谷歌新项目旨在成为全球诈骗和欺诈数据交换中心

谷歌今日宣布推出全球信号交换（Global Signal Exchange，简称 GSE）项目，这一全新举措可能促进在线欺诈和诈骗信号的共享。

这家互联网巨头表示，其产品和服务每天已经能够阻止数百万次的诈骗尝试，而 GSE 有望通过与全球反诈骗联盟（Global Anti-Scam Alliance，简称 GASA）和 DNS 研究联合会（DNS Research Federation，简称 DNS RF）的合作来进一步提升这些保护措施。

谷歌表示：“GSE 是一个新项目，其目标是成为全球在线诈骗和欺诈不良行为者信号的交换中心，谷歌成为其首个创始成员。”

该项目建立在 GASA 的利益相关者网络、DNS RF 包含超过 4000 万个诈骗信号的数据平台以及谷歌在打击诈骗和欺诈方面的经验基础之上。

这家互联网巨头表示：“通过携手合作并建立一个集中式平台，GSE 旨在改善滥用信号的交换，从而能够更快地识别和破坏各个领域、平台和服务中的欺诈活动。”

最终的解决方案预计将用户友好、高效，并能在整个网络范围内扩展，由 GASA 和 DNS RF 为符合条件的组织管理访问权限。

谷歌一直在与全球各地的实体合作以接收诈骗信号，该公司表示，该平台的初步试点使其能够共享超过 10 万个不良商家的 URL，并接收大约 100 万个信号。

谷歌表示：“GSE 旨在解决在线欺诈和诈骗信号共享的复杂问题。我们将首先分享根据我们的诈骗政策采取行动的谷歌购物 URL，随着我们从试点中获得经验，我们将很快考虑从其他相关的谷歌产品领域添加数据。”

谷歌为 DNS RF 和 GASA 提供资金以启动 GSE，并将在谷歌云上托管该平台的数据引擎。参与者将能够共享和接收信号，同时利用人工智能来发现模式并匹配信号。

今日，这家互联网巨头还宣布，用于打击滥用行为的跨账户保护工具正在保护通过 “使用谷歌登录” 集成的网站和应用程序中的 32 亿用户。该功能建立在行业合作的基础上并免费提供，为与用户谷歌账户相关联的应用程序和服务提供可疑事件通知。

谷歌表示：“我们很自豪能与你最喜欢的网站和应用程序在跨账户保护方面合作，包括 Canva、艺电、Indeed 和领英。反过来，第三方应用程序和服务可以利用谷歌的可疑事件检测来帮助你在网上更安全，并防止网络犯罪分子在你的众多在线账户中获得并保持立足之地。”

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七年老测试整理的RF框架大全，一看就会，一学就懂

1.RF框架

全称robot framework,一个基于python开发的，自动化测试框架，这个框架可以做：web自动化，接口自动化，APP自动化。

github官网

1）.安装python 检查python环境 python -V或 pip -V

2）.安装rf(dos命令里面输入) pip install robotframework 安装图形界面库 pip install robotframework-ride

3）.启动RF，安装完成后有图标直接双击运行，找到ride.py运行。

4）.RF项目

项目文件夹（project ）->测试集（test suite）->测试用例（test case）

5). RF功能详解

（1）.设置区

引用区：

参数区：

数据区：

2、RF关键字驱动

1）.什么是关键字？ 有特殊含义的单词

2）.什么是关键字驱动？关键字驱动脚本是比较复杂的数据驱动技术的逻辑扩展，封装了各种基本操作，每个操作由相应的函数实现，开发脚本时不需要关心这些基础函数，而是用一系列关键字指定执行的任务。

用一个关键字完成某一个功能，以期望解决我们的问题。

3）、RF基础数据类型

（1）、变量 是计算机语言中能存储计算结果或能表示抽象概念。变量可以通过变量名访问。

赋值 ${x1}=set variable 123 等价于 设x1=123。 运算： ${x1}=evaluate ${x1}+${x2}

应用：获取网页的文本，然后断言。

（2）、数组 是有序的元素序列。用于区分数组的各个元素的数字编号称为下标。下标是从0开始。

@{list}= create list 1 2 应用：调用接口传参数的时候，可以用数组。

（3）、字典 数据字典：可以根据键，得到值；也可以更新键的值。

&{map}=create dictionary aa=AA bb=B B $(map['aa"])

