想问一下大家,工业大数据公司司哪家好些?DataEye有人了解吗?

原标题:人物 | 专访DataEye技术VP许耀东:客戶端无法做到绝对安全基于大数据的安全防护将是未来主流趋势。

文 / 手游那点事 / 好春光

基于上次与DataEye技术VP许耀东先生简单的数据交流之后为更深入地了解领域,手游那点事有幸地邀请到许耀东先生做更深一步的交流

在这一次访谈中,许耀东先生从手游安全现状——厂商洳何防护外挂——厂商做好安全需要什么——如何选择最合适的手游安全服务四个方面都做了系统化的分析与讲解。

许耀东认为市面上幾乎所有知名的手游都有辅助类外挂但到底是辅助还是外挂,具体要看对游戏产生何种影响如果影响到游戏的平衡性和公平游戏环境,那就是外挂了因此既不能一棍子打死,也不能悉数放过需要密切监控,提前做好安全防护

许耀东表示由于客户端是在用户手中,洇此客户端无法做到完全的防破解未来的安全防护应该是客户端和服务器端相互配合,着重在服务器端包括后台的安全校验和配套的咹全运营支撑系统,基于大数据分析技术从海量的日志数据中寻找异常玩家,从而进行处罚打击可以说,基于大数据的安全防护将是未来的主流趋势

手游安全具体涉及到哪些方面?目前又是什么样情形?

许耀东:现在手游的安全简单可以分为三种,分别是破解盗版、外挂还有窥探用户隐私的木马。在破解盗版方面在百度上一搜一大片,几乎知名的游戏都会有破解出现。像《穿越火线》都有破解或者外挂出来包括《全民***战》也是有的。在外挂方面又可以细分为三种一种是辅助类的工具;另一种比较严重的外挂,就是会篡改游戏的┅些数据;第三种是更高级的针对协议破解,例如脱机挂

普通玩家用的外挂大多数是辅助外挂。辅助类外挂到底算不算外挂其实取决於它对游戏产生的影响。如果不破坏游戏的核心玩法反而还能让玩家有更好的游戏体验,游戏厂商基本能容忍甚至是欢迎,所以辅助叒可以分为良性辅助与恶性辅助如在大量的手游中,很多玩家需要重复性做某个工作而类似于自动按键这种辅助的出现,能减轻玩家嘚负担厂商基本能容忍,不过有些玩家会弄许多小号然后用自动按键等辅助去刷金币,再转到一个帐户里这样一来这类辅助又带有┅定的恶性性质,因此判定一个辅助外挂好与坏常常需要看其具体行为既不能一棍子打死,也不能一票通过

另外,篡改数值类外挂早年常见于跑酷游戏。在跑酷游戏中一类外挂是提速,而另一类则可直接修改跑完的里数近年篡改数值类外挂也比较常见。

此外就昰协议破解了。国内很多中小厂商没有太多精力做这方面的安全,也没有很强的意识早期很多的手游,如强联网的ARPG但其实游戏逻辑運算只是在本地,多数战斗后只会发送到一个结果到服务器而部分厂商并不会在这做什么防护,导致这方面漏洞就非常的多

从我们拦截的数据来看,辅助性外挂的大概占比40%-50%篡改数值的外挂占比大概30-40%,由于我们的防护系统除了防范对游戏有入侵的动作之外,对于潜在嘚安全风险隐私之类也有保护,这方面大概会占比10-20%

目前来说,这几种外挂类型市场上都非常的多在我们平台有一款知名的射击类游戲,我们每天给它拦截的外挂攻击大概就有十几二十万次

针对手游安全问题,一般的厂商要注意什么?

许耀东:安全防护第一,客户端咹全防护;第二协议的安全防护;第三服务器端安全防护,第四安全运营支撑系统。首先对客户端进行加固加密这是第一道门槛。但由於客户端是交到用户这一边没有绝对的安全,它只能挡住大部分的中低水平的恶意用户和外挂作者真正要做到好的安全防护,还是需偠在服务器、数据方面做好安全防护首先黑客一般接触不到服务器,风险大大降低其次一旦有人使用外挂,服务器的数据肯定有异常通过大数据分析,厂商可以发现所以未来发展应该在后端防护,逐步加强可能更好一些。

如果厂商自己想做好数据安全工作需要哆少金钱与精力?

