首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

实时风控怎么用

实时风控是指在系统运行过程中,对系统中出现的各种风险事件进行实时监测和预警,以便及时采取措施防止或减轻风险事件对系统的影响。在云计算领域,实时风控尤为重要,因为云计算系统的规模和复杂性使得各种风险事件的发生变得更加频繁和严重。

实时风控的应用场景非常广泛,包括金融、电信、电商、物流、游戏等各个领域。例如,在金融领域,实时风控可以用于检测和预警资金洗钱、信用卡欺诈等风险事件;在电信领域,实时风控可以用于检测和预警网络攻击、数据泄露等风险事件;在电商领域,实时风控可以用于检测和预警订单欺诈、商品滥发等风险事件;在物流领域,实时风控可以用于检测和预警货物丢失、货物损坏等风险事件;在游戏领域,实时风控可以用于检测和预警游戏作弊、游戏内恶意行为等风险事件。

在实时风控的实现过程中,需要对系统的各个方面进行监控和分析,包括网络流量、系统日志、应用程序日志、用户行为数据等。此外,还需要对各种风险事件进行模型训练和预测,以提高风险识别的准确性和及时性。

在实时风控的实施过程中,需要注意保护用户隐私和数据安全,遵守相关法律法规和行业标准。同时,还需要不断优化和改进实时风控系统,以提高系统的精度和效率。

推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:

  1. 腾讯云安全审计(Cloud Audit):https://cloud.tencent.com/product/cloudaudit
  2. 腾讯云访问管理(Cloud Access Management):https://cloud.tencent.com/product/camm
  3. 腾讯云风险识别(Cloud Risk Identification):https://cloud.tencent.com/product/crisk
  4. 腾讯云安全态势感知(Cloud Security Information and Event Management,SIEM):https://cloud.tencent.com/product/ssa
  5. 腾讯云网络安全(Cloud Network Security):https://cloud.tencent.com/product/cns
  6. 腾讯云数据安全(Cloud Data Security):https://cloud.tencent.com/product/cds
  7. 腾讯云防火墙(Cloud Firewall):https://cloud.tencent.com/product/cfw
  8. 腾讯云内容安全(Cloud Content Security):https://cloud.tencent.com/product/ccs
页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

钱大妈基于 Flink 的实时风实践

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:钱大妈实时风流程示意图 二、业务架构 钱大妈风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:钱大妈实时风业务架构图 三、规则模型 风业务专员通过产品界面简单配置即可实时动态发布风规则,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 资源实现实时风场景需求

1.9K20

携程是如何把大数据用于实时风的?

目前携程利用自主研发的风系统有效识别、防范这些风险。携程风系统从零起步,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:风引擎、数据服务、数据运算、辅助系统。 风引擎:主要处理风请求,有预处理、规则引擎和模型执行服务,风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,在进入风系统(Aegis)后,为了便于整个风系统对数据进行处理,风前端有一个适配器模块,把各个业务的数据都按照风内部标准化配置进行转换,以适合风系统使用...风系统要进行数据的合并。举个例子,当有一笔支付风校验,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Event请求,都需要执行数百个规则,以及模型,这时,风引擎引入了规则执行路径优化方法。

2.3K80

基于 Apache Flink 和规则引擎的实时风解决方案 ​

这要求风系统一定要有实时性。本文就介绍一种实时风解决方案。 1.总体架构 风是业务场景的产物,风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: 实时风数据流,由红线标识,同步调用,为风调用的核心链路; 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 实时风时风是整个系统的核心,被业务系统同步调用,完成对应的风判断。 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,很难在实时风过程中根据原始数据进行计算,因为风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,供实时风系统查询。两者问题都不大,根据场景选择即可。

4.9K20

干货 | 携程基于大数据分析的实时风体系

性能和复杂度可以兼得 携程的风系统,和大部分第三方支付平台一样,也是以实时风系统为主: 支付环节一般留给风校验的时间不会超过1s,业务风点上更是希望风能在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。...携程风架构变迁简史 ? 携程自建风系统开始于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,风系统也迎来了一次完全的重写。...有些接入点是做实时校验的、有些是收集数据的,在携程整个大系统内一共有超过400个风接入点,审核或监控携程交易的每一个环节,保障着每一笔交易的安全和用户的利益。...支撑风系统的高可用、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的几个核心服务和组件: ? 风引擎: ? 我们给他起了一个名字叫 Matrix,意思是像魔方一样灵活多变。

