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AI 威胁背景下抗钓鱼身份认证的企业防护效能研究

生成式人工智能技术的普及重构了社会工程攻击的实施条件，攻击者借助 AI 可以低成本生成高度仿真的欺骗内容，放大网络钓鱼攻击的威胁烈度，但 AI 并未从底层改变身份劫持攻击的核心逻辑。本文以 Okta 六千起社会工程攻击事件统计数据集为基础，梳理 AI 增强型身份攻击的作用边界，剖析密码劫持、推送通知劫持、应用验证码窃取、短信验证码窃取等多类账号接管路径的现实危害，对比传统多因素认证与抗钓鱼认证的防御差异。研究数据表明，单纯部署传统多因素认证无法抵御 AI 赋能的中间人钓鱼与社会工程欺骗，强制启用抗钓鱼身份认证可以拦截 88% 的账号接管尝试，将该防护策略覆盖至第三方应用登录场景后，防御拦截能力可提升至 99.75%。本文结合真实攻击 Campaign 样本，分析攻击者针对抗钓鱼认证开展的社会工程欺骗手法，厘清企业在身份安全建设中普遍存在的认知误区，从技术落地、策略管控、第三方身份治理、安全运营四个维度，提出适配 AI 威胁环境下企业身份安全建设实施路径。反网络钓鱼技术专家芦笛指出，面对 AI 加持的钓鱼威胁，企业不能过度依赖员工安全意识培训，必须依靠身份架构层面的安全约束构建基础防御底线。迪妙网络空间安全学院研究团队认为，当前行业对于 AI 网络威胁容易出现技术恐慌，需要回归身份安全底层架构，客观评估各类认证技术的防护边界，避免将技术宣传等同于实际安全能力。
2026-10-09
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时序数据库Influx-IOx源码学习一（项目背景）

