聚类
-
AI赋能:如何高效处理海量日志,提升大型互联网公司安全防御能力
在互联网行业飞速发展的今天,大型互联网公司正以前所未有的速度扩张,其业务的复杂性和用户规模的增长,都伴随着海量日志数据的爆炸式生成。这些日志数据是系统运行的“黑匣子”,蕴含着丰富的操作信息,也是发现潜在安全风险、进行安全审计的关键线索。然...
-
机器学习:从“被动救火”到“主动预警”的网络安全新范式
机器学习:从“被动救火”到“主动预警”的网络安全新范式 在日益复杂的网络安全环境中,传统的基于规则和特征码的防御体系常常陷入“被动救火”的窘境。海量的安全告警、不断变种的攻击手段、层出不穷的零日漏洞,让安全团队疲于奔命。然而,随着机器...
-
深度解析:如何利用用户行为分析和AI对抗猖獗的薅羊毛党
深度解析:如何利用行为分析和AI对抗猖獗的薅羊毛党 最近,我们产品的优惠活动又被“薅羊毛党”刷爆了,常规的限流措施根本挡不住,每次投入的营销预算都打了水漂,更严重的是,它极大损害了正常用户的参与体验和对平台的信任。面对这些日益猖獗的团...
-
基于依赖拓扑的微服务告警聚合:平衡信息过载与关键故障
在微服务架构中,告警风暴是运维的噩梦。一个核心服务宕机,可能引发下游几十个服务的连锁告警,瞬间淹没监控系统,导致关键信息被淹没。如何设计聚合规则,既能平滑噪音,又能精准捕获根因?答案是: 基于服务依赖拓扑的聚合维度定义 。 1. 为什...
-
AI在网络安全审计中的异常行为检测:应对新型威胁的利器
当前的网络安全态势日益复杂,传统的安全审计工具正面临前所未有的挑战。基于已知特征码或规则的防御体系,在面对层出不穷的新型、无签名攻击时,往往显得力不从心。这些攻击往往通过伪装成正常行为,或利用未知的漏洞,悄无声息地侵入系统,给企业核心资产...
-
智能反作弊系统:超越限流,应对复杂自动化脚本攻击
作为一名开发者,我深有体会,自动化脚本的挑战无处不在。从最初的简单爬虫,到如今模拟真人行为的复杂机器人,传统的防御手段正变得力不从心。最近遇到的“签到刷分”问题,让我更加意识到,我们迫切需要一套更智能、更主动的反作弊系统,而不仅仅是简单的...
-
从0到1构建反羊毛党风控系统:技术挑战、资源投入与实施路线
“羊毛党”现象在互联网行业已是顽疾,从电商促销到App拉新,再到内容平台补贴,其带来的营销成本损耗和数据污染,常令企业头疼不已。当高层对营销成本损失表示不满,并要求快速给出解决方案时,对于缺乏深度用户行为分析和AI建模能力的团队而言,这无...
-
如何在现有IT架构下构建高效的敏感数据异常访问监控系统?
在企业数字化转型的浪潮中,敏感数据的流转路径日益复杂,尤其当业务流程横跨多个部门并频繁与外部第三方服务交互时,数据安全防护的挑战也随之升级。工程师们普遍面临一个棘手的难题:如何在不影响业务效率的前提下,构建一套能够实时监控并阻断异常数据访...
-
UGC平台用户画像构建与个性化应用:推荐与风控
UGC平台用户画像构建与个性化应用:推荐与风控 用户画像是UGC平台精细化运营的重要基石。通过构建清晰的用户画像,平台可以更好地理解用户需求,实现个性化推荐,并有效进行风险控制。本文将深入探讨UGC平台用户画像的构建方法和应用。 ...
-
AIOps 智能根因分析:告别“大海捞针”,快速定位和解决故障
在当今复杂多变的IT环境中,系统的规模和异构性不断增加,传统运维模式正面临前所未有的挑战:海量监控数据淹没了运维人员,告警风暴导致疲劳,故障定位耗时耗力,严重影响了业务的连续性与用户体验。AIOps(人工智能运维)应运而生,它旨在通过结合...
