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搜索[保险反欺诈],共7941篇文章
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Android加密货币欺诈APP泛滥 已窃取用户大量金钱

以比特币为代表的加密货币近年来一直受到投资者的追捧,并让数字资产真正成为主流。即便相较于 4 月的最高峰已损失了一半的价值,但一枚比特币的价值依然超过 32000 美元。这让不少人心动参与到挖矿大潮中,但其中也充斥着各种骗局,成千上万的用户的钱因此被盗。 本周一,网络安全公司 Lookout 发布了一份关于恶意加密货币挖矿应用程序的详细报告。他们的安全研究人员确定了170多个诈骗应用程序,这些应用程序声称提供云加密货币采矿服务,并收取费用。他们实际上没有开采任何东西,但他们会拿你的钱。 在博文中写道:“这些应用程序的全部理由是通过合法的支付程序从用户那里偷钱,但从不提供承诺的服务。根据我们的分析,他们诈骗了超过 93000 人,在用户支付应用程序和购买额外的假升级和服务之间至少盗取了 35 万美元”。 Lookout 将这些应用程序分为两个不同的类别 -- BitScam 和 CloudScam。唯一真正的区别是,BitScam 应用程序接受比特币和以太坊作为支付选项。最可怕的是,Lookout 在 Google Play 商店中发现了 25 个应用程序。随后Google删除了所有的应用程序,但骗子们仍然获利。 首先,许多应用程序都有预付费用,所以即使你从未使用它们,骗子也已经拿到了你的钱。为了让用户继续使用,他们会在其应用程序内出售升级和订阅服务。用户也不允许提取他们的收入,直到他们达到最低余额。即使他们达到了提现余额,这些应用程序也只是显示错误信息或重新设置余额。 Lookout 指出:“与BitScam类似,CloudScam 应用程序为用户提供了以更高速度赚取更多硬币的选项,例如升级到具有较低最低提款余额和较高采矿率的订阅计划,推荐朋友并赚取其朋友收益的20%,以及每日奖励。这些选项都不会为用户赚取金币。相反,它们的结果是为这些应用程序背后的骗子创造更多收入。” 鸿蒙官方战略合作共建――HarmonyOS技术社区 【责任编辑:赵宁宁 TEL:(010)68476606】

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互联网金融,如何用知识图谱识别欺诈行为

导读 知识图谱 (Knowledge Graph) 是当前的研究热点。自从2012年Google推出自己第一版知识图谱以来,它在学术界和工业界掀起了一股热潮。各大互联网企业在之后的短短一年内纷纷推出了自己的知识图谱产品以作为回应。比如在国内,互联网巨头百度和搜狗分别推出”知心“和”知立方”来改进其搜索质量。那么与这些传统的互联网公司相比,对处于当今风口浪尖上的行业 - 互联网金融, 知识图谱可以有哪方面的应用呢? 目录 1. 什么是知识图谱? 2. 知识图谱的表示 3. 知识图谱的存储 4. 应用 5. 挑战 6. 结语 1. 什么是知识图谱? 知识图谱本质上是语义网络,是一种基于图的数据结构,由节点(Point)和边(Edge)组成。在知识图谱里,每个节点表示现实世界中存在的“实体”,每条边为实体与实体之间的“关系”。知识图

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平安保险基于 SPI 机制的 RocketMQ 定制化应用

