几维安全中标欢聚时代 KiwiVM护航YY业务安全

几维安全中标欢聚时代海外游戏平台安全加固项目,将部署KiwiVM代码虚拟化解决方案,保护手游核心代码,抵御黑产威胁,如恶意代码插入、广告插入及破解。

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几维安全中标广州华多网络科技有限公司(欢聚时代)安全加固项目。其中KiwiVM代码虚拟化解决方案将布署到其海外游戏平台,为移动游戏行业安全保驾护航。

欢聚时代.jpg

欢聚时代集团于2005年4月成立,2012年11月21日在纳斯达克上市(NASDAQ:YY),是全球性的直播和社交业务服务商。旗下业务覆盖直播、资讯、教育、社交、游戏、金融等领域,核心产品包括但不仅限于YY 、虎牙直播、Bigo、Like、开心斗、Hago、YY交友、欢聚游戏等。其中虎牙直播于2018年5月11日在美国纽交所正式上市,成为集团内部孵化的首家上市公司。

手游行业作为近年来异军突起的互联网产品,占据着越来越多的市场份额,同时也面临着越来越多的安全问题,尤其是来自黑产的威胁。

如同传统的互联网黑产一样,手机游戏黑产主要目的是获取非法收益,其手法多种多样,主要包括插入恶意代码、插入广告、破解等

首先,插入恶意代码主要的方法是黑客对下载的游戏安装包进行反编译,在其中加入恶意代码,再将游戏重新打包为安装包,进行二次发布。相对于原始游戏应用,插入恶意代码的游戏应用可以进行恶意扣费、读取用户的隐私数据、破坏用户的设备,极大损害游戏厂商与游戏玩家的利益。

其次,插入广告作为获取收入的最直接方式,经常出现在手机游戏应用中。普通用户可能不知道这些广告中大部分来自于“打包党”的二次插入,“打包党”们通过反编译工具向应用中插入广告代码与相关配置,再在第三方应用市场、论坛发布。

最后,破解作为直接破坏游戏平衡性的最佳方法一直是游戏开发者深恶痛绝的一种安全问题。众所周知,很大一部分游戏的收入来自于游戏中出售的虚拟物品,而黑客可以使用反编译的手段修改游戏逻辑代码绕过付费验证逻辑,达到不付费即可体验游戏收费功能的目的。这不仅损害了游戏厂商的利益,更破坏了整个游戏体系的平衡。

同时,外挂作为破坏游戏平衡性的常规手段对单机游戏与网络游戏均具备较大的破坏力,对于单机游戏来说,外挂可以协助玩家以较低成本完成游戏,破坏游戏本身的平衡性与可玩性;对于网络游戏来说,外挂在破坏游戏平衡性的同时也会增加服务器端的计算压力。也正因为外挂对于游戏的破坏力惊人,外挂通常被游戏开发者、运营商认定为主要安全问题。

几维安全针对游戏行业面临的风险点,利用源代码虚拟化技术,对手游核心代码进行安全编译,生成受保护的安全模块,有效地防护各类安全威胁。

转载于:https://www.cnblogs.com/ydaq/p/10179064.html

内容概要:该PPT详细介绍了企业架构设计的方法论,涵盖业务架构、数据架构、应用架构和技术架构四大核心模块。首先分析了企业架构现状,包括业务、数据、应用和技术四大架构的内容和关系,明确了企业架构设计的重要性。接着,阐述了新版企业架构总体框架(CSG-EAF 2.0)的形成过程,强调其融合了传统架构设计(TOGAF)和领域驱动设计(DDD)的优势,以适应数字化转型需求。业务架构部分通过梳理企业级和专业级价值流,细化业务能力、流程和对象,确保业务战略的有效落地。数据架构部分则遵循五大原则,确保数据的准确、一致和高效使用。应用架构方面,提出了分层解耦和服务化的设计原则,以提高灵活性和响应速度。最后,技术架构部分围绕技术框架、组件、平台和部署节点进行了详细设计,确保技术架构的稳定性和扩展性。 适合人群:适用于具有一定企业架构设计经验的IT架构师、项目经理和业务分析师,特别是那些希望深入了解如何将企业架构设计与数字化转型相结合的专业人士。 使用场景及目标:①帮助企业和组织梳理业务流程,优化业务能力,实现战略目标;②指导数据管理和应用开发,确保数据的一致性和应用的高效性;③为技术选型和系统部署提供科学依据,确保技术架构的稳定性和扩展性。 阅读建议:此资源内容详尽,涵盖企业架构设计的各个方面。建议读者在学习过程中,结合实际案例进行理解和实践,重点关注各架构模块之间的关联和协同,以便更好地应用于实际工作中。
资 源 简 介 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系, 详 情 说 明 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系,在此基础上重点分析了一种快速ICA实现算法一FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号,而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征,本文利用独立分量分析的思想和方法,提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案,并进行了详细的仿真实验。 此外,我们还进行了进一步的研究,探索了其他可能的ICA应用领域,如音乐信号处理、图像处理以及金融数据分析等。通过在这些领域中的实验和应用,我们发现ICA在提取信号特征、降噪和信号分离等方面具有广泛的潜力和应用前景。
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