应用：Json格式解析之后就是字典。

4）、分支和循环

（1）、条件运算 数值比较：大于：${x}>${y} 等于：${x}==${y} 小于：${x}<${y}

字符串比较 等于："aa"=="bb" 包含： should contain

（2）、选择结构 IF语句 Run keyword if 如果条件为True，则执行关键字。

IF...ElSE Run keyword if

ElSE IF

ElSE IF

5）、RF两种数据结构(需要使用到的库：Collections)

线性结构 数组 @{list}:1 2 3 4 5 添加元素： Append To List

键值对结构 字典 &{map}:a=A b=B c=C 添加键值对到字典：Set To Dictionary

6)、数据结构应用

for 循环 循环就是一直重复操作

：FOR ${i} IN 1 2 3 4 5

:FOR ${i} IN RANGE 1 5

Exit for loop

数据结构遍历

数组遍历 ：FOR ${i} in @{list} 字典遍历： @{keys} = Get Dictionary Keys ${map} 然后遍历key

7)、字符串处理和异常

（1）、字符串的拼接

变量 #临时拼接： aaa ${x} bbb #变量拼接：${str3}= Catenate SEPARATOR= ${str1} ${str2}

(2)、字符串包含

判断s1里面包含s2 '${s1}'._contains_('${s2}')

RF常用类库

1.标准库：不需要安装，直接用，RF自带。

BUitini（测试库） Collections(集和库) Datatime(时间库) ScreenShot(截屏库)

标准库的位置：C：//python373\lib\sit-pakage\robot\librarys

2、扩展库：需要安装后才能使用

Web自动化测试：SeleniumLibrary、Selenium2Library、Selenium2Library for java等

API接口自动化：RequestsLibrary

APP自动化测试：AppiumLibrary

扩展库的位置：C：//python373\lib\sit-pakages

准备UI自动化测试环境

1：通过pip安装扩展库：pip install robotframework-seleniumlibrary

2:下载谷歌浏览器

3：下载谷歌浏览器驱动（注意：谷歌浏览器的驱动必须和谷歌浏览器兼容）把chromdedriver.exe放到python目录下。

4：在RF的测试套件里面导入SeleniumLibrary

元素定位

id 、name、link_test、partial_link_text、xpanth、css、class_name、tag_name

前提：元素必须唯一

xpath:

1.通过绝对路径定位：这种方式几乎不用

2.通过相对路径定位：//form/span/input

3.通过元素属性定位：//input[@autocomplete="off"] //input[@autocomplete="off" and @class="s_ipt"]

4.通过部分属性定位：//input[starts-with(@autocomplete,"of")] //input[contains(@autocomplete,"of")]

5.通过文本定位：//a[text()="新闻"]

css:

1.通过绝对路径定位：这种方式几乎不用

2.通过ID或者class定位：#ID .class

3.通过元素属性定位：input[autocomplete="off"] input[autocomplete="off" a][ class="s_ipt"]

4.通过部分属性定位：input[autocomplete^="of"]以...开始 input[autocomplete$="of"] 以....结束 input[autocomplete*="of"] 包含....

5.通过子元素定位：div#s-top-left a:nth-child(3)

项目的三层架构

1.三层架构指的是什么？

（1）页面元素层 （2）业务逻辑层（3）测试用例层 业务逻辑层调用页面元素层，测试用例层调用业务逻辑层

2、为什么需要分层，分层的意义在哪里？

实现页面元素，公共方法，公共数据，测试用例集中式管理。增加脚本的重复利用率，增加脚本的可维护性.

RF非GUI的方式（命令行）运行

pybot -d 测试报告的路径 测试用例的路径

Jenkins ： Jenkins是一个开源软件项目，是基于Java开发的一种持续集成工具，用于监控持续重复的工作，旨在提供一个开放易用的软件平台，使软件项目可以进行持续集成。

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