我们的简历泄露问题还有救吗?

大数据时代,越来越多的个人信息处于“裸奔”状态,隐私数据泄露已成常态,尤其在每年的招聘季,部分招聘平台简历信息频繁遭遇泄露,形成个人信息被窃的高危期。

 

近日,据《法制日报》调查,有一些简历大数据公司利用爬虫“偷”简历、推送垃圾广告等;今年1月,界面新闻也曾报道超过2亿求职者简历信息被泄露。 

 

不法分子或竞争对手,通过非法手段获取求职人员的家庭住址、手机号码、邮箱、婚育状况、教育背景等信息,再根据市场的不同需求,倒卖相关信息。例如,很多人会莫名收到婚恋网站、教育机构、房产中介机构等的电话、邮件信息,这让包括应聘者在内的所有人不得不担心个人信息安全问题,但普通人却对这种行为束手无策。

 

而这些所谓的简历大数据公司或第三方平台是如何轻易地“偷”走成千上万份简历的呢?

 

信息泄露的多数情况是由于不法分子通过大量低频爬虫,非法收集数据,而这种爬虫的访问频率甚至低至每小时几次,平台难以识别异常。另外则很大程度上来自竞争对手动用大量IP池,快速爬取平台简历信息。

 

一般而言,成功爬出简历上的详细信息,需要三个步骤:

 

1、确定目标平台,设置好爬虫参数以及解析模式后,爬虫会自动寻找并收集目标页面。

2、爬虫对目标页面进行解析,抽取有意义的信息。

3、将信息保存到本地数据库,用于数据变现。

 

更为细思极恐的是,数据公司向不法分子或竞争对手直接提供爬虫工具,有的爬虫工具可以追踪到每份简历修改了哪些地方,比如哪个版本修改了教育经历,哪个版本修改了工作经历,以及哪个版本修改了电话号码、住址等。

 

目前由于使用爬虫技术爬取简历的操作一直处于法律灰色地带,所以不法分子更加肆无忌惮,这也是多数招聘公司和个人感到无能为力的地方。

 

当前很多工具反爬效果不佳,解决方案又因定制成本高,接入复杂,过度依赖规则、情报中心等而导致误报率高,无法识别真正的安全问题及未知威胁,多数企业依然承受着平台数据被“爬”的痛苦。

 

在上述背景下,白山云科技(下称“白山”)旗下的云安全产品——ATD(深度威胁识别)打破了传统安全产品局限性。

 

ATD产品通过实时流式大数据分析技术,基于无监督学习,利用动态行为建模、多源低频威胁识别等大数据和人工智能技术,帮助平台精准识别爬虫、CC攻击、撞库、暴力破解、薅羊毛等各种攻击。

 

ATD实时数据展示

 

ATD统计数据展示

 

同时,ATD的大数据离线UEBA(用户行为分析),能让平台完全摆脱由于人工配置而导致的安全威胁容易遗漏、系统定制成本高、可维护性差的问题。在人工智能技术的基础上,ATD内集成了SOAR(安全排自化响)平台,帮助企业实现任意的威胁处理逻辑。

 

此外,不少企业苦于接入第三方产品后,内部信息安全性无法保证,直接拒绝了使用除公司内部以外的安全产品,但ATD特有的旁路部署功能,无需嵌入业务内部系统,更无需企业修改代码、配置等,就能有效发挥作用。

 

国内某著名招聘公司对安全问题高度重视,主动防范爬虫风险。

 

该招聘平台接入ATD产品后,ATD帮助其精准识别了非法爬虫和撞库问题,每天识别恶意爬取行为超过1亿次,撞库IP超过1万个。借助地理信息,成功识别竞争对手来源,同时帮助该平台排除了低频爬虫隐患,每月帮助企业避免数据损失超过500万。

 

ATD数据分析架构图

 

由于ATD特殊的软件架构,其除了适用于招聘平台外,在游戏、航空、金融、医疗、电商、家电、教育、出版业等领域相关场景下同样得到了广泛应用。

 

