Контроль риска должен быть немного -дорога к антифроудам в интернет -бизнесе
Вес товара: ~0.7 кг. Указан усредненный вес, который может отличаться от фактического. Не включен в цену, оплачивается при получении.
Описание товара
......
ВВЕДЕНИЕ ВНЕШНИЙ БЕЗОПАСНОСТИ Обзор безопасности 1
Первая часть понимания черного производства
ГЛАВА 1 Черная отрасль развития.
1.1 Черная структура ткани 8
1.2 Черно -приготовленное распределение членов 11
1.3 Специализация черных продуктов 12
1.4 Черно -сделанная шкала атаки 13
1,5 телекоммуникационного мошенничества Черное производство 15
1.6 Резюме этой главы 16
Глава 2 Обзор черно -производной библиотеки оружия 17
2.1 Поддельный номер 17
2.1.1 кошачий пруд 18
2.1.2 SMS -проверка кода 20
2.1.3 Кодовая платформа 21
2.1.4 Регистрация с пустым номером 22
2.1.5 Трафическая карта и карта IoT 22
2.1.6 Мобильный телефон Рим -дверь 23
2.2 Агент IP 23
2.3 Инструмент для подделки оборудования 25
2.3.1.
2.3.2 Открытый инструмент 26
2.3.3 Инструмент корня/джейлбрейка 27
2.3.4 Xposed 28
2.3.5 Cydia Substrate 28
2.3.6 Frida 28
2.3.7 Инструмент жесткой реформы 29
2.3.8
2.3.9 Резервное восстановление/восстановление стирания 30 30
2.3.10 Симулятор 32
2.3.11 Индивидуальный браузер 33
2.3.12 Автоматический сценарий 34
2.4 Другие инструменты 35
2.4.1 Инструмент позиционирования 35
2.4.2 Групповое управление 36
2.4.3 Коллекция инструментов 42
2.5 Сводка этой главы 43
Вторая часть строительства системы
Глава 3 Строительные идеи анти -фрауд системы 46
3.1 Концепция динамической профилактики и контроля 46
3.2 Строительство системы профилактики и управления 47
3.3 Сводка этой главы 50
ГЛАВА 4 ОБОРУДОВАНИЕ ОБОРУДОВАНИЯ ОБОРУДОВАНИЯ ОБОРУДОВАНИЯ 51
4.1 Принципы устройства отпечатка пальца 51
4.2 Реализация оборудования отпечатков пальцев 52
4.2.1 Устройство Android отпечаток 52
4.2.2. Отпечаток отпечатка пальцев 54 устройства iOS 54
4.2.3. Отпечаток пальцев 56 веб -устройств 56
4.2.4.
4.2.5 Технология пассивного распознавания 61
4.3 Защита кода 62
4.3.1 JS Code Technology 63
4.3.2 Android/IOS SDK защита подкрепления 77
4.4 Резюме этой главы 92
Глава 5 Биологический зонд на основе поведения пользователя 93
5.1 Биологический зонд 94
5.2 Нет чувствительной аутентификации 95
5.2.1 Основа отсутствующей аутентификации 96
5.2.2 Строительная аутентификация No Sensing 97
5.3 Сценарий применения биологических зондов 100
5.4 Резюме этой главы 100
Глава 6 Предыдущий срок службы интеллектуальной проверки кода 102 102
6.1 Рождение кода проверки 102
6.1.1 Суть кода проверки 103
6.1.2 Разработка кода проверки 105
6.2 Наступление и защита кода проверки 108
6.2.1 Идентификация кода проверки символов 108
6.2.2 Идентификация нового кода проверки 112
6.2.3 План против черного производства 115
6.3 Разработка отличного кода проверки 117
6.3.1 Стандарт проектирования 117
6.3.2 Дизайн фактический бой 118
6.4 Резюме этой главы 122
Глава 7 Контроль риска Центральная система Решения. Система 123
7.1 Правила двигателя 123
7.1.1 Скрипт двигатель 124
7.1.2 Двигатель 125 с открытым исходным кодом 125
7.1.3 Business Rules Engine 125
7.1.4 Сравнение нескольких схем реализации двигателя правил 126
7.2 Управление правилами 127
7.3 Правила нажимают 128
7.4 Правила выполняют 129
7.5 Внешняя системная интеграция 129
7.6 Серый Тест 130
7.7 Сводка этой главы 131
Глава 8 Индекс реального времени массового расчета данных 132
8.1 Обзор расчета индикатора реального времени 132
8.2 Схема расчета индикатора реального времени 135
8.2.1 Расчет решения на основе базы данных SQL 135
8.2.2 Расчет решения на основе драйвера на основе событий 135
8.2.3 Расчет решения на основе структуры расчета реального времени 136
8.2.4 Схема расчета индикатора реального времени сравнительно 141
8.3 Практика расчета индекса индекса в реальном времени.