作者:孙园园|平安人寿资深开发 为什么选用 RocketMQ 首先跟大家聊聊我们为什么会选用 RocketMQ,在做技术选型的过程中,应用场景应该是最先考虑清楚的,只有确定好了应用场景在做技术选型的过程中才有明确的目标和衡量的标准。像异步、解耦、削峰填谷这些消息中间件共有的特性就不一一介绍了,这些特性是决定你的场景需不需要使用消息中间件,这里主要讲述下在确定使用消息中间件后,又是如何去选择哪款消息中间件的。 同步双写,确保业务数据安全可靠不丢失 我们在搭建消息中间件平台时的定位是给业务系统做业务数据的传输使用,对业务数据的很重要的一个要求就是不允许丢数据,所以选用 RocketMQ 的第一点就是他有同步双写机制,数据在主从服务器上都刷盘成功才算发送成功。同步双写条件下,MQ 的写入性能与异步刷盘异步赋值相比肯定会有所下降,与异步条件下大约会有 20% 左右的下降,单主从架构下,1K 的消息写入性能还是能达到 8W+ 的 TPS,对大部分业务场景而言性能是能完全满足要求的,另外对下降的这部分性能可以通过 broker 的横向扩招来弥补,所以在同步双写条件下,性能是能满足业务需求的。 多 topic 应用场景下,性能依旧强悍 第二点,业务系统的使用场景会特别多,使用场景广泛带来的问题就是会创建大量的 topic,所以这时候就得去衡量消息中间件在多 topic 场景下性能是否能满足需求。我自己在测试的时候呢,用 1K 的消息随机往 1 万个 topic 写数据,单 broker 状态下能达到2W左右的 TPS,这一点比 Kafka 要强很多。所以多 topic 应用场景下,性能依旧强悍是我们选用 topic 的第二个原因。这点也是由底层文件存储结构决定的,像 Kafka、RocketMQ 这类消息中间件能做到接近内存的读写能力,主要取决于文件的顺序读写和内存映射。RocketMQ 中的所有 topic 的消息都是写在同一个 commitLog 文件中的,但是 Kafka 中的消息是以 topic 为基本单位组织的,不同的 topic 之间是相互独立的。在多 topic 场景下就造成了大量的小文件,大量的小文件在读写时存在一个寻址的过程,就有点类似随机读写了,影响整体的性能。 支持事务消息、顺序消息、延迟消息、消息消费失败重试等 RocketMQ 支持事务消息、顺序消息、消息消费失败重试、延迟消息等,功能比较丰富,比较适合复杂多变的业务场景使用 社区建设活跃,阿里开源系统 另外,在选用消息中间件时也要考虑下社区的活跃度和源码所使用的开发语言,RocketMQ 使用 Java 开发,对 Java 开发人员就比较友好,不管是阅读源码排查问题还是在 MQ 的基础上做二次开发都比较容易一点。社区里同学大都是国内的小伙伴,对大家参与 RocketMQ 开源贡献也是比较亲近的,这里呢也是希望更多的小伙伴能参与进来,为国内开源项目多做贡献。 SPI 机制简介及应用 介绍完为什么选用 RocketMQ 后,接下来给大家介绍下我们是如何基于 SPI 机制应用 RocketMQ 的。SPI 全称为 (Service Provider Interface) ,是 JDK 内置的一种服务提供发现机制,我个人简单理解就是面向接口编程,留给使用者一个扩展的点,像 springBoot 中的 spring.factories 也是 SPI 机制的一个应用。如图给大家展示的是 RocketMQ 中 SPI 的一个应用。我们基于 SPI 机制的 RocketMQ 客户端的应用的灵感也是来自于 MQ 中 SPI 机制的应用。RocketMQ 在实现 ACL 权限校验的时候,是通过实现 AccessValidator 接口,PlainAccessValidator 是 MQ 中的默认实现。权限校验这一块,可能因为组织架构的不一样会有不同的实现方式,通过 SPI 机制提供一个接口,为开发者定制化开发提供扩展点。在有定制化需求时只需要重新实现 AccessValidator 接口,不需要对源码大动干戈。 接下来先给大家介绍下我们配置文件的一个简单模型,在这个配置文件中除了 sendMsgService、consumeMsgConcurrently、consumeMsgOrderly 这三个配置项外其余的都是 RocketMQ 原生的配置文件,发送消息和消费消息这三个配置项呢就是 SPI 机制的应用,是为具体实现提供的接口。可能有的同学会有疑问,SPI 的配置文件不是应该放在 META-INF.service 路径下么?这里呢我们是为了方便配置文件的管理,索性就跟 MQ 配置文件放在了一起。前面也提到了,META-INF.service 只是一个默认的路径而已,为了方便管理做相应的修改也没有违背SPI机制的思想。 我们再看下这个配置文件模型,这里的配置项呢囊括了使用 MQ 时所要配置的所有选项,proConfigs 支持所有的 MQ 原生配置,这样呢也就实现了配置与应用实现的解耦,应用端只需呀关注的具体的业务逻辑即可,生产者消费者的实现和消费者消费的 topic 都可以通过配置文件来指定。