摘要:本文作者彭明德,介绍了钱大妈与阿里云 Flink 实时计算团队共建实时风控规则引擎,精确识别羊毛党以防营销预算流失。...钱大妈与阿里云 Flink 实时计算团队共建实时风控规则引擎,精确识别羊毛党以防营销预算流失。...图一:钱大妈实时风控流程示意图 二、业务架构 钱大妈风控业务架构如图二所示总共分为四个部分:事件接入、风险感知、风险应对、风险回溯。...图二:钱大妈实时风控业务架构图 三、规则模型 风控业务专员通过产品界面简单配置即可实时动态发布风控规则,同时对在线 Flink 作业的规则进行新增、更新以及删除,其中风控规则模型主要分为统计型规则和序列型规则...图六:社区Flink动态CEP规则表 五、回顾展望 基于 Flink 的实时风控解决方案已接应用于钱大妈集团内部生产环境,在此解决方案里未引入新的技术组件和编程语言,最大化复用 Flink 资源实现实时风控场景需求
目前携程利用自主研发的风控系统有效识别、防范这些风险。携程风控系统从零起步,经过五年的不断探索与创新,已经可以有效覆盖事前、事中、事后各个环节。...主要分三大模块:风控引擎、数据服务、数据运算、辅助系统。 风控引擎:主要处理风控请求,有预处理、规则引擎和模型执行服务,风控引擎所需要的数据是由数据服务模块提供的。...由于携程的业务种类非常多,而且每种业务都有其特性,在进入风控系统(Aegis)后,为了便于整个风控系统对数据进行处理,风控前端有一个适配器模块,把各个业务的数据都按照风控内部标准化配置进行转换,以适合风控系统使用...风控系统要进行数据的合并。举个例子,当有一笔支付风控校验,支付BU只抛过来支付信息(支付金额、支付方式、订单号等)。...由于每个风控Event请求,都需要执行数百个规则,以及模型,这时,风控引擎引入了规则执行路径优化方法。
摘要:本文整理自阿里云开发工程师耿飙&阿里云开发工程师胡俊涛,在 FFA 实时风控专场的分享。...我们这里展示三个典型场景: 第一个场景,实时风控。
这要求风控系统一定要有实时性。本文就介绍一种实时风控解决方案。 1.总体架构 风控是业务场景的产物,风控系统直接服务于业务系统,与之相关的还有惩罚系统和分析系统,各系统关系与角色如下: ?...该系统有三条数据流向: 实时风控数据流,由红线标识,同步调用,为风控调用的核心链路; 准实时指标数据流,由蓝线标识,异步写入,为实时风控部分准备指标数据; 准实时/离线分析数据流,由绿线标识,异步写入,...2.1 实时风控 实时风控是整个系统的核心,被业务系统同步调用,完成对应的风控判断。 前面提到规则往往由人编写并且需要动态调整,所以我们会把风控判断部分与规则管理部分拆开。...前边提到,做规则判断需要事实的相关指标,比如最近一小时登陆次数,最近一小时注册账号数等等,这些指标通常有一段时间跨度,是某种状态或聚合,很难在实时风控过程中根据原始数据进行计算,因为风控的规则引擎往往是无状态的...Flink 把汇总的指标结果写入 Redis 或 Hbase,供实时风控系统查询。两者问题都不大,根据场景选择即可。
性能和复杂度可以兼得 携程的风控系统,和大部分第三方支付平台一样,也是以实时风控系统为主: 支付环节一般留给风控校验的时间不会超过1s,业务风控点上更是希望风控能在100ms内就能通过;对性能的追求,也是对极致用户体验的追求...在实时风控场景里大量部署复杂模型,使模型也能和规则一样能直接拒绝交易;平均来看、执行一个模型以及相关的变量计算所需的资源可能与200条普通规则相当,对系统的架构和性能都是很高的挑战。...携程风控架构变迁简史 ? 携程自建风控系统开始于2011年左右,直到2015年正好赶上公司技术栈从.Net往Java平台转变,风控系统也迎来了一次完全的重写。...每天风控收集上来的数据超过50亿条,其中超过1亿左右的请求需要风控实时校验风险并返回给业务系统当前操作是否可以继续。...支撑风控系统的高可用、高性能,离不开强大的基础设施,下面我向大家展示一下携程风控的几个核心服务和组件: ? 风控引擎: ? 我们给他起了一个名字叫 Matrix,意思是像魔方一样灵活多变。