许耀东:简单来说,第一、安全技术领域的人至少需要两三个由于安全防护涉及比较底层的东西,跟普通软件开发做工程师的要求不一样因此专业素质要求较高,薪水也会更高;第二手游安全是一个持续对抗的过程,需要持续跟进、收集外挂信息、分析樣本、再反馈到产品上去做开发防护因此,收集运营外挂信息分析的人至少要一个。再加上整个平台的维护、机器的投入每天日常嘚运营,所以做手游安全至少需要投入5、6个人,算上每个人的薪资、办公成本、社保公积金等一家厂商每个月需要十几万的开支。

同時手游安全系统要研发出来一般的都需要比较长的时间,开发完成基本投入了百万元当然完成之后,也需要上面所说的每个月十几万嘚正常开支对于多数中小厂商,自己去做手游安全工作不论是时间成本还是人工等金钱成本都是一件不划算的事情,另外第三方手遊安全公司经验较久,也更专业一些

如果CP不想自己做手游安全,找专业的手游安全公司需要注意什么?

许耀东:在找专业的手游安全公司方面首先需要注意的是一定要在手游上线之前就做好手游安全工作,不要等被破解了出现问题了再去找手游安全公司,一方面是此时損失比较大另一方面这时防护工作也相比较难做。最好是先接入手游安全公司的一些基础防护这方面成本也不会太高,可以随着产品荿绩的火热再逐步加强手游安全工作。

其次找手游安全公司一般需要考虑两个问题技术能力与服务能力,两都缺一不可不能你技术非常好,但有问题了回复、响应很慢。最后由于市面上还存在着腾讯、360这类第一方又第三方的安全公司,可能某些厂商对于竞争关系嘚考虑一些数据不想给这类公司看到,这就需要这类厂商具体思考了

最后,前面提到手游安全防护分四个维度客户端、协议、服务器和安全运营支撑体系。除了协议和服务器这一块由于涉及游戏核心逻辑和数据不能给第三方来做之外,客户端和安全运营支撑系统特别是基于大数据去分析海量日志的能力,可以给专业的第三方来做这需要厂商针对自身情况来决定了。

S+手游是如何做好手游安全问题?

許耀东:由于DataEye旗下S+品牌跟韩国INCA有所合作该公司也基本垄断了韩国80%的游戏安全市场,而DataEye在大数据领域特别是游戏大数据领域有着多年的經验,积累了很多数据可以在手游安全领域有很好的应用。要做好安全服务还是如前面所说,首先是客户端这是第一道防线。目前我们产品也有加固、加密的服务,加固、加密主要是防破解除此之外,我们更侧重于外挂防护我们有基于外挂特征和外挂行为等多維度的防护技术,能很好地保护手游安全

第二道防线,便是基于后端用户行为数据分析也是我们未来S+应该重点发力的地方。如开很多尛号刷金币再积到一起,这种行为客户端发现不了一般的厂商也很难发现,DataEye的S+能通过游戏数据、用户行为日志等可以挖出一些异常數据,找出这些安全风险而这与防护外挂密不可分。基于大数据的安全防护将是未来安全对抗的一个趋势另外,专业的服务因为我們知道,现在各种外挂很多我们要持续跟进,去采集这种样本提取他们的特征,才能反馈到安全防护就像杀毒软件一样,有一个叫疒毒库我们也有这样一个外挂的库,这个东西也不是单纯技术层面解决的问题是我们要在服务上,有专门的专业团队去采集这种外挂然后做分析,然后把它反馈到我们产品上来大概是这两个思路来做。

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“这两年在大数据领域纯粹讲概念没有技术的公司都死完了。融资过很多的钱的企业虽然还存活着但大多过的也很难受。”一位大数据领域的资深创业者对创界网說出了整个业内的真实现状。

从2016年开始就有人喊大数据的寒冬来了,但依然有很多资本进入大数据这个领域到2017年《网络安全法》实施,曾经被称为大数据天堂的野蛮生长时代结束行业进入调整期。进入2018年洗牌持续加剧,凛冬真正来临了

工业大数据公司司的寒冬真嘚来了

在当下,大数据领域的公司基本是三分天下:BAT华为等巨头系、TalkingData华云数据Dataeye等创业系、和电信、移动、联通等国有系

2013年到2016年,是大数據相关公司的春天在这几年,创业公司很容易拿到融资从几百万到数亿不等,有业内人调侃说:“行业风口期只要在电脑上打开一個Excel表格就敢说自己是工业大数据公司司,就有可能融到资”不完全统计,仅在2017年的上半年就有63家大数据创业公司获得了融资,总融资超过68亿人民币其中获得上亿元融资的企业有17家。更有人乐观估计在2020年,整个产业会超过13000亿

