燕鹏、周骁聪

Avazu Click-Through Rate Prediction是移动广告dsp公司avazu在kaggle上举办的广告点击率预测的比赛，全球共有1604支队伍参加，我和周骁聪组队参加了比赛，最终我们获得了第三名。下面是我们比赛的方法分享。

Avazu CTR Prediction

整个比赛历时两个多月，在这个过程中我们和众多数据挖掘高手交流切磋，对于广告点击率预测问题也有了更深的理解。点击率预测算法在经历了多年的研究和发展之后，如今再要有一个大的提升已经是一个比较困难的事情了。当前点击率预测算法的主要收益大都是来自于线性模型的改进+特征工程，最近几年工业界已经开始尝试用非线性模型去解决点击率预测的问题，也取得了一些不错的结果。通过这次比赛，我们也相信非线性模型的使用以及多模型的融合会带来点击率预测算法的下一次飞跃。

贾儒（高级开发工程师）

移动互联网当道的今天，变化已经是大家习以为常的事情了。也许昨天还在街边苦等久久不来的出租车，今天已经可以在手机上点点预约车辆准时到达门口。优秀的产品带来了生活习惯、甚至生活方式的变化，这是从前无法想象的。在这背后则是互联网产品服务的变化，在这个大潮中，“进化”的周期变得越来越短，大家也许还记得当年各大杀毒软件厂商，每年才会发布一个新的功能版本，而如今几乎每一天大家的手机上都会收到各种各样的软件更新。而在这种快速更新的软件背后，需要一种能够很好适应并响应变化的团队组织方式——已经为大家所熟知的敏捷开发方法Scrum。

孔祥欣（高级开发工程师）

对于网络上通信的两个人，我们如何窃取他们的通信信息而又不被他们发现呢？一种通用的做法就是中间人攻击。所谓的中间人攻击就是通过某种技术手段将攻击者放置在通信的两个人之间，拦截并分析他们的通信流量，然后在将流量转发给对方。

如下图所示，Alice和Bob以为他们是通过虚线通信的，实际上是通过实线由Malicious转发的，这里Malicious就是一个中间人，他可以看到Alice和Bob之间的全部通信信息。

为了防止中间人攻击，Alice和Bob决定使用SSL协议。

段亦涛（有道首席科学家）

本文是基于作者最近发表于CCSＷ’14的一篇论文，Distributed Key Generation for Encrypted Deduplication:Achieving the Strongest Privacy，简要介绍云存储系统中支持数据去重的加密算法的最新进展。论文的DOI是

为了描述方便，本文采用了和论文中完全一致的参考文献标号。读者可去论文中直接参阅。

1. 背景

大规模云存储系统往往面临两个矛盾的需求：一方面系统需要压缩数据以节省存储空间的开销；另一方面，用户出于数据安全和隐私的考虑，希望自己的数据加密存储。目前数据压缩非常有效也是很常用的一个手段是去重（deduplication），即识别数据中冗余的数据块，只存储一份，其余位置存储类似指针的数据结构。研究表明，基于数据分布的不同，有效的去重能够节省高达50%甚至90%的存储空间和带宽 [32, 17, 27, 21]。去重已经被广泛用于很多商业化的系统如 Dropbox [3]，EMC [36]，等等。许多Peer-to-Peer (P2P) 系统也使用同样的技术来节省存储空间 [52, 53, 5, 6].