为什么会发起IOx项目 原文请参见: https://www.influxdata.com/blog/announcing-influxdb-iox/ 1. 下一步的目标 原文中介绍到，过去的7年时间的发展中，InfluxDB 在 metrics 数据的处理上已经成为了非常出色的数据库，并且在 analytics 方面也很不错。但对于现有的架构来讲有一个限制就是不能处理非常大的基数 (significant cardinality)，也就是说tags里不能设置太多的值。比如说：不能处理分布式追踪数据 (distributed tracing data) 的这种场景。 另外在开源方面，InfluxDB 仅仅支持单机版本的开源，对于分布式版本只有企业版本或者云上才会提供，这个决定给分布式时序数据库留下了很大一块空白的市场。 所以在大方向上，InfluxDB 定义了13个要求，大家可以在原文中找到，总结为： 从设计上减少对于用户的限制：比如 tag 或者 field. 交给用户更多的控制权：比如内存、分区、副本、读写、索引等 支持container的运行环境 大数据的倒入倒出 细粒度的订阅数据 兼容更多的生态，包括数据标准及分析等 可以运行在边缘或者数据中心 可以支持内嵌脚本（我理解为UDF这类） 2. 更开放的许可 InfluxDB对于分布式版本是闭源的，这使得它在市场上和其它产品相比存在很大的差距，使得过去的几年中出现了很多时序数据库。并且如果开源协议对商业是有限制的，那么一些大的公司就会再开发自己的数据库出来，或者是采用其它开源的数据库，这样就造成了大家相互之间的不兼容的。 如果开源的协议采用有限制的协议，那么很多开发者除了内部使用外，即便是已经拿到开源的代码都别无选择的需要重新再开发。 开源创造了一个寒武纪大爆发，会创造出一个非常大的价值。开源不是零和博弈，一个非常大的社区和生态会为所有人和供应商带来更多的机会。 如果InfluxDB想成为无数公司的传感器、监测、数据分析的基础方案，那么唯一的方法就是可扩展、可采用、任何人可以商业化。综上所述，InfluxDB选择了 MIT & Apache 2双重许可。 那么InfluxDB如何盈利呢？在分布式的版本中，可能需要一系列的运维、监控等外围的工具，作为盈利的点。这样无论是云产品还是开源版都是相同的代码，不产生fork。 3. 更新的设计 在现有的InfluxDB中，数据是这样： cpu,host=serverA,region=west user=23.2,system=53.2 1604944036000000000 意思是，存储的cpu这个measurement；他有两个tag，分别是host和region；有两个field，分别是user和system；最后是一个纳秒的时间戳。数据被存储和索引为： measurement, tag key/value pairs, field name 基于时间排序的(time-value)的键值对被存储为了一个单独的时间序列。measurement、tag (key-value)、field 被保存成了一个倒排索引。所以InfluxDB实际上是两个数据库，一个倒排索引和一个时间序列。这意味着，只要tag中存在里新的值，就必须存储在倒排索引中。比如在分布式追踪(distributed tracing ) 的场景里，每行数据都有一个唯一的id，这意味着二级索引比时序数据还要大，服务器就需要浪费大量的cpu和内存来处理索引数据。 有一个解决的方案就是使用field来存储，但是这样限制来用户的使用，必须考虑什么时候为标签、什么时候是字段，查询的时候也需要考虑是否能使用到索引。 如果修改成为无限的基数(cardinality),唯一的方式就是合并时序数据和倒排索引，这是数据库设计的核心。 文章中还提到了严格的内存控制，如果想做内存控制，就不能使用MMAP，所有的数据（索引和时序数据）在InfluxDB中使用到的内存都需要被计算。 对象存储作为持久性层和批量数据导入导出的需求很难通过InfluxDB构建的底层存储引擎来实现。现有的设计基本上假定是一个本地SSD，并且不允许将其中的数据导出到对象存储并在查询时导入。采用这种索引和时间序列数据分开的存储结构也难以实现大量数据的导入和导出。 这些潜在的问题导致无法让InfluxDB做的更好，所以需要从根本上重新思考数据库的存储结构及核心架构是该如何组织。 4. Rust, Arrow, 列式存储 在决定重构核心的功能时，就必须要考虑使用什么工具能够让这个重构的过程变得更快、更可靠、更面向社区。Rust作为系统级编程语言及Apache Arrow作为内存分析工具集，这两款开源工具在过去的几年中，取得了巨大的进步。 Rust可以为我们提供了运行时行为和内存管理的更细粒度控制。还有一个额外的好处就是并发编程更容易，消除了数据竞争。在Crates.io中又几乎包含了所有你需要用到的东西。 Apache Arrow定义了一个内存的列式数据结构并且可以对接Parquet(列式持久化文件格式)、Flight(一个client/server的通信协议框架，传输大数据集的高性能网络接口)。使用Rust和Arrow还有一个额外的好处就是DataFusion(为Apache Arrow提供Rust原生支持的SQL查询引擎)。使用DataFusion作为核心，意味着InfluxDB IOx将提供一个开箱即用的SQL子集。当然除了SQL之外，还会继续支持InfluxQL和Flux。 基于列式存储的数据模型： Measurements会变为Table(每一个measurement都是一张表) Tags和Fields会成为表中的列(这样就需要通过measurement来锁定一个范围) Tag和Field的Key在一个measurement中必须是唯一的 时间也会作为表中的列 除了scheme的组织，还选择了Parquet作为持久化文件格式。每个Parquet文件都包含了一张表中的部分数据，也就是每个Parquet文件只包含一个measurement的数据。实验表明，Parquet比InfluxDB自己的TSM引擎具有更好的压缩比。 另外是用户必须在创建数据库的时候指定分区策略(比如基于时间的每2个小时)。对于每个分区，可以存储一些摘要性的数据在内存中，包含分区都拥有哪些表，有什么列，这些列的最大最小值等。这意味着查询计划可以在执行前通过这个元数据排除大量的分区数据。同时这种分区方案更容易使用对象存储作为长期存储，并管理从内存到对象存储再到索引的Parquet文件的数据生命周期。 现有的列式数据库，并没有单独针对于时序数据做优化并且分离计算和存储，尤其是具有非常优秀的字典和窗口聚合查询。 最后文中提到了一点很有意思的研究方向，他说：我们需要一个能够在内存中保存压缩数据并对其执行查询的系统。所以正在积极扩展DataFusion使其能够处理更多的内存中的时序数据。 5.个人总结 整体看来，InfluxDB想把所有功能开源、分离计算和存储，支持对象存储的方式、精细的控制内存、并且可以在内存中处理压缩的数据。不是什么颠覆式创新，只是为了更好的处理时序数据。
2021-04-10
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数字化转型背景下，运营商市场发展策略研究