导语 随着部门在业务安全领域的不断拓展,围绕着验证码、金融广告等服务场景,腾讯水滴作为支撑业务安全对抗的实时风控系统,上线的任务实时性要求越来越高,需要支撑的业务请求量也随之增加。...对于业务快速上线和资源快速扩缩容的需求,且公司自研上云项目往全面容器化上云方向推进,水滴风控平台开始进行自研上云的改造。...水滴后台架构 水滴平台主要是用于业务安全对抗的高可用、高性能、低延时的实时风控策略平台,提供一系列的基础组件给策略人员进行构建策略模型,能够帮忙策略人员快速地完成策略模型的构建和测试验证。...水滴系统架构如下图所示: 水滴实时风控平台系统主要由配置处理模块和数据处理模块两部分组成。 配置处理模块主要由前端 web 页面、cgi 、mc_srv 和 Zookeeper 等组成。
12月1日晚间,卓翼科技(002369.SZ)发布公告称,公司控股股东、实控人夏传武因涉嫌内幕交易、操纵证券市场罪,经深圳市中级人民法院批准,于12月1日被深圳市公安局执行逮捕。...资料显示,夏传武生于1973年,2004年起任职卓翼科技,2014年初成为卓翼科技实控人。而夏传武被抓主要以与2018年公司重组期间内幕交易有关。
目前携程利用自主研发的风控系统有效识别、防范这些风险。携程风控系统从零起步,经过五年的不断探索与创新,已经可以有效覆盖事前、事中、事后各个环节。...图1 主要分三大模块:风控引擎、数据服务、数据运算、辅助系统。 风控引擎:主要处理风控请求,有预处理、规则引擎和模型执行服务,风控引擎所需要的数据是由数据服务模块提供的。...由于携程的业务种类非常多,而且每种业务都有其特性,在进入风控系统(Aegis)后,为了便于整个风控系统对数据进行处理,风控前端有一个适配器模块,把各个业务的数据都按照风控内部标准化配置进行转换,以适合风控系统使用...风控系统要进行数据的合并。 举个例子,当有一笔支付风控校验,支付BU只抛过来支付信息(支付金额、支付方式、订单号等)。...由于每个风控Event请求,都需要执行数百个规则,以及模型,这时,风控引擎引入了规则执行路径优化方法。
本篇更新策略篇的规则集性能测算及Python实操,内容选自《100天风控专家》第57期。 首先介绍规则集的完整分析流程,包括五个步骤。 一、规则集分析流程 1....三、案例分析Python代码实操 通过配置决策树参数以及入模变量数量,自动化生成规则100多条,通过规则评估指标如命中率、精准率、召回率、lift进行初步筛选,组成为规则集进行初步的性能测试。...-end- 以上内容节选自《100天风控专家》从0到1的信贷风控训练营
陈建平,后台开发工程师,现就职于TEG安全平台部-业务安全中心,主要负责中心实时策略风控平台开发。...导语 随着部门在业务安全领域的不断拓展,围绕着验证码、金融广告等服务场景,腾讯水滴作为支撑业务安全对抗的实时风控系统,上线的任务实时性要求越来越高,需要支撑的业务请求量也随之增加。...对于业务快速上线和资源快速扩缩容的需求,且公司自研上云项目往全面容器化上云方向推进,水滴风控平台开始进行自研上云的改造。...水滴后台架构 腾讯水滴平台主要是用于业务安全对抗的高可用、高性能、低延时的实时风控策略平台,提供一系列的基础组件给策略人员进行构建策略模型,能够帮忙策略人员快速地完成策略模型的构建和测试验证。...水滴系统架构如下图所示: 水滴实时风控平台系统主要由配置处理模块和数据处理模块两部分组成。 配置处理模块:主要由前端 web 页面、cgi 、mc_srv 和 Zookeeper 等组成。
2 通过Servlet下载1 被下载的资源必须放到WEB-INF目录下(只要用户不能通过浏览器直接访问就OK),然后通过Servlet完成下载。...,但在下载框中的文件名称是DownloadServlet; 不能下载a.jpg和a.txt,而是在页面中显示它们。...3 通过Servlet下载2 下面来处理上一例中的问题,让下载框中可以显示正确的文件名称,以及可以下载a.jpg和a.txt文件。 通过添加content-disposition头来处理上面问题。...虽然上面的代码已经可以处理txt和jpg等文件的下载问题,并且也处理了在下载框中显示文件名称的问题,但是如果下载的文件名称是中文的,那么还是不行的。...3 通过Servlet下载3 下面是处理在下载框中显示中文的问题! 其实这一问题很简单,只需要通过URL来编码中文即可!
