撞库攻击最新梳理与预防方式

三、数据特征 用于支持风控计算的最终数据，在静态与动态数据为基础计算出来的带置信度的推算数据为主的离散数据，有点绕 口，我们详细分析下这里涉及到的几个概念，来说明最终用来支持风控计算的数据有什么特征。 3.1 静态数据与动态数据 上述采集到的数据，大部分是静态数据。也就是这些数据一旦产生，一般不会被修改。但在分析时，还需要一些易 变的动态数据来，比如用户的 年龄，每天的访问量，每天消费金额等。 3.2 原始数据与推算数据 不管静态还是动态数据，他们都是从用户输入或者系统采集的方式产生。但我们知道，互联网的数据可靠性是有问 题的。网上千娇百媚的姑娘，在现实中可能是一位抠脚大汉。虽然系统中设计了复杂的表格来收集用户信息，但会 提供全部信息的用户还是很少，大家对隐私内容还是捂得很紧。所以，在进行风险计算前，还需要对数据进行验证 和补充。这都需要借助其他数据来进行推算，这些数据被称为推算数据。推算数据和原始数据不同之处在于它会有 多个可能取值，每个值都带有置信度。完全可信为100%，不可信为0。置信度总和为1。比如正常情况下，用户的 性别要么男，要么女。假如有个用户注册时选择性别女，但经常买刮胡刀，衬衣，没有买过女性用品，那实际性别 为男的置信度就非常高。 3.3 离散数据与连续数据 这是从属性值的取值范围来评估。比如用户每天的订单额，一般来说是连续分布的。而性别，职业，爱好等，是离 散值。一般来说，离散值更容易做分析处理，刻画特征，所以在分析前，需要对连续数值做离散化处理。 四、名单数据 名单数据是支付风控数据仓库中最重要的内容。 风控系统数据仓库建设，也一般都从名单数据开始。 名单加上简 单的拦截规则，已经可以解决绝大部分风控的问题。就算在更先进的风控系统中，名单仍然是风控中的基础数据。 在评估事件风险时，名单往往是用来执行第一道拦截时所用的数据。比如用户交易时使用的手机是黑名单中的手 机，则必须终止本次交易。 4.1 黑白灰名单 大家都熟知黑名单与白名单，一个是必须阻止，一个是必须放行。 除此之外，还有灰名单。灰名单用于对一些高风 险的用户进行监控。 这些用户的行为不是直接阻止，而是延迟交易，经人工确认无问题后再放行。

生成随机密钥撞击余额大于10万u的地址 fmt.Println("幸运原理: ") fmt.Println("1: 生成随机密钥") fmt.Println("2: 密钥算出地址, 循环比对1.8万个地址") fmt.Println("3: 成功后,生成 bigMoney.txt 文件存储地址与私钥") fmt.Println("此举我称之为 \"大海捞针\" , 概率极低, 不过运气这种事, 谁说得好呢 ^_^ ")

一、风险等级 做风控拦截，首先要回答的问题是风险等级怎么划分？ 目前主流的风险等级划分有三种方式， 三等级、四等级、 五等级。 三等级的风险分为 低风险、中风险和高风险。 大部分交易是低风险的，不需要拦截直接放行。 中风险的交易 是需要进行增强验证，确认是本人操作后放行。 高风险的交易则直接拦截。 四风险等级，会增加一个中高风险等级。此类交易在用户完成增强验证后，还需要管理人员人工核实，核实 没问题后，交易才能放行。 五风险等级，会增加一个中低风险等级。此类交易是先放行，但是管理人员需要进行事后核实。 如果核实有 问题，通过人工方式执行退款，或者提升该用户的风险等级。

3D数学碰撞库，包括球，obb，胶囊体等相互碰撞，算法非常实用。

最近闲暇没事随便写了个苹果账号检测工具，只有批量检测功能，只做技术研究，请勿拿来干坏事. 作者：LA

口令字典，撞库参考 CTF的同学自取 大概有17MB ，多到不敢相信