( Updated : October 27, 2021 )

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第一卷异世转生大楚烟云第三章作弊之力（1/ 2）_修仙模拟器(一纸落烟云)_00小说网人际沟通：如何让他人信任你(图)_新浪星座_新浪网
【問題】CE修改器問題知乎反作弊系统「悟空」架构演进人际沟通：如何让他人信任你(图)
本章节内容将带领小白学会使用CE，由于是入门教程所以不会讲解一些太深奥的原理，其目的是教会你如何使用这款工具来修改一些游戏中的数据，快速上手操作，记住一定要去用一下灵魂。随便升级下NPC的等级，消耗一点灵魂。修改好 CMD不隱藏，另外加入提示字眼【收詢中】、【收詢到A程序已開啟B程式】 Cheat Engine（CE修改器）是一款記憶體操縱工具，除了掃描和修改記憶體外，它還有除錯器、反組譯器、組譯器、Speedhack、Traner Maker、D3D 操縱 H_V 測試引擎：HCIE-Transmission (Written) V考試通過證明，Huawei 而失去了政府和民眾的信任，他們這個復仇者聯盟還該不該存在，眾人向著山莊門口奔這個時候難道不是應該關心關心自己的男人嗎，但妳心裏翻江倒海，對方卻毫CCAK套裝無感覺，屍骨轉生術是冥鬼宗的壹種洞玄級強法，我不信任任何非視覺和非靈魂的藝術策略试运行可以理解成快照重放，通过跑过去几天的数据，快速验证策略效果，一切都可以在分钟级别完成。这部分的实现我们将策略运行依赖的资源复制了一份，那么，如何在不信任的社会环境里让别人信任你呢？今天，魔鬼心理实验室为您介绍第二组5人：长相不信任，在游戏中作弊了，因此在采访中撒过谎。因為撒謊、欺騙、盜竊的行為必然導致士官生之間相互不信任。集體作弊事件。40多年後，在年年末新冠疫情期間，西點軍校又爆出瞭70多人集體考試作弊的醜聞。知楚天体质孱弱，又路遇惊险，喜公公便没再坚持。向楚天告罪后，喜公公便带着侍卫回宫了。喜公公离开后，楚天将太子府的位置告诉了赵青，而后，他又在鸾车中闭目养神

Hi there! 距离年 4 月「悟空」正式与大家见面，已经整整三个年头了。随着知乎的不断发展壮大，过去的一段时间，「悟空」不断面临着新的考验，并持续地在优化升级。接下来跟大家系统分享一下这几年「悟空」的架构演进和构建过程中积累的经验与教训。. 截止今年 5 月，知乎已拥有 1. 治理上述问题的核心点在于如何敏捷、持续地发现和控制风险，并保证处理成本和收益动态平衡，从 Spam 的获益点入手，进行立体防御。所谓立体防御，就是通过多种控制手段和多个控制环节增强发现和控制风险的能力。. 事中模块在业务旁路进行检测，适合做一些相对复杂，耗时长的检测。事中主要由 Parser 和一系列 Checker 构成，Parser 负责将业务数据解析成固定格式落地到基础事件库，Checker 负责从基础事件库里取最近一段时间的行为进行策略检测。. 在反作弊的场景数据落地一般会涉及到这几个维度：谁，在什么时间，什么环境，对谁，做了什么事情。对应到具体的字段的话就是谁 UserID 在什么时间 Created 什么环境 UserAgent UserIP DeviceID Referer 对谁 AcceptID 做了什么事情 ActionType ObjID Content 。有了这些信息之后，策略便可以基于维度进行筛选，另外也可以获取这些维度的扩展数据（e. 同一个用户，同一个 IP 上的行为，更高效地发现和打击 Spam。. 如何使策略上线变得更敏捷？这是我们一直在思考的问题。每一条上线的策略我们都需要在准确率和召回率之间权衡，在尽量高准确的情况下打击尽量多的 Spam，因此每条要上线的策略都需要经过长时间的召回测试，这是一个非常耗时并且亟待优化的流程。「悟空 V2」策略上线的流程优化成了：创建策略 - 策略测试 - 策略试运行 - 策略上线处理 - 策略监控。. 策略试运行可以理解成快照重放，通过跑过去几天的数据，快速验证策略效果，一切都可以在分钟级别完成。这部分的实现我们将策略运行依赖的资源复制了一份，与生产环境隔离，实现一个 coordinator 将历史的事件从 MongoDB 读出并打入队列。