了解ATD更多应用场景,请点击连接:https://www.baishan.com/tech/atd/

<think>我们正在讨论系统内存持续下降的问题,并怀疑应用进程的内存泄漏是否由malloc未释放导致。根据引用内容,我们可以分析以下几点: 1. **内存泄漏的定义**:内存泄漏是指程序在动态分配内存后(如通过malloc或new),未能正确释放该内存,导致该内存区域无法被再次使用。随着程序运行,泄漏的内存会不断累积,最终可能导致系统内存不足。 2. **malloc与new的差异**:-使用malloc分配内存时,如果分配失败,会返回NULL(引用[1])。-使用new分配内存时,如果分配失败,会抛出bad_alloc异常,可能导致程序崩溃(引用[1])。 3. **内存释放与glibc的行为**:-引用[2]指出,glibc的dlmalloc在管理内存池时,只有当最大可用内存超过128KB时,才会通过malloc_trim将内存归还给操作系统。如果可用内存小于等于128KB,即使程序调用了free或delete,内存也不会立即归还给操作系统,因此进程占用的内存(如RSS)可能不会减少。这并不代表内存泄漏,而是glibc的内存管理策略。4.**如何确认内存泄漏**:-引用[3]提供了一个内存泄漏的代码示例:分配内存后未释放。我们可以使用工具(如Valgrind、GDB的bt命令查看调用栈)来检测此类泄漏(引用[3])。-引用[4]展示了GDB中查看线程调用栈的命令(bt),这有助于定位泄漏发生的代码位置。因此,回答用户的问题:**系统内存持续下降,应用进程出现内存泄漏并不一定是由于malloc未释放导致的**。原因如下: ###可能的原因分析1. **真正的内存泄漏(malloc未释放)**:-程序中存在分配内存后未调用free释放的情况(C语言)或未使用delete释放(C++)。这会导致进程的虚拟内存(total_vm)和物理内存(rss)持续增长。2.**glibc的内存池管理**:-即使程序正确调用了free/delete,glibc也可能不会立即将内存归还给操作系统(当内存池中最大可用块≤128KB时)。这表现为进程的RSS稳定在一个较高的水平,但不会无限增长。此时,虽然进程占用的物理内存没有减少,但这不属于内存泄漏,而是glibc的优化策略。3.**其他类型的内存泄漏**:-资源泄漏:如未关闭文件描述符、未释放图形资源等。-非malloc分配的内存:例如使用mmap直接分配的内存未通过munmap释放。4.**非泄漏性内存增长**:-程序可能需要处理更多数据,导致内存使用量合理增加(如缓存、业务数据增长)。这种增长通常有上限,不会无限持续。###排查步骤1. **监控进程内存**:-使用`top`或`htop`观察目标进程的RSS和VIRT(即total_vm)变化趋势。如果两者持续增长且无稳定趋势,则可能存在泄漏。-使用`pmap -x <pid>`查看进程的内存映射,分析哪些内存区域在增长。 2. **使用内存检测工具**:-**Valgrind**:运行`valgrind--leak-check=full./your_program`,检测malloc/new未释放的泄漏。-**GDB**:对运行中的进程使用`gdb-p <pid>`,然后通过`bt`查看调用栈(引用[3][4]),分析内存分配点的上下文。-**tcmalloc/jemalloc**:替换glibc的内存分配器,提供更详细的内存分析工具(如heap profiler)。3.**分析glibc行为**:-如果怀疑glibc未归还内存,可通过`malloc_trim(0)`手动触发内存归还(需在程序中调用),或设置环境变量`MALLOC_TRIM_THRESHOLD_`调整阈值(引用[2])。 4. **检查系统级交换**:-使用`free -m`查看Swap使用量。如果Swap持续增长,说明物理内存不足,可能由进程内存泄漏或系统负载过高导致。 ###结论-**是**:如果程序存在未释放的malloc/new分配,则会导致内存泄漏。- **否**:内存不减少也可能是glibc的内存池管理策略所致,此时并非真正的泄漏。此外,内存增长还可能是程序正常需求或非堆内存泄漏(如文件描述符)导致。因此,需要结合监控数据、工具检测和代码分析综合判断。--- ###相关问题1.如何区分glibc内存池保留和真实内存泄漏?2.使用Valgrind检测内存泄漏时需要注意哪些限制?3.除了malloc/new,还有哪些操作会导致进程内存持续增长?4.