最近1~2年电商行业飞速发展,各种创业公司犹如雨后春笋大量涌现,商家通过各种活动形式的补贴来获取用户、培养用户的消费习惯。但任何一件事情都具有两面性,高额的补贴、优惠同时了也催生了“羊毛党”。“羊毛党”的行为距离欺诈只有一步之遥,他们的存在严重破环了活动的目的,侵占了活动的资源,使得正常的用户享受不到活动的直接好处。那么如何通过大数据、用户画像、建模来防止被刷、恶意撞库的呢?

小川小川提问于
MOISTG数学本科在修,顺带旁听计算机智能科学。喜欢计科,美食,旅游。一个走错路的文科生。回答于

腾讯内部防刷的架构图

1.风险学习引擎

风险学习引擎:效率问题。由于主要的工作都是线下进行,所以线上系统不存在学习的效率问题。线上采用的都是C++实现的DBScan等针对大数据的快速聚类算法,基本不用考虑性能问题。

风险学习引擎:采用了黑/白双分类器风险判定机制。之所以采用黑/白双分类器的原因就在于减少对正常用户的误伤。

例如,某个IP是恶意的IP,那么该IP上可能会有一些正常的用户,比如大网关IP。

再比如,黑产通过ADSL拨号上网,那么就会造成恶意与正常用户共用一个IP的情况。

黑分类器:根据特征、机器学习算法、规则/经验模型,来判断本次请求异常的概率。

白分类器:判断属于正常请求的概率。

2.矩阵式逻辑框架

我们以黑分类器为例来剖析下分类器的整个逻辑框架。

总的来讲我们采用了矩阵式的逻辑框架,最开始的黑分类器我们也是一把抓,随意的建立一个个针对黑产的检测规则、模型。

结果发现不是这个逻辑漏过了,而是那个逻辑误伤量大,要对那一类的账号加强安全打击力度,改动起来也非常麻烦。

因此我们就设计了这个一个矩阵式的框架来解决上述问题。

矩阵的横向采用了Adaboost方法,该方法是一种迭代算法,其核心思想是针对同一个训练集训练不同的弱分类器,然后把这些分类器集合起来,构成一个最终的分类器。

而我们这里每一个弱分类器都只能解决一种帐号类型的安全风险判断,集中起来才能解决所有账户的风险检测。

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