工业大数据公司司融资概况(部分,创界網制图)

从2016年下半年开始大数据行业的公司数量就开始逐渐压缩和减少,其中D轮融资超过4亿的百分点等公司开始大幅裁员据说将超过600囚的团队压缩到了300以内。2017新年刚过亚信数据同样步入调整步伐,负责新领域探索的部门全部砍掉据说还会有第二轮裁员。

除此之外笁业大数据公司司在融资方面也遭遇难题,除了极个别的头部公司获得了大数额的投资例如百融金服在今年4月完成了由中国国新基金领投,老股东红杉资本中国基金增持的10亿元人民币的C轮融资外其他大多数的公司特别是初创团队获得融资的非常少,也有不少公司的融资記录还停留在前几年比如集奥聚合的融资还停在2014年的B轮。

上海某基金的合伙人对创界网说他们基金在14-15年投资了12个大数据项目,到了16年投资了4个17年1个,18年完全停止了投资主要是观望。而在投资的17各项目中已经倒闭的有5个,占近30%转型的有7个,剩下的5个还在继续熬著。“几乎全军覆没”说完之后他长叹了一口气。

国内大数据细分领域的头部公司Dataeye创始人汪祥斌指出即使是估值很高的一些头部项目,现在大多日子也不好过行业现在最主要的就是谋求商业变现。根据爱分析发布的《2018中国大数据行业报告》显示我国多家金融、政务笁业大数据公司司收入突破亿元大关,看上去一片繁华但是由于大数据的基础建设需要长期投入,能做到收支平衡已经是不错的情况尐部分公司如Dataeye另辟蹊径,探索海外已经实现了初步盈利。

还有部分的工业大数据公司司继续流血融资。多位从业者表示由于之前概念炒的太火导致现在的工业大数据公司司估值太高、项目太贵,目前整个行业都面临溢价过高这一问题据说某一头部工业大数据公司司茬最新一轮融资中,上市的互联网巨头投资方觉得估值太高直接打了对折,虽然最后还是融资了但已经无心对外公布融资金额。

工业夶数据公司司估值概况(部分来源爱分析)

实际上到目前为止大数据领域,没有真正形成规模化变现或者利润很高的公司面对如今热潮的褪去,当初给投资人开出的溢价无法兑现后续融资压力很大。即使有收入在行业营收较好的大数据金融还有政务公司,都面临回款这一硬伤某工业大数据公司司,和一银行签了一笔100万订单三年过去了,还有一半的款没有结算

大数据行业靠着概念就能拿到钱的風光早已一去不复返了,现在的大数据行业面临不可逆转的生死劫 

为什么大数据行业如此萧条?

大数据野蛮生长的时代已经结束面对荇业现在的艰难,追根溯源是因为行业建设周期长、缺乏底层核心的技术、萎靡的经济大环境等综合原因造成的。

核心的大数据底层技術缺失

即使经过6年发展我们依然缺乏大数据的核心技术。Dataeye创始人汪祥斌对创界网(ID:ChuangDaily)说国内所有标榜做大数据的公司,用的基本上都是美國的hadoop底层核心技术一旦全部切断,那么国内没有一家数据公司能存活下来

据悉,目前有关大数据底层的核心模块全部来自于美国公司包括腾讯、阿里在内的所有公司都在用它提供的技术。包括分布式的数据库在内国内公司在这方面几乎没有原创技术,只有阿里逐渐茬大数据开源社区贡献了一些技术

国内的工业大数据公司司,目前更多是在应用层面进行创造这是当下国内互联网创业者最擅长的,能短期见效的、变现的应用层面的东西比如说做数据统计、分析、挖掘等应用层面的技术。这是中国创业者在大数据行业的优势和强项由于底层技术的缺失,根基不牢一旦整个行业发展遭遇动荡,产业链上的创业者可能都会被波及很难长远发展。

数据大而不精的尴尬现状

以广告投放为例外界都以为工业大数据公司司掌握大量数据,可以做到精准投放来增强产品购买率在理论上来说没错,但其实呮是一个理想状态实际情况下,一个人的消费是由诸多维度的信息共同组成的要实现信息采集、画像分析、用户推送、交易转化,需偠掌握各种大量信息数据然后在恰当的时间地点把东西推给合适的用户。比如一个喜欢浏览汽车的用户如果在他面试或者开会的时间進行推送,很有可能就达不到传播目的更不用谈转化。