如何通过编程方式强制glibc归还内存给操作系统?5.在多线程环境下,内存泄漏检测有哪些特殊注意事项?</think>### 排查系统内存泄漏:是否一定是 malloc 未释放导致? 系统内存持续下降并不一定是由 `malloc` 未释放导致的内存泄漏。以下是关键分析: #### 1. **malloc 未释放是常见原因但非唯一原因** - ✅ **直接泄漏**:当程序通过 `malloc` 或 `new` 分配内存后未调用 `free`/`delete`,会导致内存持续增长(引用[1][3])。 - ❌ **其他泄漏类型**: - **资源泄漏**:未关闭的文件描述符、数据库连接等。 - **非堆内存泄漏**:如未释放的 `mmap` 映射内存。 - **容器未清理**:C++ 的 `std::vector` 或 Java 的 `ArrayList` 持续添加数据未清除。 #### 2. **glibc 内存管理机制的影响**(关键!) - **内存延迟释放**:即使程序正确调用 `free`/`delete`,glibc 也可能**不会立即归还内存给操作系统**(引用[2]): - 当 dlmalloc 内存池中最大可用内存 ≤ 128KB 时,内存保留在进程内。 - 表现为:`free` 后进程 RSS 不下降,但后续分配可复用该内存。 - **误判场景**:若进程频繁分配/释放小块内存(<128KB),可能看似内存泄漏,实则是 glibc 优化策略。 #### 3. **其他非泄漏原因** - **合理内存增长**:缓存机制(如数据库缓冲池扩大)。 - **内存碎片**:频繁分配释放导致内存碎片化,RSS 居高不下。 - **第三方库泄漏**:如 OpenSSL、图像处理库的内部泄漏。 --- ### 排查步骤:确认是否 malloc 泄漏 #### 1. **监控工具诊断** ```bash # 监控进程内存变化(重点看 RSS 和 VIRT) watch -n 1 "ps -p <PID> -o pid,rss,vsz,comm" # 检测 glibc 内存池状态(需安装 valgrind) valgrind --tool=memcheck --leak-check=full ./your_program ``` #### 2. **关键排查点** - ✅ **泄漏特征**:进程的 `RSS` 和 `total_vm` **同步持续增长**,且无稳定趋势。 - ❌ **非泄漏特征**:RSS 稳定高位但不再增长,可能是 glibc 内存池(引用[2])。 #### 3. **代码级验证** - 使用 GDB 检查堆内存分配点(引用[3][4]): ```gdb (gdb) break malloc (gdb) backtrace # 查看分配调用栈 ``` - 捕获 `new` 的异常(引用[1]): ```cpp try { int* ptr = new int[1000000]; } catch (const std::bad_alloc& e) { // 记录崩溃现场 } ``` #### 4. **glibc 行为验证** ```c #include <malloc.h> // 手动触发内存归还 malloc_trim(0); // 强制 glibc 向 OS 归还内存 ``` --- ### 结论:是否一定是 malloc 导致? - **是**:如果存在未释放的 `malloc`/`new` 且无 glibc 干扰因素。 - **否**:以下情况可能误判为泄漏: 1. glibc 内存池保留内存(引用[2]) 2. 合理业务增长(如缓存扩大) 3. 非堆内存泄漏(如 `mmap`) 4. 内存碎片化 > **优先排查方向**: > 1. 通过 `valgrind` 或 `GDB` 确认堆泄漏点(引用[3][4]) > 2. 检查内存是否被 glibc 保留(观察 `malloc_trim` 调用后的 RSS) > 3. 分析内存增长模式(持续增长 vs 阶梯式稳定) --- ### 相关问题 1. 如何区分 glibc 内存池保留和真实内存泄漏? 2. 使用 Valgrind 检测内存泄漏时需要注意哪些限制? 3. 除了 malloc/new,还有哪些操作会导致进程内存持续增长? 4. 如何通过编程方式强制 glibc 归还内存给操作系统? 5. 在多线程环境下,内存泄漏检测有哪些特殊注意事项?
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