8.3.1 Прототип двигателя индикатора реального индикатора 141
8.3.2 Расчет разделения данных 144
8.3.3 Расчет размера 147
8.3.4 ВВЕДЕНИЕ Flink 148
8.3.5 лямбда архитектура 148
8.4 Система расчета индекса индекса в реальном времени.
8.5 Эта глава - резюме 151
Глава 9 Система восприятия риска 152
9.1 Метод на основе статистического анализа 153
9.1.1 Данные индекса контроля риска основного риска 154
9.1.2 Основные бизнес -данные 156
9.2 Метод на основе неконтролируемого обучения 157
9.3 Методы, основанные на интеллекте мошенничества 158
9.4 Система раннего предупреждения 159
9.5 Резюме этой главы 160
Глава 10 Система списка данных риска 161
10.1 Значение системы 162
10.2 Дизайн системы списка 162
10.3 Листинг жизненного цикла 166
10.4 Управление качеством системы списка 168
10.5 Резюме этой главы 168
Глава 11 Система интеллекта мошенничества 169
11.1 Коллекция разведки 169
11.1.1 Интеллект данных 170
11.1.2 Техническая информация 171
11.1.3 Инцидент интеллект 174
11.2 Анализ интеллекта 175
11.3 Эта глава является резюме 179
Третья часть фактического учебника по бою
Глава 12 Использование алгоритма машинного обучения 182
12.1 Широкое применение машинного обучения 182
12.2 Процесс посадки машинного обучения 183
12.2.1.
12.2.2 Выбор модели 187
12.2.3 Обучение модели 195
12.2.4 Инженерная и деловая посадка 197
12.3 Практические случаи машинного обучения 198
12.3.1 Случай 1: Рытье сети управления по производственным оборудованию.
12.3.2 Случай 2: Анализ классификации поведения пользователя черного производства 205
12.3.3 Случай III: Финансовая приложение онлайн -приложение Anti -Fraud 212
12.4 Резюме этой главы 220
Глава 13 Интернет -анти -фрауд настоящая война 221
13.1 Типичный анти -фрауд бизнес -сценарий Анализ рисков 221
13.1.1 Признание риска регистрации мусора 222
13.1.2 Признание риска пакетного входа в систему 223
13.1.3“ 毛 шерсть” признание риска 225
13.1.4 делятся и вытащите новое распознавание риска мошенничества 227
13.1.5“ задача” признание риска мошенничества 229
13.1.6 Злоупотребление риска.
