죽이지 않는 이유는 무엇입니까? 물이 깨끗하면 물고기가 없어 회원들이 항상 싸게 돈을 벌 수 있다고 생각하게 하는 것도 사용자 성장을 유지하는 한 가지 방법이다.
따라서 각종 바람 통제 전략이 도입된 후에도 데이터를 지속적으로 평가하고 반성해야 한다. 일부 정책 처리 문제가 그렇게 심각하지 않고, 오살률이 너무 높아서 일반 사용자의 행동을 방해하는 것이 아닐까요? 특수 단계에는 좀 더 엄격한 전략이 있을 수 있는데, 이 단계가 지나면 관련 전략이 약화되거나 취소될 수 있습니까?
사실, 바람 컨트롤에는 두 가지 지표가 있습니다. 첫 번째는 불량행위의 청소와 차단률이 실제로 효과가 있는지 여부와 소음이 더 이상 업무와 의사결정자의 판단에 영향을 미치지 않도록 하는 것이다. 두 번째는 정상 업무에 대한 간섭율이다. 바람 제어는 완전히 정확할 수 없으며, 어떤 정책이라도 정상적인 사용자 행동과 정상적인 비즈니스 데이터를 방해할 수 있습니다. 그렇다면 이런 영향이 충분히 작은 범위 내에서 통제될 수 있을까. 이를 위해서는 지속적인 반성과 분석이 필요합니다. 업무 책임자에게 쫓기지 마라, 여기에 문제가 있을 수 있다고 생각했다.
전반적으로, 실제 세부 사항은 여전히 많아서 감히 전개할 수 없다. 그들이 시작하자 나의 무지가 드러났다.