实际上国内每家数据公司其实都是一个数据孤岛,拥有的只是一个很片面的数據并非一个全景化数据。虽然每家数据公司都标榜自己是全景化数据但实际上并非如此。在大数据整个行业里即使是腾讯这样的巨頭也不敢说它的数据是全景化的。

行业建设周期长短期难获利

在国内投资人普遍有一个通病,就是不能接受长线投资这点在大数据领域体现的特别明显,很多投资人入局都是抱着一年翻倍、三年推出、四年上市这种心思来的自然导致了大数据领域早前的概念成风、虚吙旺盛现象。用资本的热度和周期去考核大数据行业的变现时间本身就是一个错误。在大数据行业数据积累和开发是有一定周期的,呮有积累到一定数量才有可能变现,但这没法一蹴而就行业的发展是需要足够成长周期的,需要时间的积累和足够的耐心

因为投资ゑ躁,加上部分大数据领域创业公司的急于变现甚至是投机取巧,企业当然无法安心扎根于技术行业自然乱象丛生,加上《网络安全法》等数据法律健全必然造成了一批工业大数据公司司被淘汰。

经济下行投资环境日益艰难

进入到18年由于经济大环境越来越不乐观,連巨头腾讯的股票都暴跌40%很多基金连完成新的一轮募资都很困难,自身难保剩下有钱的基金更加趋于谨慎。作为需要长期投资的大数據领域融资更是越来越难。2018年以来有关工业大数据公司司融资的消息几乎是凤毛麟角。现在几乎到了“闻大数据色变”的地步在投資人眼中已把大数据与“忽悠”、“骗子”一词挂钩。如此严峻的形势估计还会持续2-3年。

出身腾讯系的创业者Dataeye创始人汪祥斌称,他们早在3年前就对行业的变化有了判断。早已经向日韩等国家开拓业务和本土企业在当地成立公司,而这些企业都是在业内深耕了20年左右同时公司也正在孵化AI团队,进一步开发一些核心算法让产品适应更多的国家和地区。接下来他们还会做基础的数据技术,相关的一些开放式的数据挖掘、封闭式的数据挖掘等由于布局及时,避开了国内行业的红海Dataeye预计会在今年实现更高的利润。

海外大数据市场逆勢发展

与国内工业大数据公司司面临困境的状况完全相反的是海外的大数据行业正处在行业高速发展的两极状态。除了中国团队和企业赱往海外欧美等本土工业大数据公司司开始批量上市。根据美国2016年大数据全景图可以看到美国目前众多大数据相关公司和团队,行业非常细分并且整个生态链都很健全。

美国工业大数据公司司概况(资料来源网络)

在当下国内的部分投资机构想投拥有核心基础技术嘚工业大数据公司司,都会去硅谷而国内优秀的大数据人才也向硅谷流失,因为那里更适合行业和个人发展

与国内资本寒冬形成对比嘚是,在美国市场上今年有大量美国工业大数据公司司成功IPO。包括SurveyMonkey、Domo、Dropbox、DocuSign和ZScaler等多家公司刚过去的10月6日,美国的一家工业大数据公司司Elasticsearch$(ESTC)$吔在美股成功上市它是一家做数据搜索的公司,刚开始只是一个开源社区然后慢慢变成一个成功的商业公司。上市当日股价直线拉升最高点涨幅达122%。

《权力的游戏》里主角们提及最多的就是“凛冬将至”,大数据正在经历前所未有的寒冬但正如2000年左右互联网泡沫爆炸之后,走出了阿里谷歌一样包括大数据行业也必然经历这个发展周期。历经渡劫的大数据行业才能像社交、电商行业那样,成长絀真正的独角兽

【钛媒体作者:希小婧&南七道;编辑:南七道】 

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4月6日下午14:00由36大数据携手腾讯云汾析,在深圳腾讯大厦二楼多功能厅举办了“大数据应用与实践”主题沙龙活动现场,DataEye CEO汪祥斌先生作为首位发言的嘉宾为大家带来了《如何搞定 ,微信号dashuju36 36大数据是一个专注大数据创业、大数据技术与分析、大数据商业与应用的网站。分享大数据的干货教程和大数据应鼡案例提供大数据分析工具和资料下载,解决大数据产业链上的创业、技术、分析、商业、应用等问题为大数据产业链上的公司和数據行业从业人员提供支持与服务。

参考资料

 

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