另外该配置文件也支持多 nameserver 的多环境使用,在较复杂的应用中支持往多套 RocketMQ 环境发送消息和消费多套不同环境下的消息。消费者提供了两个接口主要是为了支持 RocketMQ 的并发消费和顺序消费。接下来呢给大家分享下如何根据这个配置文件来初始化生产者消费者。首先给大家先介绍下我们抽象出来的客户端加载的一个核心流程。 客户端核心流程详情 图中大家可以看到,客户端的核心流程我们抽象成了三部分,分别是启动期、运行期和终止期。首先加载配置文件呢就是加载刚刚介绍的那个配置文件模型,在配置与应用完全解耦的状态下,必须先加载完配置文件才能初始化后续的流程。在初始化生产者和消费者之前应当先创建好应用实现的生产者和消费者的业务逻辑对象 供生产者和消费者使用。在运行期监听配置文件的变化,根据变化动态的调整生产者和消费者实例。这里还是要再强调下配置与应用的解耦为动态调整提供了可能。终止期就比较简单了,就是关闭生产者和消费者,并从容器中移除。这里的终止期指的生产者和消费者的终止,并不是整个应用的终止,生产者和消费者的终止可能出现在动态调整的过程中,所以终止了的实例一定要从容器中移除,方便初始化后续的生产者和消费者。介绍完基本流程后,接下来给大家介绍下配置文件的加载过程。 如何加载配置文件 配置文件加载这一块的话,流程是比较简单的。这里主要讲的是如何去兼容比较老的项目。RocketMQ 客户端支持的 JDK 最低版本是 1.6,所以在封装客户端时应该要考虑到新老项目兼容的问题。在这里呢我们客户端的核心包是支持 JDK1.6 的,spring 早期的项目配置文件一般都是放在在 resources 路径下,我们是自己实现了一套读取配置文件的和监听配置文件的方法,具体的大家可以参考 acl 中配置文件的读取和监听。在核心包的基础上用 springBoot 又封装了一套自动加载配置文件的包供微服务项目使用,配置文件的读取和监听都用的 spring 的那一套。配置文件加载完之后, 配置文件中应用实现的生产者和消费者是如何与 RocketMQ 的生产者和消费者相关联的呢?接下来给大家分享下这方面的内容。 如何将生产消费者与业务实现关联 首先先看下消费者是如何实现关联的,上图是 MQ 消费者的消息监听器,需要我们去实现具体的业务逻辑处理。通过将配置文件中实现的消费逻辑关联到这里就能实现配置文件中的消费者与 RocketMQ 消费者的关联。消费者的接口定义也是很简单,就是去消费消息。消费消息的类型可以通过泛型指定,在初始化消费者的时候获取具体实现的参数类型,并将 MQ 接受到的消息转换为具体的业务类型数据。由客户端统一封装好消息类型的转换。对消费消息的返回值大家可以根据需要与 MQ 提供的 status 做一个映射,这里的 demo 只是简单显示了下。在获取具体的应用消费者实例的时候,如果你的消费逻辑里使用了 spring 管理的对象,那么你实现的消费逻辑对象也要交给 spring 管理,通过 spring 上下文获取初始化好的对象;如果你的消费逻辑里没有使用 spring 进行管理,可以通过反射的方式自己创建具体的应用实例。 与消费者不一样的是生产者需要将初始化好的 producer 对象传递到应用代码中去,而消费者是去获取应用中实现的逻辑对象,那如何将 producer 传递到业务应用中去呢? 业务代码中实现的生产者需要继承 SendMessage,这样业务代码就获得了 RmqProducer 对象,这是一个被封装后的生产者对象,该对象对发送消息的方法进行的规范化定义,使之符合公司的相应规范制度,该对象中的方法也会对 topic 的命名规范进行检查,规范 topic 有一个统一的命名规范。 如何动态调整生产消费者 首先谈到动态调整就需要谈一下动态调整发生的场景,如果没有合适的使用场景的话实现动态调整就有点华而不实了。这里我列举了四个配置文件发生变化的场景: nameserver发生变化的时候,需要重新初始化所有的生产者和消费者,这个一般是在 MQ 做迁移或者当前 MQ 集群不可用是需要紧急切换 MQ; 增减实例的场景只要启动或关闭相应的实例即可,增加应用实例的场景一般是在需要增加一个消费者来消费新的 topic 的,减少消费者一般是在某个消费者发生异常时需要紧急关闭这个消费者,及时止损。 调整消费者线程的场景中我们对源码进行了一点修改,让应用端能获取到消费者的线程池对象,以便对线程池的核心线程数进行动态调整。这个的应用场景一般是在当某个消费者消费的数据比较多,占用过多的 CPU 资源时,导致优先级更高的消息得不到及时处理,可以先将该消费者的线程调小一些。 应用的优点 发布云原生技术最新资讯、汇集云原生技术最全内容,定期举办云原生活动、直播,阿里产品及用户最佳实践发布。与你并肩探索云原生技术点滴,分享你需要的云原生内容。 关注【阿里巴巴云原生】公众号,获取更多云原生实时资讯!

