注册风控是企业风控场景中重要的一环，黑产用户想要进行各式各样的欺诈行为，首先需要注册账户。通常，这些黑产用户会采用技术手段批量注册虚假账号，而后进行一系列恶意行为。那么，如何准确快速地识别注册用户是否是异常聚集的黑产用户，这是注册风控场景中需要解决的一个问题。 因此，本文介绍了一种当前在携程商旅应用的基于注册图网络的恶意账户聚集检测模型。
随着 ChatGPT、Midjourney、Stable Diffusion 等现象级应用的广泛使用，大模型的安全性受到了学术界和产业界的广泛关注。现有的研究热点主要围绕两方面： （1）利用 SFT 与 RLHF 等技术将大模型与人类偏好对齐，从而提升大模型自身的安全性。 （2）针对不同场景设计专用内容过滤器。除了大模型服务系统自身的安全性之外，如何防止大模型引发其他类型的风险也是值得注意的方向，本研究全面地讨论了大模型对于现有数字黑灰色产业的革新以及如何利用大模型自身的能力构建下一代的风控系统，针对一些具体的案例，我们给出了详细的上下游作恶手法还原，以此警示大家注意防范生成式 AI 引发的新型风险。 本文由 AI lab，SSV 公益平台部，PCG 画像平台中心，三方合作完成，旨在吸引对于 AIGC 在风控场景引发的风险的重视及提出一些解决思路。
火山引擎对于用户敏感数据尤为重视，在火山引擎提供的数据分析产品中，广泛采用差分隐私技术对用户敏感信息进行保护。此类数据产品通常构建于 ClickHouse 等数据引擎之上，以 SQL 查询方式来执行计算逻辑，且查询逻辑往往较为复杂，因此对差分隐私的应用提出了以下要求： 零改造、零感知：最大程度避免影响业务现有查询方式，最好做到业务零感知、零改造； 良好、灵活的适配性：能够适配不同数据引擎的查询语法，以及能够处理包含多层嵌套、多重计算、多表连接等情形的复杂 SQL 语句； 安全性与可用性平衡：能够根据业务数据质量要求，计算合理的隐私预算，在安全性和数据可用性之间保持平衡； 针对以上需求，火山引擎安全研究团队开发了 Jeddak-DPSQL：一种基于差分隐私的 SQL 代理工具。Jeddak-DPSQL 能够兼容多种数据引擎和SQL方言，内嵌多种差分噪声扰动算法，具备隐私预算管理能力，并且能够与底层数据引擎结合，在数据分析师无感的情况下，对 SQL 语句进行自动化分析和结果加噪处理。作为数据安全和隐私合规治理的标准能力之一，Jeddak-DPSQL 已经在抖音集团相关业务中得到了普遍应用
在移动端的页面开发过程中，我们经常提及页面性能优化、消除页面卡顿的话题，如何·确定优化策略，我们首先应当对页面卡顿的行为有所认知。
使用原生ClickHouse集群进行节点数据查询和写入时，通常会配合使用chproxy来对查询进行负载均衡。但由于chproxy缺少TCP协议支持，导致性能、查询能力等受限。这也成为困扰众多ClickHouse开发者的一大难题。 那么，究竟应该如何突破？本文将揭秘火山引擎ByteHouse企业版自研网关组件如何解决以上问题。
