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做反作弊从基础数据依赖上讲,大致有两类方式,一类需要贴近业务来做(需要用户信息、行为数据、交易数据等作为基础数据,才能进行分析,制定策略),另一类可以不贴近业务。当然,实际业务中存在交叉。
第一种需要贴近业务来做的,举例:
1. 针对内容变体的敏感词更新;
2. 基于产品用户特性,在服务端部署的一些策略集;
……
这一类都需要结合业务特性,做策略。其比较典型的特征是,需采集的特征、数据、乃至设定的阈值等根据产品特性都有所不同,一般是无法通用的。

第二种可以不贴近业务来做的,举例:
基于技术本身或设备特性或纯内容维度的检测
1. 使用了虚拟机;
2. 使用了按键精灵;
3. 疑似篡改设备信息的风险行设备;
4. 色情图片;
……
这一类比较典型的特征是,依靠一些纯技术手段,无需结合用户信息、行为数据、交易数据等即可达到一个基本的判断准确性(忽略结合业务数据的准确率影响)

所以,第一种一般业务需求方(也就是企业)自己会做。而第二种,的确存在第三方服务的可能性,并且现在市场上也确实逐渐出现了一些提供这类服务的创业公司。

做反作弊本身是人和人的智能对抗,而反作弊与数据安全息息相关,这也导致了,很多公司会基于数据隐私性、安全性、对效果预期存疑等因素,总之就是不太容易接受第三方提供的服务。
即便,有的公司提供的服务确实不会窃取你的隐私数据,但这是这个行业的认知特性所决定的。事实上,不愿意接受第三方服务的基于此类考虑的占比确实比较大。

目前尚无非常完善的办法从机制上改变大多数公司这种认知。

还有另外一类一般不愿意接受第三方服务的群体,那就是大公司。他们有财力、有技术、有时间,能够养活自己的反作弊团队,他们知道反作弊对于公司或产品本身的重要性在哪里,愿意把业务的可控性都攥在自己手里。这本质上也是一种认知区别。

而一些中小公司,接受度会略微高一点。因为创业就是和时间赛跑,和生死存亡比起来,其他的就可以适当容忍了。当然,这也不绝对。

总结起来,第三方反作弊技术服务的价值,与企业所处阶段、文化、认知相关。

我认为,第三方服务只要能给企业带来可量化的价值,包括但不限于:
1. 能给企业增加利润;
2. 能给企业降低运营和技术成本;
3. 能给企业提高生产效率;
……

价值其实就是数字,只要这个数字达到一定值,就会有市场。
而对于企业,接不接受,往简单说,这就是算一笔账的事情。
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不积跬步,无以至千里;不积小流,无以成江海。

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转载地址:

作者:黄博
链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/21674308
来源:知乎
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