当前,新一轮世界科技革命和产业变革方兴未艾，对全球经济发展、社会进步和人类文明产生重大而深远的影响。全球科技创新进入空前密集的活跃期，科学技术以前所未有的力量驱动着经济社会以惊人的速度发展。以5G、大数据、云计算、工业互联网、人工智能、区块链为代表的新一代信息技术加速与经济社会百业千行深度融合，数字化浪潮席卷全球，数字化转型成为时代发展的大势所趋和企业深化改革的必然选择。这促使运营商也开启了数字化转型之路。 运营商的数字化转型战略 中国电信坚持“网是基础、云为核心、网随云动、云网一体”战略，构建云网融合的基础设施，加快5G、物联网等通信网络基础设施和数据中心等算力基础设施建设，加强人工智能等新技术基础设施建设，致力于“云改数转”，打造数字化平台，为垂直行业赋能注智，通过“自研+合作”相结合，构建丰富的应用生态，承载客户信息化需求，支撑客户转型升级。 中国移动围绕创世界一流“力量大厦”的总体思路，以高质量发展为主线，打造基于规模的“融合、融通、融智”价值经营体系，构建高效协同的“能力、合力、活力”组织运营体系，全面实施“5G+”计划，启动实施个人、家庭、政企、新兴“四轮”市场全向发力、协同发展的战略转型。 中国联通围绕“提价值、谋发展、重基础、有激情”十二字方针，聚焦价值运营，着力加快产品、渠道、创新3个转型，着力提升网络、IT、治企3个能力，构建“体验领先、高效运营”的数字化服务能力，打造云网一体化新生态，纵深推进混合所有制改革，扎实推进全面互联网化运营，开创高质量发展新局面。 运营商面临的市场困境 在危机中育新机、于变局中开新局，加快推进全面数字化转型，已经成为疫情防控常态化时期的社会共识。而如何满足经济社会发展对新一轮数字化革命的迫切需求，如何在自身数字化转型基础上，全面赋能注智千行百业，实现高质量规模发展，对于运营商来说，既是机遇更是挑战。一是随着信息通信技术的日新月异及提速降费政策的落地执行，以传统连接型业务为核心的公众市场趋于饱和，客户消费观念和消费需求发生深刻变化，信息通信市场早已转向买方市场;二是人口和规模红利逐步消失，业务同质化日趋严重，行业内部价格战惨烈，竞争压力大，客户获取和保有难度与日俱增，导致运营商整体营收非常不理想;三是政企市场传统双线、ICT等业务因竞争压力，客户和营收规模均增长乏力，整体尚未实现与公众市场并驾齐驱;四是政企数字化转型需求爆发，但竞争压力有增无减，除同业竞争外，更要面对BAT等互联网企业的强势跨界，市场拓展难度加大。 如何在公众市场实现存量客户价值经营和增量客户有效挖掘;如何在政企市场把握数字化需求，整合资源提能力，加强合作筑生态;成为运营商“两手都要抓、两手都要硬”，实现高质量发展的关键。 运营商市场发展策略 从公众市场来看，运营商需构建“三位一体”发展策略体系，从需求画像、产品定制和服务转型等方面打造核心竞争能力与优势。 需求具象化。当市场从增量发展进入存量经营模式之后，电信运营商为减少客户流失，延长在网生命周期，提升客户价值，以存量客户规模和价值保有为目标，根据客户年龄、性别、工作年限、职业、兴趣、喜好等信息，为客户精准聚类画像，从而达到获取客户需求、匹配维系资源、实现营销突破的目的。 客户画像价值主要体现在3点：一是对产品的价值，有助于了解客户需求，确定产品功能设计，不断迭代调整;二是对市场的价值，有助于调整营销内容、营销策略和渠道选择;三是对销售的价值，有助于调整销售团队结构和销售策略，提高转化率。 在大数据时代，单纯的客户画像已不能满足发展需要，充分利用大数据和AI等技术，依托数字化平台，在客户画像基础上，重点针对客户及其关系人的咨询/查询、办理、报障、投诉、意见及建议等轨迹和信息，构建立体多维的客户需求画像，从而精准定位并智能预判客户需求，通过产品定制和智能服务赢得客户的青睐。特别是在5G规模商用时代，必然迎来大规模换机潮，在网络覆盖的基础上，谁能通过客户需求画像精准定位和把握客户换机时机，创新5G业务产品定制化体系，打造5G智能服务优势，谁就能独占鳌头。 产品定制化。运营商套餐复杂一直为人诟病，都或多或少存在“不知情定制”“套餐数量多、看不懂、选择难”“新老用户不同权、虚假宣传”等问题。为此，运营商也开展过集中治理，加快套餐清洁速度，下架不符合市场需求的产品，优化套餐规则，精简套餐，让客户明明白白消费。与以往相比，运营商套餐数量虽然减少幅度很大，但根本还在于产品创新少，真正以客户需求为基础的产品缺少定制化。运营商在与互联网企业的竞争中一直处于下风，目前尚看不到任何逆袭的迹象。 随着5G、物联网、人工智能等新一代信息技术的发展，产品形态必然发生深刻变革。新的产品形态意味着新的需求，而新需求就意味着新的市场机会和空间。坚持单产品和融合产品并举，以单产品满足客户简单需求，提升客户黏性;以融合定制化产品满足客户多样化需求，提升客户价值。