Servicewall是“疫苗”公司?NO

Servicewall是家什么公司?

公司成立于2018年5月,并获得了由北极光等著名VC联合投资,公司创始团队由来自美国 Netscreen、American Express 等知名企业的专家组成。Servicewall结合设备指纹,数据加密,大数据,人工智能等技术致力于为中国客户提供专业化的在线反欺诈服务。

解决什么问题?

决策树

从需求角度就是解决这个决策树上的问题,把业务风险识别出来,并提供有效的消除方案。

如何解决?

方法,工程,和我个人对系统的理解。

方法:

  • 通过有效的设备探针检测用户终端环境,收集非敏感信息,如硬件属性。
  • 利用数据分析,机器学习等技术将人与机器的特征区分开。并在特定业务领域下,分析用户的行为,识别潜在风险。
  • 提供串联,旁路等软硬件方案,实时解决业务过程中的风险
  • 灵活的组合和接入方案,满足业务场景的变化和客户的私有化定制需求。

工程:

想解决好这些问题,在工程上其实有很多的挑战

  • 设备探针如何加密不被破解?
  • 大数据平台Hadoop / Spark实时性低,如何实时获得结果?
  • SaaS服务与私有化服务器架构如何保持一致?
  • 无网络环境如何快速无依赖部署?
  • 私有化环境数据平台如何无人值守运维?
  • 如何平衡分析结果的准确率与召回率?

… 等等,虽然是新领域,但所有的问题都不是独特的,我们拥抱新技术,勇于探索,大胆尝试,创造黑科技。

至少有以下特色:

  • 云原生,微服务:真Docker全容器化,包括基础设施组件,甚至数据平台。
  • Java / Golang技术栈:兼顾开发效率,稳定,性能的新老搭配。
  • 节制的数据平台:追求数据的性价比,不浪费。Spark / Clickhouse。
  • 基于事实的分析理念:不假设,简单有效。“如无必要,勿增实体”(Occam’s Razor)。

我的理解

系统中有一个“防火墙” 和“分析平台”,或者说是一个“数据平面”和一个“控制平面”。

数据平面可以串行部署在用户业务线上,所以要稳定可靠,性能高,功能不能太复杂,是系统的“肌肉”。

控制平面有智能,配置灵活,是系统的“大脑”,与数据平面不强耦合,可以独立升级规则,版本。

两个平面形成一个完整的反馈系统,通过强大的“神经”(控制通道/RPC)和“血管”(数据通道/MQ)链接。

反馈系统

而数据则是打通系统的“养料”,数据分析系统都是长出来的,没有真正遇到过“病毒”怎么可能产生健康的“免疫机能”呢?

仅用假设是做不好安全,问题总是出现在未知的地方。这里我们在这个方向上积累了2年多,用很多事实问题的抽象了不少模型,算是“疫苗”研制初见成果吧。

有了有效的“疫苗”可以迅速解决客户问题,当然在业务安全方向,“病毒”也随着技术的进步,进步很快,对抗“病毒”升级是业务安全的常态。

所以我们不仅仅是“疫苗”的搬运工,而是给用户提供一套完整的注入已知有效“疫苗”的智能“免疫”系统。

广告时间

目前Servicewall已经在“疫苗”量产的路上,客户数量也在稳步提升,为了更好的支撑客户和改良系统,我们需要更多的伙伴加入。

后端开发工程师

负责产品功能、后端服务接口的设计与实现。

具备 3 年以上服务端开发经验,具备扎实的计算机专业基本功;

精通 Java / Golang,擅长分布式系统设计与开发,熟悉函数式编程,对 JVM 原理有一定的了解;

掌握常见的缓存、消息等机制,熟悉 IO/NIO、多线程、集合等基础框架;

熟悉 Spring Boot、Kafka、Redis、MySQL 等开源服务框架或组件;

熟悉 Docker,熟练使用 Shell、Lua、Python 等一种脚本语言;

熟悉单元测试、功能测试、性能测试;

熟悉Spark,Flink等主流分布式计算框架者优先。

有互联网账号安全、反作弊、反欺诈、交易风控等方面有开发经验者优先。

数据开发工程师

对数据敏感,对海量用户行为和内容信息建模,构建和优化企业用户的安全和反欺诈模型。

结合具体业务,理解并运用主流的数据挖掘和机器学习算法,提出解决方案。

计算机,数学等相关专业本科以上学历。

3年以上数据分析或工程经验。有反作弊,反欺诈,网络安全,金融风控等行业经验优先。

熟悉数据结构,算法,Linux,SQL。

熟练使用Java,Golang,Scala,Python等至少一门语言。

熟练使用Hadoop,Spark,Flink等主流分布式计算框架。

熟悉主流机器学习,特征处理等的数据挖掘的方法。

具备良好的逻辑思维能力、沟通技巧、组织沟通能力、团队精神以及优秀的问题解决能力。

BOSS直投

shalang@servicewall.ai