Flink实战| Flink+Redis实时防刷接口作弊

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Flink实战| Flink+Redis实时防刷接口作弊

随着人口红利的慢慢削减,互联网产品的厮杀愈加激烈,大家开始看好下沉市场的潜力,拼多多,趣头条等厂商通过拉新奖励,购物优惠等政策率先抢占用户,壮大起来.其他各厂商也紧随其后,纷纷推出自己产品的极速版,如今日头条极速版,腾讯新闻极速版等,也通过拉新奖励,阅读奖励等政策来吸引用户. 对于这类APP,实时风控是必不可少的,一个比较常见的实时风控场景就是防刷接口作弊.刷接口是黑产的一种作弊手段,APP上的各种操作,一般都会对应后台的某个接口,用户操作APP数据就会通过接口上报到后台,但如果黑产通过破解获取…

使用Redis 计数器防止刷接口

业务需求中经常有需要用到计数器的场景:为了防止恶意刷接口,需要设置一个接口每个IP一分钟.一天等的调用次数阈值:为了降低费用,限制发送短信的次数等.使用Redis的Incr自增命令可以轻松实现以上需求,而且避免验证码带来的弊端,如不够人性化,用户操作时间长.体验差等.以一个接口每个IP每分钟限制调用100次为例: private boolean isDenied(String ip){ SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("YYYYMMDDHH…

使用Redis+自定义注解实现接口防刷

最近开发了一个功能,需要发送短信验证码鉴权,考虑到短信服务需要收费,因此对此接口做了防刷处理,实现方式主要是Redis+自定义注解(需要导入Redis的相关依赖,完成Redis的相关配置,gs代码,这里不做展示). 首先定义注解AccessFrequencyLimiter,注解包含四个参数,限制一段时间内同一IP地址最多访问接口次数,以及报错信息和报错之后再次可以访问接口的时间间隔. @Target(ElementType.METHOD) @Retention(RetentionPolicy.R…

spring boot 对某个接口进行次数限制，防刷。简易版。demo。

一般的项目如果没有做防刷容易被人爆接口或者就是说没有做token防刷过滤. 容易被人用正常的token刷接口.有些token非一次性. 用户登录之后生成token会有一个过期时间,但一般没有做频率检查,每访问一次,会延长这个token时间,刷新用户状态另一种就是养号,拿着真实的token,哪怕你是5分钟 1分钟. 很多的网站找回密码的接口是没有做防刷的,只是检查token是否正常. 通过验证码认证当前用户,是否为当前用户. 前几天,就用多线程刷过一个三方网站的找回密码.成功改掉密码. 一…

spring中实现基于注解实现动态的接口限流防刷

本文将介绍在spring项目中自定义注解,借助redis实现接口的限流自定义注解类 import java.lang.annotation.ElementType; import java.lang.annotation.Retention; import java.lang.annotation.RetentionPolicy; import java.lang.annotation.Target; /** * 基于注解的请求限制 */ @Target({ElementType.TYPE,…

Flink + 强化学习搭建实时推荐系统

如今的推荐系统,对于实时性的要求越来越高,实时推荐的流程大致可以概括为这样: 推荐系统对于用户的请求产生推荐,用户对推荐结果作出反馈 (购买/点击/离开等等),推荐系统再根据用户反馈作出新的推荐.这个过程中有两个值得关注的地方: 这可被视为是一个推荐系统和用户不断交互.互相影响的过程. 推荐系统需要对用户反馈作出快速及时的响应. 这两点本篇分别通过强化学习和 Flink 来实现,而在此之前先了解一些背景概念. 强化学习强化学习领域的知名教材 <Reinforcement Learning: A…

通过Redis、Memcache的 incr 原子操作防刷机制的使用差别

我的版本如下: Redis:3.2.100 Memcache:1.4.4 最近在处理服务器压力测试的时候,想到一个方案,在一定时间段内限制用户访问次数.具体的实现就是通过redis的院子操作increment 来实现计数器计数(memcache是通过incr方法) 这个可以作为很多防刷场景的策略,也可以用于确实业务上所需的限制比如1分钟内发验证码次数限制,防止刷验证码. 具体在实现过程中遇到个细微的差异: redis的increment操作,如果对应的key不存在,会自动创建并且初始化为0,然后…