而这一切的实现需要运营商自身数字化平台提供的聚合各类技术和数据、赋能应用的强大能力。 服务智能化。服务是决定运营商在市场竞争中生死存亡的关键。运营商服务体系的构建均体现了以客户为中心的理念，但传统的服务模式存在较大弊端，人工服务接待客户人数少，客户排号严重，服务感知较差，沟通效率较低，既浪费了时间成本，又消耗了大量的人工成本。 随着新一代信息技术的应用普及，运营商服务在经历了标准化、透明化和互联网化的基础上，现在正全面向智能化转型。一是聚焦重点业务，开展全流程、端到端的线上服务流程及服务功能的体验穿测，优化提升服务触点智能化能力;二是充分利用5G、大数据、全媒体等新技术手段，创新服务模式，重点建设视频客服，全面提升服务能力，提升客户服务感知;三是建立健全全渠道融合协同服务体系，重塑和创新线上关键服务流程，打通线上线下服务协同壁垒，实现线上业务信息协同展示、线下业务优惠协同办理和各渠道统一客户感知，使得客户享受全渠道服务协同，获得完整一致、响应快速、能够有效解决问题的服务体验;四是加强智能化服务工具的创新和应用，如智能服务机器人、智能客服助理等。 从政企市场来看，构建“五位一体”发展策略体系，从组织、团队、产品、支撑和生态等方面打造核心竞争能力与优势。 在整体收入增速放缓、公众市场饱和的环境下，运营商将运营重心转移到政企市场是解决当前营收困境、实现高质量发展的必然选择。一方面，随着5G、大数据、云计算等新一代信息技术发展，政企信息化、数字化解决方案日渐成为主流需求，政企市场蓬勃的需求带来了广阔的市场机会和发展空间。运营商根据自身能力和资源合理制定数字化解决方案，方能凸显个性化和差异化竞争优势。另一方面，政企市场竞争日趋激烈，三大运营商陷入价格战的泥潭，而互联网企业凭借云和大数据产品强势进入，政企市场已烽烟四起。 组织改革。加快政企组织体系改革，建立自上而下贯穿省-市-区/县三级、纵向到底的组织架构体系，全面加强政企市场的组织和营销力量。特别是充实区县一级政企组织和队伍，赋能到区县，加强属地化支撑和服务能力，做到“客户在哪儿，组织就在哪儿”。以产品为基础，组织为抓手，客户需求为核心，强化组织带动规模发展。 团队建设。多年来，运营商政企市场始终存在着“温水煮青蛙”的状态和“等靠要”的被动思想，政企团队对于新一代信息技术的理解和认识、赋能与应用还停留在初级阶段，难以满足政企客户数字化转型的迫切需要。运营商应加快政企数字化团队建设，强化基于云、大数据等专业化人才的引进和培养，加强对精通行业发展趋势专家的培养和储备，加快赋能培训，提升一线数字化转型专业知识和能力;应建立区县政企客户服务支撑保障团队，由省市两级专业部门直接穿透考核到本地团队，赋能到基层，支撑到前线。 产品标准化。政企市场基础产品附加值低、可替代性强，主要以直销渠道销售为主。要改变传统发展模式，重点关注社会热点、技术发展趋势、行业动态等，聚焦政府社会治理需求和细分市场刚性需求，打造标准化、可云化、套餐化、全渠道销售的政企产品，重点推出N款主打标准单品，强化公众和政企全渠道协同营销，快速实现规模突破。要充分认识和理解不同阶段自研产品与合作产品的定位，通过加强合作产品供给，补充自研能力的不足，使自研产品顺利渡过窗口期，助力政企业务快速成长。 支撑体系化。一是销售体系。构建专业化赋能团队，通过对数字化技术、解决方案等赋能培训，不断提升政企数字化产品营销能力，特别加强对区县“一线人员”的实战培训，构建政企产品售前、售中和售后一体化支撑能力，将能力凝聚成规范与资源，打造以客户为核心的政企赋能智库，激发组织活力，释放改革乘数效应。二是客户经营体系。通过客户需求切入，建立以客户经营为核心的存量保有体系，包括存量经营队伍、存量业绩评价标准、高危预警模型等建设。三是全渠道营销协同体系。转变政企市场传统“单兵作战”的营销方式，开展“联合+协同”模式攻关，通过公众和政企的“双轮驱动”，实现全渠道融合发展和协同营销，助力政企市场规模发展。 合作生态化。数字化时代是一个以平台为核心、合作为主题的时代，任何的“单打独斗”都无法在市场竞争中获得优势。构建基于自身资源和优势的数字化能力开放共享平台是运营商的核心优势，也是运营商实现自身数字化转型和赋能经济社会数字化转型的基础。坚持开放共享、合作共赢的基本准则，以平台为核心聚集和构建生态合作圈，明确定位，恪守边界，实施“平台+生态”战略，强化生态建设，努力成为新型生态体系的构建者、主导者和赋能者，打破封闭竞争的恶性循环局面，通过平台打造生态合作，形成“利益共享”的有序商业模式;通过集成与被集成，持续赋能合作伙伴，协同为客户创造价值，实现生态圈整体价值最大化。
2021-01-28
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【连载】物联网全栈教程-从云端到设备（一） 故事背景