13.2 Пример дизайна решения 231
13.2.1 e -commerce 羊 шерсть 233
13.2.2 Деление новое 236 236
13.3 Развертывание стратегии 239
13.3.1 Конфигурация стратегии 239
13.3.2 Итеративная стратегия 241
13.4 Мониторинг 241
13.4.1 Заявление о мониторингах и раннем предупреждении 241
13.4.2. Восприятие ситуации 242
13.4.3 Мониторинг разведки 243
13.5 Резюме этой главы 244
Часть 4 Новое поле битвы
Глава 14 Рейтинги Интернета вещей 246
14.1 Ситуация с безопасностью IoT 246
14.2 Анализ Интернета вещей угрозы безопасности 247
14.2.1 Угроза безопасности облачной платформы 248
14.2.2 Угроза безопасности сетевой связи 249
14.2.3 Угроза безопасности терминала оборудования 250
14.2.4 Требования к контролю за безопасностью IoT 253
14.3 Строительные идеи Интернета вещей Система контроля риска безопасности 254
14.4 Система восприятия ситуации с риском безопасности IoT 256
14.5 Резюме этой главы 260
Глава 15 Безопасность и соблюдение контента 261
15.1 Обзор соответствия безопасности контента 261
15.2 Текстовое содержимое безопасно 263
15.2.1.
15.2.2 Модель AI на основе NLP 267
15.3 Содержание изображения безопасно 271
15.3.1 Классификация изображений 271
15.3.2 Чувствительное распознавание фигуры 276
15.3.3 Распознавание текста изображения 285
15.4 Голосовое содержимое сейф 286
15.4.1 Sexy Voice 286
15.4.2 Бесполовый голос 287
15.5 Video Content сейф 288
15.5.1 Процесс обработки безопасности видеоконтента 289
15.5.2 Извлечение ключевых кадров 289
15.6 Инжиниринг безопасности контента 290
15.7 Индикаторы оценки системы безопасности контента 291
15.8 Эта глава - саммит 292
Глава 16 Использование контроля риска и соблюдения данных 293
16.1 Законодательный процесс сетевой безопасности 293
16.2 Использование персональных данных Использование 294
16.2.1 Политика конфиденциальности пользователей 295
16.2.2 Передача безопасности данных 296
16.3 ТЕХНОЛОГИЧЕСКАЯ ПРАКТИКА ТЕХНОЛОГИЯ ДАННЫХ ДАННЫХ 298
16.3.1 Анонимный запрос данных 298
16.3.2 Блокчейн обмен черными списками 299
16.4 Резюме этой главы 300
Глава 17 зарубежную компанию по контролю риска 302
17.1 ARKOSE LABS 302
17.2 SIFT 304
17.3 FORTER 305
17.4 SHAPE SECURITY 306
17.5 OKTA 308
17.6 Резюме этой главы 313
......Это книга, которая всесторонне описывает анти -фраудную систему интернет -бизнеса. Эта книга в основном разделена на четыре части: Insight Black Production, строительство системы, фактические учебники по бою и новые поля боевых действий.Первая часть вводит методы операции и методы атаки в черно -приготовленной банде мошенничества; часть 2 суммирует наш практическое опыт в процессе построения технологической системы против фрауд; и всестороннего использования алгоритмов машинного обучения; часть 4 представляет нашу практику. В Интернете вещей, безопасность контента, соблюдение конфиденциальности и другие наблюдения за зарубежными производителями.Тщательно прочитав эту книгу, читатели могут иметь систематическое понимание прошлого, настоящего и будущего анти -фрауд.Есть надежда, что эта книга может дать ценную ссылку для читателей, которые обращают внимание на или участвуют в соответствующей работе.Эта книга подходит для интернет -инвесторов, предпринимателей, менеджеров по продуктам, операторов и персонала управления безопасности.
......Ма Чуанлей был исполнительным деканом Технологического исследовательского института Технологии Тонгдун, специализированным экспертом электронных данных, запрашивающих лабораторию Института программного применения, Института программного применения технологии Гуанчжоу Академии наук. Знаменитые эксперты по домашней безопасности. ПолемSun Qi был директором R & D Tongdun Technology Anti -Fraud Product, степень магистра в Университете Чжэцзян, известного архитектора Java и лектором конференции QCON Global Developer.Университет Gao Yuedong South имеет степень магистра в области исследований и разработок технологий Tongdun Mobile Safety.