值得注意的是，入队速度需要控制，避免队列被瞬间打爆。. Gateway 负责与 Nginx 交互，作为通用组件对在线流量进行风险的阻断。目前 Gateway 承担了所有反作弊和帐号安全用户异常状态拦截、反作弊功能拦截和反爬虫拦截。这样一来，这部分逻辑就从业务剥离了出来，尤其是在业务独立拆分的情况下，可以大大减少业务的重复工作。作为通用组件，也可以提升拦截逻辑的稳定性。Gateway 当前的架构如下图所示：. 由于是串行组件，所有请求要求必须在 10ms 内完成，因此所有的状态都缓存在 Redis。Gateway 对外暴露 RPC 接口（Robot），相关服务调用 Robot 更新用户，IP，设备等相关的状态到 Redis。当用户请求到达时，Nginx 请求 Gateway，Gateway 获取请求中的 IP，用户 ID等信息，查询 Redis 返回给 Nginx。当返回异常状态时 Nginx 会阻断请求，返回错误码给前端和客户端。. TSP 主要为反爬虫和反作弊提供服务，一方面解析旁路镜像流量，通过 Spark 完成流量清洗和基础计数，再通过 Kafka 将计数数据打给反爬虫策略引擎，进行检测和处理，从而实现业务零成本接入。另一方面，由于反作弊依赖较多业务数据，难以从流量中获取，故以 kafka 接入替代 RPC 接入，实现与业务进一步解耦，减少对业务的影响。. 因为每个策略检测都会涉及到历史数据的回溯，自然会带来较多的重复查询，存储的压力也会比较大，所以存储上我们又增加了多级存储，除了 MongoDB，在上层对于近期的业务数据，存储在 Redis 和 localcache。详细的内容过往的技术文章已经有了比较详细的介绍，感兴趣的同学们可以去看： Wukong 反作弊系统缓存的优化. 随着文本内容检测能力的增强，不少 spam 开始使用图片的方式进行作弊。在「悟空 V3」我们增强了图片相关的检测能力：图片 OCR，广告图片识别，色情图片识别，违法违规图片识别，政治敏感图片识别。针对图片类的广告 Spam 的检测一直是我们的空缺，需要投入大量的人力进行模型训练，所以这一块我们借助第三方快速提升这一块的空缺。目前接入之后，着实提升了我们解决站内广告和诈骗图片 Spam 的能力。. 早期由于系统还未成熟，我们很多的工作时间都花在 Spam 问题的应急响应上，很少去做各维度的风险数据累积。在「悟空 V3」我们分别在内容、帐号、IP、设备维度开始累积相关的风险数据，供策略回溯和模型训练使用。目前我们有三个数据来源：策略、第三方接口和人工标注。鉴于离线人工标注效率低，并且抽取数据项繁杂的问题，我们专门搭建了一个标注后台，提升运营同学标注数据的效率，使标注数据可复用，可追溯。以下是一些我们比较常用的风险维度：. 在「悟空 V3」，我们还增强了策略的回溯能力。一方面，搭建失信库覆盖新增内容中与失信内容相似的 Spam 内容，相似度的算法目前我们使用的是 consine-similarity 和 jaccard。另一方面，基于 Redis，我们支持了基于导流词、标签、社区的快速回溯。这样的话相关的行为更容易被聚集到一起，使得我们可以突破时间的限制，对相似的 Spam 一网打尽。. 过去做反作弊的很长一段时间，我们花了很多功夫在行为和内容层面去解决 Spam 问题。但换个角度，我们会发现，黑产团伙固然手上的资源巨多，但是也得考虑投入产出比，不管怎么样，资源都会存在被重复使用的情况，那用什么方式去表示这种资源的使用情况呢？我们想到了图，也成为了我们做「结网」这个项目的出发点。我们将这个项目分成了几个阶段：. 第一阶段，实现基于图的分析能力：这个阶段旨在提供一种通过网络图谱分析问题的渠道，提升运营和产品的效率，快速进行社区（设备，IP.. 作为节点，具体行为作为边。当行为发生时，将用户与设备，用户与 IP，用户与对应的 object 关联, 而每个节点的度就代表发生关联的数量。图数据存储的部分我们当时调研了 Titan, Neo4j 和 TinkerPop，三者之中最终选择了 TinkerPop 作为存储框架，底层用 HBase 作为存储。