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20180403_调bug_大地保险_jar包冲突

一、异常现象 他们程序在本地通过java形式直接跑起来的时候,是正常的。 但是测试服务器上,程序跑到一半就不继续往下走了,而且,也不报错,日志里面没有任何信息。 二、异常解决 1.核心思想 抽丝剥茧,层层逼近。缩小bug出现的范围。 2.异常解决过程 参考:java根据jar包反编译后修改再打包回jar的做法 2.1 反编译jar包 使用jd-gui反编译jar包(A),复制反编译后的class文件里的内容 2.2 修改java文件 在eclipse中新建一个工程,新建一个java类,类名和class文件名称一致,将class文件的内容粘贴进来 然后再修改java文件的内容。这里主要是增加一些打印语句 2.3 eclipse打jar包 通过eclipse将2.2中的工程打成一个jar包(B),用解压工具(如好压)解压 再将原本的jar包(A),用解压缩工具解压得到文件夹C。 将修改后class文件替换掉文件夹C中的class文件 2.4 命令行打jar包 从命令行进入到文件夹C,执行打包命令: jar -cvf bbb.jar * //将文件夹C中的所有文件打包进bbb.jar 2.5 替换jar 将修改后的jar包替换掉原工程中的jar包。 2.6 得到结果 反复执行以上操作,发现最终出现问题的地方是: MongoClientURI uri = new MongoClientURI(this.mongoUri, new MongoClientOptions.Builder().connectionsPerHost(connectionsPerHost).serverSelectionTimeout(serverSelectionTimeout)); 程序执行到这里就不继续往下执行了,然后可以发现MongoClientURI 这个类是 mongoDB的。那么可能是mongoDB出问题了。 是什么问题呢?为什么本地是正常的,但是测试服务器上就出异常了呢?这两个地方mongoDB 有什么不同吗? 然后去测试服务器上看看,发现测试服务器上mongoDB的驱动有两个。 那么是不是因为jar包冲突导致的呢?删掉一个试试,发现程序正常了 三、参考资料 1.java根据jar包反编译后修改再打包回jar的做法

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称,一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集,帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Spring

Spring

Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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