一 2016年的时候，我还在学校里面准备着毕业论文，当时做的课题是预测一个挖掘机上面的一个继电器的寿命。我们的想法是检测其吸合的次数，然后根据吸合的次数来预计其寿命，这个想法很简单。因为一个继电器失效之前通常会正常吸合一定的次数比如10W次。 二 当时还是一个愣头青，想法简单。实际去做的时候才发现事情远没有想的那么简单，因为即使同一个批次的继电器，其每个个体差异都挺大的，而且继电器失效的方式也有很多，不能吸合仅是其中的一种，那么要想系统地研究就比较困难了。当时的想法是如果能够分析海量的数据就好了，因为每个继电器从出厂到报废可能会产生几百万条不同参数的数据，而且做试验的话可能需要几万只继电器参与，粗略一算好家伙，想要准确地建立一种继电器的模型，少说需要处理几千万条不同类型的参数，而且它们之间可能是相互关联的，单说采集几万
2018-05-31
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张磊：混合云架构背景下阿里云的机遇与挑战

摘要：阿里巴巴云储备部门的张磊在2017年12月7日苏州云栖大会上介绍了在混合云架构下阿里云在企业存储与灾备领域的现有优势与未来挑战。针对当前企业面临的存储计算问题，阿里云的高质混合云可以有效的解决。 以下是精彩内容整理：社会各个企业的存储与灾备以往都是用私有云进行，而随着社会的发展与进步，私有云在企业存储与灾备领域的功能越来越不能满足各公司的需求。公有云与私有云相结合的混合云架构将逐渐取代私有云模式，而阿里云作为公有云中的佼佼者，将继续致力于为各公司带来更多的便利，努力完善自身。 阿里云需要利用的优势与需要解决的问题 阿里云存储容量大，种类丰富，存储资源的安全保管与高效便捷的运用也有保障。不仅如此，阿里云天然的灾备属性由于其机房的存在，使阿里云成为独立与企业本身的IDC机房的灾备中心，企业无需对容灾场景和异地戒备场景建立自己的灾备中心
2017-12-14
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Android笔记:根据进度代码改变progressbar背景颜色，ClipDrawable,LayerDrawable,setProgre...

做个笔记，主要是需要使用ClipDrawable、LayerDrawable： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 private void setProgressBg( int progress){ int a=progress* 255 / 100 ; int color=Color.argb(a, 255 , 90 , 147 ); ColorDrawablecolorDrawable= new ColorDrawable(); colorDrawable.setColor(color); ClipDrawableclipDrawable= new ClipDrawable(colorDrawable,Gravity.LEFT,ClipDrawable.HORIZONTAL); Drawabledrawable=getResources().getDrawable(R.color.transparent); Drawable[]layers= new Drawable[]{drawable,clipDrawable}; LayerDrawablelayerDrawable= new LayerDrawable(layers); layerDrawable.setDrawableByLayerId( 0 ,drawable); layerDrawable.setDrawableByLayerId( 1 ,clipDrawable); progressBar.setProgressDrawable(clipDrawable); progressBar.setProgress( 0 ); progressBar.setProgress(progress); Loger.d( "Vote投票" , "result=" +progress); Loger.d( "Vote投票" , "a=" +a); } 本文转自 glblong 51CTO博客，原文链接：http://blog.51cto.com/glblong/1739160，如需转载请自行联系原作者
2017-11-21

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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。

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Rocky Linux

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Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。

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WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源，继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。

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