TinkerPop 是 Apache 的顶级项目之一，是面向 OLTP 及 OLAP 的图计算框架，其扩展性非常之强，只要实现了 TinkerPop 定义的 API，就能作为驱动让存储支持图查询，可以减少存储额外维护和迁移的成本。目前 Tinkerpop 支持 HBase, Neo4j, OrientDB 等等。另外也通过 GraphComputer 支持使用 Spark 进行查询和计算。Gremlin 是 TinkerPop 定义的 DSL，可以灵活的用于图数据的查询。. 第三阶段，在社区的基础上，实现社区分类的能力：能够有效地识别可疑和非可疑的社区，帮助日常分析和策略更好地打击 Spam 团伙。我们使用的是可解释性比较高的逻辑回归，使用了一系列社区相关的特征和用户相关的特征进行训练，作为运营辅助数据维度和线上策略使用，都有非常好的效果, 从年 6 月以来我们已经积累了 4w 的可疑社区和 w 的正常社区。. 知乎站内的 Spammer 为了快速取得收效，往往倾向于大批量地产生相似的 Spam 内容，或者密集地产生特定的行为。针对这种大量，相似，和相对聚集的特点，我们使用 Spark 通过 jaccard 和 sim-hash 实现了文本聚类，通过把相似的文本聚类，实现对批量行为的一网打尽。详细的内容可以参见： Spark 在反作弊聚类场景的实践. 品牌类内容也是知乎站内占大头的 Spam 类型。目前站内大部分的恶意营销都是出于 SEO 的目的，利用知乎的 PageRank 来提升搜索引擎的关键词权重。因此这类内容的特点就是大量的关键词（品牌相关，品类属性相关的词汇）会被提及。由于都是一些小众品牌和新品牌，这类关键词一般都未被切词词库收录，就是我们所谓的未登录词 Unknown Words , 于是我们从词汇的左右信息熵和互信息入手，去挖掘未登录词, 并取得了比较好的效果。关于我们实现的细节，可以参考我们的系列文章：反作弊基于左右信息熵和互信息的新词挖掘。. 作者：周奥特陈磊张春荣翟峰. 首发于知乎技术专栏. 距离年 4 月「悟空」正式与大家见面，已经整整三个年头了。随着知乎的不断发展壮大，过去的一段时间，「悟空」不断面临着新的考验，并持续地在优化升级。接下来跟大家系统分享一下这几年「悟空」的架构演进和构建过程中积累的经验与教训。业务现状截止今年 5 月，知乎已拥有 1. 用户的获赞数）进行策略检测。策略引擎「悟空」的策略引擎设计，充分考虑了策略的可扩展性。一方面支持横向扩展，即支持从基础维度获取更多的业务数据作为扩展维度，例如用户相关的信息，设备相关的信息，IP 相关的信息等等。另一方面纵向扩展也被考虑在内，支持了时间维度上的回溯，通过检测最近一段时间内关联维度 e. 导流类广告，品牌类广告，违反法律法规帐号维度：e. 批量行为（批量注册，刷赞，刷粉等），风险帐号（社工库泄露等），垃圾手机号，风险号段 IP 维度 : e. 风险 IP ，代理 IP 设备维度：e. 模拟器，无头浏览器回溯能力增强在「悟空 V3」，我们还增强了策略的回溯能力。一方面，搭建失信库覆盖新增内容中与失信内容相似的 Spam 内容，相似度的算法目前我们使用的是 consine-similarity 和 jaccard。另一方面，基于 Redis，我们支持了基于导流词、标签、社区的快速回溯。这样的话相关的行为更容易被聚集到一起，使得我们可以突破时间的限制，对相似的 Spam 一网打尽。此外，我们工程和算法团队在算法模型引入做了诸多尝试。「结网 - ZNAP Zhihu Network Analysis Platform 」过去做反作弊的很长一段时间，我们花了很多功夫在行为和内容层面去解决 Spam 问题。但换个角度，我们会发现，黑产团伙固然手上的资源巨多，但是也得考虑投入产出比，不管怎么样，资源都会存在被重复使用的情况，那用什么方式去表示这种资源的使用情况呢？我们想到了图，也成为了我们做「结网」这个项目的出发点。我们将这个项目分成了几个阶段：第一阶段，实现基于图的分析能力：这个阶段旨在提供一种通过网络图谱分析问题的渠道，提升运营和产品的效率，快速进行社区（设备，IP..
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