自 2018 年投产以来,三年的时间里 TiDB 稳定的支持了北京银行的网联支付和银联无卡支付的核心系统,采用了北京同城+西安两地三中心的多活容灾结构,顺利的渡过了两次双十一,比较好的支撑这个业务。...此外,我们也在北京银行的理财销售平台和微众银行企业同业的理财交易流水有了相关的场景落地。 TiDB 在实时风控业务中的实践 我们还有一大类关键的金融应用场景是实时风控业务。...跟传统的风控不一样,随着互联网化的业务场景增多,银行和泛金融机构对于实时风控的要求是非常高的。TiDB 目前在风控业务中的实时风控数据汇聚、存储、管理、加工、计算场景方面已经有多个落地实践。...在金融业务场景方面,我们有包括北京银行线上业务风控模型管理平台、微众银行 CNC 反欺诈系统、天翼支付反洗钱平台、拉卡拉金融实时风控平台等一系列的场景落地。...同时在互联网及电商业务场景中,包括像东南亚知名电商 Shopee 的风控平台,小红书反欺诈系统及实时风控平台、拼多多风控平台等都有了一些落地。
万达网络科技集团的技术团队,建设和维护着一套实时风控平台。这套实时风控平台,承担着各种关键交易的在线风控数据的写入和查询服务。...实时风控平台后端的数据库系统在高性能,可靠性,可扩展性上有很高的要求,并且需要满足如下核心功能和业务要求: 风控相关业务数据实时入库 实时风控规则计算 通过 BI 工具分析风控历史数据 ETL 入库到...但这些方案,无论是高可用安全性,强一致性,还是对业务应用所需要的复杂事务/JOIN 操作以及横向扩展能力上,都无法满足实时风控平台的业务要求。...在实时风控平台的高并发高性能的对外服务过程中,在线灵活扩容的相关工作在 MySQL Proxy 中间件架构中无法高效和可靠的实施。...TiDB 针对分布式事务和强一致性的完善设计以及对各种 JOIN 模式的支持,使得实时风控类和 BI 分析类的业务应用能够高效运行。
技术进步推动实时风控 随着互联网金融的发展,各类网银支付欺诈、电商钓鱼网站等风险因素也在增加,对风险控制(简称“风控”)的要求越来越高。 ...就如何找到用户体验与信息安全的平衡点,杭州邦盛金融信息技术有限公司总经理王新宇指出,通过实时风控一定程度上可以解决这个问题。...从人类感知学来讲,实时风控如果判断的时间大于200毫秒,这件事情是不可接受的,同时,实时风控每秒又要面对上万笔的吞吐量,所以实时风控平台的技术门槛特别高。...但有了实时风控系统,企业可以更自如地做产品创新、限额的调整。...但做好跨境支付面临很多挑战,万事达卡北京代表处业务拓展副总裁诸景瑜指出,中国消费者境外消费有一些奇怪的现象,如有消费者流量进来,但真正转换到购物车、到订单的概率很低,换言之消费者丢失率非常高。
顶象Dinsight实时风控引擎,支持私有化部署和SaaS服务。以SaaS接入为例: 第一步,注册/登陆 顶象防御云,开通实时风险决策服务。...第二步,访问 [实时风险决策] - [应用管理] 菜单,新增应用。用来标识用户入口,比如:App、Web等。 第三步,访问 [实时风险决策] - [事件管理] 菜单,新增事件。...第四步,访问 [实时风险决策] - [风控策略] - [策略管理] 菜单,添加一条简单策略。 第五步,业务后台开始集成。...集成SDK下载:https://www.dingxiang-inc.com/docs/detail/ctu#doc-h2-7 1)maven项目中引入依赖: <groupId...detail/const-id#doc-h2-1 集成验证码:https://www.dingxiang-inc.com/docs/detail/captcha#doc-h2-1 顶象Dinsight实时风控引擎可以在营销活动
