基于众测的用户画像分析及研究

邓萍萍

一、引言

面对海量测试任务和众多白帽，如何进行个性化、精准化运营是当前众测平台面临的难题。目前，用户画像由于其灵活、高效的检索优势，已被各领域深度推广。本文将详细剖析众测用户画像的构建流程，并通过画像对平台业务进行全面分析和精准定位，实现众测平台个性化运营。

二、用户画像背景

（一）用户画像的定义

Alan Copper最早提出，用户画像是指通过差异化的呈现方式描述用户真实数据而形成的目标用户模型。简单来说，用户画像是通过抽象用户的社会属性、生活习惯和消费行为等信息形成标签化的一个用户模型，即用户的信息标签，它是实现海量数据分析的必要手段。

随着互联网和大数据技术的深入发展，平台越来越关注怎样利用大数据实现精准服务以提升运营效率和用户感知度，作为一种分析和预测客户、精准定位客户群体的有效工具，用户画像被广泛应用于金融、社交、电子商务等各领域。

（二）众测用户画像

随着网络技术的前进和信息化的发展，安全漏洞已成为引起网络信息系统脆弱性的主要原因，如何检测和修复漏洞成为网安的重要工作，网络安全众测应运而生。

众测平台利用互联网“众包”模式发布安全测试任务，并授权社会上有安全渗透测试能力的白帽志愿者们完成，最终依据测试成果向白帽发放赏金。通过引入悬赏机制，众测平台吸引和激励广大白帽主动挖掘漏洞，以便及时发现和修复漏洞，增强企业的网络安全的防御能力。……