2.3K50

微分享回放 | 携程是如何把大数据用于实时风

目前携程利用自主研发的风系统有效识别、防范这些风险。携程风系统从零起步,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:风引擎、数据服务、数据运算、辅助系统。 风引擎:主要处理风请求,有预处理、规则引擎和模型执行服务,风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,在进入风系统(Aegis)后,为了便于整个风系统对数据进行处理,风前端有一个适配器模块,把各个业务的数据都按照风内部标准化配置进行转换,以适合风系统使用...风系统要进行数据的合并。 举个例子,当有一笔支付风校验,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Event请求,都需要执行数百个规则,以及模型,这时,风引擎引入了规则执行路径优化方法。

99180

资源利用率提高67%,腾讯实时风平台云原生容器化之路

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。

66220

资源利用率提高67%,腾讯实时风平台云原生容器化之路

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。

1.1K61

Python实现智能风

作者结合自身多年的人工智能算法和信贷风实践的从业经验,从实际工作出发,具有很强的操性,适合风险管理和金融科技相关从业人员参考学习使用。...辛园 神州信息金融科技首席风官 本书全面介绍了智能风的演变历程,内容贯穿了信贷风的全生命周期,将理论框架与实践案例分析进行了有效结合,突出了智能风应用的操性。...蒋宏老师有多年基于大数据进行风建模和策略制定的经验,通过本书做到高屋建瓴,在不离具体操经验的基础上,给出了整体解决方案。有志于在智能风领域精进的同学想找一本书来学习,那就非此书莫属了。...书中有大量项目案例和代码示例,操性很强,是一本不可多得的适合智能风技术相关人才学习的书籍!...阅读本书需要有一定的机器学习基础以及python编程基础,本书的公式化理论和模型尽量简洁的语言描述方便读者理解,也配有可执行的案例方便读者在实际演练时参考。

1.3K30

ML | 风建模中怎么做拒绝推断

同样的,在金融建模领域也会有这种现象,那就是很多坏客户可能被我们拒绝准入了,所以长期以往库内的客户,都基本上算是不那么差的客户,那么如果我们直接拿这些数据来统计建模,就会出现了偏差,也就是局部样本代替了全局样本...《风建模中的样本偏差与拒绝推断》https://zhuanlan.zhihu.com/p/88624987 不过我也还是把他文章里的分类体系在这里重点再次分享一下。...06 总结一下 本文算是一个对拒绝推断的入门介绍了,让初涉风模型的同学有一个相对来说比较清晰的全局认识,这里面涉及到的很多算法模型上的细节并没有展开来讲,因为我觉得这也会让阅读带来比较大的负担,公众号的文章还是要控制在几分钟内读完比较合适...Reference [1] 异常检测算法分类及经典模型概览 https://blog.csdn.net/cyan_soul/article/details/101702066 [2] 风建模中的样本偏差与拒绝推断

1.6K30

ML | 风建模中GBDT和XGBoost怎么调优

二阶展开式可以描述梯度变化方向是怎么变化的,能够让梯度收敛得更快; 抽样:XGBoost的优化主要就是加入了列抽样以及缩减,两者的作用就是防止 过拟合。...如果不填的话,默认就是所有的特征。 ... 而关于风模型怎么调优,我会在下一节一起讲。...风模型怎么调优 关于风模型的调优,先前有篇文章讲得比较细致《风ML[7] | 风模型调优的思路有哪些》,大家可以移步去回顾一下。...06 总结一下 作为集成模型的明星模型,我们还是很有必要了解它们的,知道怎么去调优。...至于一开始说的要了解参数,到底是什么时候?我想你应该是懂的~ References [1] 万字长文总结机器学习的模型评估与调参,附代码下载 https://mp.weixin.qq.com/s?

1.3K30

怎么有效的管低价乱价

而促销活动设计和日常运营,价格是贯穿整个运营环节的关键,品牌方或者电商平台运营方怎么有效了解行业和竞品实时状态和历史行为,设计有效的价格体系也是日常重要工作。...一、场景和问题低价预警和渠道管,常用于品牌商的渠道秩序管理线上渠道或者店铺数量更大、扰乱秩序成本更低、日常上线和下线变动价格或者促销更快速,导致线上的价格管和秩序管理比线下更难,从而使其他正常渠道受影响较大...可视化分析看板和运营平台,经过一段时间运营,效果怎么样,运营者和管理者有不同视角,一般需要有跟踪统计和可视化分析系统需求,方便快捷便于操作,提升运营效率。

19900
领券