第320章 神秘而又强大的开发者＆阿香＆阿宾杂食科技有限公司（3 / 3）
抄不抄，破不破解，没什么太大影响。
除了一家公司。
极光科技。
原因同样很简单。
真正拥有核心技术的企业，必然十分重视防护。
业內不知多少公司和团队，都曾试图破解极光的內容推荐算法，然而无一成功。
极光的加密机制，较之微信还要变態许多。
其核心代码採用了“三重混淆机制”。
其一，逻辑碎片化。
推荐算法被拆分成了2000多个微型函数，每个函数仅包含3~5行代码，且通过跳转指令隨机组合，反编译后，如同数万片混乱的拼图。
其二，数据黑箱化。
训练好的推荐模型，被编译为二进位blob，运行时通过动態生成的密钥解密，密钥每半小时更换一次。
其三，硬体绑定校验。
代码中嵌入与pc、手机imei、基站信息相关的校验逻辑，非授权设备运行时，会触发算法自毁，表现为应用闪退。
更让逆向者绝望的是，极光的核心竞爭力，並非单一算法，还有长期以来积累的海量用户行为数据。
即便费劲千辛万苦，破解了部分代码，缺乏歷史数据训练的模仿者，也无法复製其推荐效果。
题外话，这跟字节跳动的推荐系统壁垒，本质上是相同的。
晃了晃脑袋，雷布斯收回飘远的思绪。
不知为何，微信开发者这种，“追求极致”的做派，让他產生了一种莫名的熟悉感。
扫了眼开发者团队的信息。
阿香&阿宾杂食科技有限公司。
？？？
这都什么乱七八糟的。。 ↑返回顶部↑
除了一家公司。
极光科技。
原因同样很简单。
真正拥有核心技术的企业，必然十分重视防护。
业內不知多少公司和团队，都曾试图破解极光的內容推荐算法，然而无一成功。
极光的加密机制，较之微信还要变態许多。
其核心代码採用了“三重混淆机制”。
其一，逻辑碎片化。
推荐算法被拆分成了2000多个微型函数，每个函数仅包含3~5行代码，且通过跳转指令隨机组合，反编译后，如同数万片混乱的拼图。
其二，数据黑箱化。
训练好的推荐模型，被编译为二进位blob，运行时通过动態生成的密钥解密，密钥每半小时更换一次。
其三，硬体绑定校验。
代码中嵌入与pc、手机imei、基站信息相关的校验逻辑，非授权设备运行时，会触发算法自毁，表现为应用闪退。
更让逆向者绝望的是，极光的核心竞爭力，並非单一算法，还有长期以来积累的海量用户行为数据。
即便费劲千辛万苦，破解了部分代码，缺乏歷史数据训练的模仿者，也无法复製其推荐效果。
题外话，这跟字节跳动的推荐系统壁垒，本质上是相同的。
晃了晃脑袋，雷布斯收回飘远的思绪。
不知为何，微信开发者这种，“追求极致”的做派，让他產生了一种莫名的熟悉感。
扫了眼开发者团队的信息。
阿香&阿宾杂食科技有限公司。
？？？
这都什么乱七八糟的。。 ↑返回顶部↑