-
UGC短视频AI审核:多模态内容审核最新进展与系统架构设计
UGC短视频AI审核:多模态内容审核最新进展与系统架构设计 作为一名产品经理,您正在设计一款新的UGC短视频应用,内容审核无疑是重中之重。本文将探讨AI在多模态内容(视频、音频、文字)审核上的最新进展,并为您规划一套可扩展、高效率且能...
-
跳出“头部内容陷阱”:内容平台如何智能引导用户发现长尾好内容?
如何破局“头部内容陷阱”:智能推荐在长尾内容发现中的创新应用 作为一名长期关注互联网产品与用户行为的科技网站用户(同时也是一名内容平台产品经理),我最近在思考一个现象:很多内容平台的用户,往往在看完首页推荐的几篇“爆款”或“热门”内容...
-
运维解困:智能可观测、自动化流量与云原生弹性伸缩实践
最近看到运维团队为线上故障和压测表现焦头烂额,尤其是系统在重压下总是“掉链子”,需要大量人工介入。这不仅耗费精力,也严重影响了业务稳定性。其实,解决这类问题,我们不能仅仅停留在“救火”阶段,而应该从架构和运维策略上进行根本性变革,引入智能...
-
告别告警风暴:如何通过自动化定位分布式系统故障根因
在微服务和分布式系统日益复杂的今天,运维团队面临的“告警风暴”和“根因定位难”问题,已经成为常态。你半夜被紧急呼叫,发现几十个服务同时告警,其中大部分都是“受害者”而非“肇事者”,最终耗费大量时间才揪出那个真正的“罪魁祸首”——这种疲于奔...
-
技术内容平台如何用算法挖掘“内生价值”并提升小众优质内容发现效率
在当今信息爆炸的时代,内容平台面临的挑战已不再是内容的匮乏,而是如何让真正有价值的内容脱颖而出。用户抱怨总是看到重复或质量不高的热门内容,而那些深度、小众但对特定用户群体极具价值的知识性文章,却常常被淹没在信息洪流中。这不仅仅是用户体验问...
-
AI/ML如何实现预测性限流与性能瓶颈防御?
在当今高并发、高可用性的互联网服务中,系统稳定性至关重要。传统的流量管理和性能优化机制往往是“事后诸葛亮”——当问题发生时,系统才被动响应,轻则用户体验受损,重则服务中断。您提出的设想,即“自动学习历史流量模式和系统性性能瓶颈,预测潜在流...
-
Delta Lake与Apache Iceberg:数据湖ACID事务及版本管理对比与选型指南
数据湖(Data Lake)作为存储海量原始数据的基石,其核心挑战在于如何引入传统数据仓库的可靠性与管理能力。Delta Lake和Apache Iceberg正是为解决这些挑战而诞生的两大主流开源数据湖表格式,它们通过提供ACID(原子...
0 165 0 0 0 数据湖Delta Lake -
利用图数据库构建高性能欺诈检测系统:揭秘电商刷单团伙
图数据库:构建高性能欺诈检测系统的利器 在当今数字经济时代,欺诈行为日益复杂和隐蔽,给企业带来了巨大的经济损失和声誉风险。传统的欺诈检测系统,往往基于规则匹配或简单的统计分析,在面对高度关联、动态变化的欺诈团伙时,显得力不从心。如何高...
-
实战:如何有效治理海量告警,告别“告警疲劳”
在日复一日的系统运维工作中,告警是守护服务稳定运行的“哨兵”。然而,当这些哨兵变得过度嘈杂,每天发出成千上万条“狼来了”的假警报时,它们就不再是守护者,而是团队疲惫的根源,甚至可能导致真正的危机被忽视。你是不是也正身处这样的困境?系统线上...
-
AIOps:加速根因分析,有效降低MTTR的智能利器
老王你好!看到你对MTTR和根因分析的困扰,我深有同感。作为一名技术负责人,如何高效地处理故障、缩短恢复时间,确实是运维工作中的头等大事。你提到的问题——根因分析耗时过长,导致MTTR居高不下,这在传统运维模式下非常普遍。幸运的是,随着技...