梆梆安全產(chǎn)品調(diào)研-資料下載頁
2025-01-08 06:11本頁面
【正文】 .安全設計通用基本原則 .數(shù)據(jù)安全開發(fā)規(guī)范 .代碼防逆向混淆技術(shù)指導 .Https協(xié)議安全加密技術(shù)指導 .API防泄漏安全指導 .日志及配置文件安全管理規(guī)范 .事務異常處理及應急響應機制 .第三方業(yè)務的安全審計標準 大數(shù)據(jù)采集 介紹： 及時掌握產(chǎn)品的運行狀態(tài)，了解用戶行為，提高核心業(yè)務預測能力，輔助企業(yè)完成精準營銷 大數(shù)據(jù)時代核心價值 : 通過對基于 App的各類元數(shù)據(jù)采集，為企業(yè)提供高附加價值： 用戶群體精準畫像： 對數(shù)據(jù)采集、分析，可以清晰把握用戶群體的業(yè)務使用特點、喜好、習慣，對于業(yè)務的用戶群體響應更加及時。 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化、信息化： 告別傳統(tǒng)商業(yè)數(shù)據(jù)人工調(diào)查、樣本篩選，通過對數(shù)據(jù)的分類、細分，將具有一定共性的數(shù)據(jù)分類進行組織、存儲，形成系統(tǒng)化、可視化的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。 大數(shù)據(jù)采集 輔助市場判斷及決策： 根據(jù)獲得的分析數(shù)據(jù)，提煉精準用戶數(shù)據(jù)，結(jié)合業(yè)務營銷方式和用戶的業(yè)務使用效果，對產(chǎn)品及業(yè)務的運營效果進行判斷和決策。 創(chuàng)造新價值： 當數(shù)據(jù)的數(shù)量和質(zhì)量達到一定程度后，不僅可以輔助業(yè)務部門進行決策，還可以分析演化形成各類更符合用戶和市場的新產(chǎn)品，帶來新的價值和商業(yè)模式。 改版管理方式、降低維護成本 對數(shù)據(jù)的分析，可以獲得傳統(tǒng)業(yè)務及數(shù)據(jù)管理方式的不足，能夠定制更加實用的自動化管理工具，降低人工管理成本和錯誤。 大數(shù)據(jù)采集 梆梆安全大數(shù)據(jù)采集業(yè)務組件，以 SDK形式提供給客戶使用，體積小、集成方便，針對不同行業(yè)用戶，提供差異化大數(shù)據(jù)采集支持。 大數(shù)據(jù)存儲與分析 介紹： 為企業(yè)提供大數(shù)據(jù)存儲管理及全方位大數(shù)據(jù)分析服務，節(jié)省企業(yè)的人力成本、時間成本 主要功能： 大數(shù)據(jù)存儲架構(gòu)設計： 提供數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)設計、分布式數(shù)據(jù)存儲架構(gòu)搭建、數(shù)據(jù)模型及工具定制等服務。 終端設備數(shù)據(jù)分析： 對設備硬件指紋、設備位置、網(wǎng)絡信息、安裝應用、歷史設備、歷史應用等設備及相關數(shù)據(jù)進行分析。 用戶行為數(shù)據(jù)分析： 對應用啟動時間、支付習慣、支付通道、操作習慣、安裝習慣等數(shù)據(jù)進行分析。 業(yè)務數(shù)據(jù)分析： 對登錄、退出、查詢、支付、修改等業(yè)務數(shù)據(jù)進行分析存儲數(shù)據(jù)管理： 依據(jù)用戶賬戶、設備指紋、地理位置、時間軸等維度對數(shù)據(jù)進行不同維度索引、跨維度索引的建立。 大數(shù)據(jù)存儲與分析 技術(shù)特點： .數(shù)據(jù)格式化存儲，避免支持存儲原始數(shù)據(jù) .避免非格式化數(shù)據(jù)帶來的管理困擾 .屏蔽無效、偽造、惡意數(shù)據(jù) .去掉錯誤、殘缺數(shù)據(jù) .建立基于不同維度的數(shù)據(jù)索引 .建立跨維度數(shù)據(jù)索引 .數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)設計 .分布式數(shù)據(jù)存儲架構(gòu)搭建 .通用數(shù)據(jù)模型建模支持 .數(shù)據(jù)自動化分析工具 .大數(shù)據(jù)業(yè)務結(jié)果可視化展示 .數(shù)據(jù)分析與預警服務 大數(shù)據(jù)存儲與分析 大數(shù)據(jù)采集及管理原則： ■ 合法采集 不采集用戶個人隱私數(shù)據(jù)，采集公共數(shù)據(jù)需要獲得企業(yè)授權(quán) ■ 摘要采集 片段化數(shù)據(jù)采集，不采集全部原始數(shù)據(jù) ■ 多維度 從設備靜態(tài)數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)、用戶行為數(shù)據(jù)不同維度進行采集 ■ 有效性 智能過濾無效數(shù)據(jù)及偽造數(shù)據(jù)，避免數(shù)據(jù)污染 ■ 流量控制 各項數(shù)據(jù)在設備接入 Wifi網(wǎng)絡環(huán)境的情況下進行采集 大數(shù)據(jù)安全建模 介紹： 借助于大數(shù)據(jù)分析，我們可以持續(xù)就數(shù)據(jù)的本質(zhì)進行探究、挖掘或者提前預測各類安全威脅 大數(shù)據(jù)可以告訴我們什么？ ? 設備數(shù)據(jù)及異常情況 ? 用戶行為數(shù)據(jù)及異常情況 ? 環(huán)境數(shù)據(jù)及異常情況 ? 業(yè)務數(shù)據(jù)異常波動及風險行為 ? App Crash數(shù)據(jù) ? 網(wǎng)絡錯誤請求 ? 卡頓 / ANR異常情況 ? 業(yè)務響應時間曲線 ? 刷單、刷量行為 ? 撞庫、拖庫攻擊行為 ? 虛假營銷數(shù)據(jù) ? 僵尸、虛假賬戶 大數(shù)據(jù)安全建模 技術(shù)特點： 面向企業(yè)客戶業(yè)務大數(shù)據(jù)提供精準用戶畫像、行為跟蹤，對風險、威脅進行預測。 大數(shù)據(jù)安全建模 產(chǎn)品價值 : ■ 提供精準營銷策略 ■ 用戶精準畫像，篩選非目標客戶、低活躍客戶、僵尸客戶 ■ 監(jiān)測攔截刷單客戶、虛假營銷行為 ■ 異常實施監(jiān)測、風險提前預測 ■ 對口安全專家應急響應服務 Thank You！ 演講完畢，謝謝觀看！
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