此外,Nginx还支持对下载和上传速度进行限制,进一步加强了系统的稳定性和安全性。...上传/下载速率限制 limit_rate主要用于限制用户和服务器之间传输的字节数,通常用于下载/上传限速等场景。...limit_rate_after 500k; limit_rate 4k; } } limit_rate_after指令允许在传输了一部分数据之后再进行限速,这样可以应对一些特定的场景,比如分段下载限速或流媒体视频网站的带宽控制...这种配置在分段下载限速或流媒体视频网站中特别有用。在流媒体视频网站中,为了保证用户体验,通常不会对第一个画面进行限速,以便尽快加载出来。
2015年12月10-12日,由中国计算机学会(CCF)主办,CCF大数据专家委员会承办,中国科学院计算技术研究所、北京中科天玑科技有限公司与CSDN共同协办,以“数据安全、深度分析、行业应用”为主题的...2015中国大数据技术大会 (Big Data Technology Conference 2015,BDTC 2015)在北京新云南皇冠假日酒店盛大开幕。...腾讯安全云部助理总经理 李旭阳 数美公司联合创始人兼CTO梁堃:Sentry金融实时风控系统 数美公司联合创始人兼CTO梁堃在主题演讲中介绍了Sentry金融实时风控系统。...他表示实时风控系统对于银行业继续保持高速发展越来越重要。Sentry金融实时风控系统是基于大数据技术构建的实时交易风险评估系统。...其工作过程是,在每一笔交易发生时,实时进行(1)业务系统将交易信息发送风控系统;(2)发现该交易中存在的异常行为和可疑场景;(3)根据发现的“证据”计算该交易的风险系数;(4)将风险系数等相关信息反馈给业务系统
在 7 月 21-22 日深圳 ArchSummit 全球架构师峰会上,来自蚂蚁集团的高级技术专家马希民分享了,基于信贷实时风控,构建数据智能的高可用实时风控决策系统实践。以下是演讲内容整理。...我们团队主要负责的是消费金融产品的实时风控,例如支付宝收银台中花呗、花呗分期、信用卡分期等贷记产品显示时,表示这笔交易已经通过了我们的实时风控系统,被视为无风险交易,我们实时的决策系统面临的主要问题有以下四方面...因此,实时风控除了需要保障日常正常流量压力下的极速响应,还需要在面临一些特殊状态依然保持高可用,例如大促、直播的高峰流量,以及当风险规则因为数据等原因导致异常,进行了远超出预期的拦截,实时风控架构需要对上述特殊状态进行快速的自适应响应...,来将实时风控的响应时间和拦截率始终维持在一个合理的水位。...今天我主要分享了如何使实时风控决策系统实现极速响应和高可用性。实时风控决策系统的在性能方面的核心优化手段是降低 IO,我之前提到的多级决策、分层决策、预决策和规则精简,本质上都是为了减少 IO。
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