账号：垃圾注册、撞库、盗号等 交易：盗刷、恶意占用资源、篡改交易金额等 活动：薅羊毛 短信：短信轰炸 项目介绍 实时业务风控系统是分析风险事件，根据场景动态调整规则，实现自动精准预警风险的系统。 本项目只提供实时风控系统框架基础和代码模板。 需要解决的问题 哪些是风险事件，注册、登录、交易、活动等事件，需要业务埋点配合提供实时数据接入 什么样的事件是有风险的，风险分析需要用到统计学，对异常用户的历史数据做统计分析，找出异于正常用户的特征 实时性 ，风险事件的分析必须毫秒级响应，有些场景下需要尽快拦截，能够给用户止损挽回损失 低误报，这需要人工风控经验，对各种场景风险阈值和评分的设置，需要长期不断的调整，所以灵活的规则引擎是很重要的 支持对历史数据的回溯 ，能够发现以前的风险，或许能够找到一些特征供参考 项目标签 轻量级，可扩展，高性能的Java实时业务风控系统 基于Spring boot构建，配置文件能少则少 使用drools规则引擎管理风控规则，原则上可以动态配置规则
该训练营第一期为风控主题，培训内容十分紧凑，非常好，推荐：CDA数据科学家训练营 ? —————————————————————————————————————————— 二、欺诈防控体系 欺诈一般不用什么深入的模型进行拟合，比较看重分析员对业务的了解，从异常值就可以观测出欺诈行为轨迹 召回率，准确率，排序很准的模型排行： 1、SVM 2、随机森林、决策树 1、银行卡欺诈防控体系 ? 2、检测级别提升路径 ?
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现代工业系统具备典型的信息物理融合系统（CPS）特点，其自身的复杂性和工业现场环境的多样性决定了工业安全风险来源多种多样，需要进行全面的系统安全风险识别、分析和管理。 基于知识图谱的工业系统两安融合风险分析过程如下图所示，主要分为离线和在线两个阶段。 离线阶段，基于功能安全和信息安全领域专家知识，利用Security和Safety联合分析方法构建两者关系的本体模型，结合收集的系统历史运行数据，建立工业系统安全知识图谱；在线阶段，分别在信息侧和物理侧采集实时的系统安全监测数据 基于知识图谱的工业系统两安融合风险分析示意图 03总结 美国国家标准与技术研究院（NIST）发布的《工业控制系统安全指南》（NIST-SP800-82）对风险管理提出明确要求：“负责操作、保护和维护ICS 相比于传统工业安全风险分析依赖人员参与，知识图谱的应用在数据分析范围、数据挖掘深度、数据可视化分析上都有明显进步，可以更精准和迅速地描述工业系统物理层和信息层的风险关系，并依据分析结果及时做出风险预判，
需求 让我们设计一个实时建议服务，当用户输入文本进行搜索时，它会向用户推荐术语。类似服务：自动建议，提前键入搜索 难度：中等 1.Typeahead实时建议服务是什么？ 2.系统的要求和目标 功能要求： 当用户在查询中键入内容时，我们的服务应建议以用户键入的内容开头的前10个术语。 非功能要求： 建议应实时显示。用户应该能够在200毫秒内看到建议。 3.基本系统设计与算法 我们要解决的问题是，我们需要存储大量的“字符串”，以便用户可以使用任何前缀进行搜索。我们的服务将建议与给定前缀匹配的下一个术语。 例如，如果我们的数据库包含以下术语：cap、cat、captain或capital，并且用户键入了“cap”，那么我们的系统应该建议使用“cap”、“captain”和“capital”。 即使遍历一个子树也需要很长的时间，例如，“系统设计面试问题”这个短语有30层深。因为我们有非常严格的延迟要求，所以我们确实需要提高解决方案的效率。 我们可以在每个节点上存储最佳建议吗？
工程设备故障分析，从各类专业系统的问题统计中，发现该系统全国故障发生率较高的设备问题，从工程管理措施上控制设备故障率，减少同类故障的频发程度，对设施设备故障的预判、解决方案的制定有非常重要的意义。
看到这个消息，对我们能金云是个很大的提振，因为我们的优势在于利用大数据技术进行金融风险防控。 其次，面对投资项目复杂情况与潜在风险，如何做到有效规避风险 不可否认，光伏发电及各类能源资产在不同的生命周期中，往往展现出错综复杂的价值影响因素，另外还有瞬息变化的潜在和实时收益风险要素。 能金云对全球能源项目近10年大数据预防性维护进行分析，并依靠在国内近9吉瓦，超过5年的电站运营和系统运行实践，依托基于实时大数据的商业智能分析和挖掘及机器自学习技术，为光伏电站投资者提供包括覆盖全国范围的全寿命周期电站资产价值趋势走向数据库和项目投资泛风险评估评价系统在内的 2.风险防控体系的搭建要注重理论与方法的结合，有视角、有方法、有落脚点 我将能金云的风控体系归结为三个字: “论”、“法”、“点”，“论”是指方法论，风险控制要以规避为主，控制为辅为指导思想，将风险透明 DPEN的强大之处就在于它的可预防性，通过实时数据监控及时调整防患未然，这也是利用大数据力量防范金融风险价值所在、优势所在、智慧所在。
大等于jdk1.8，大于mysql5.5，idea（eclipse），微信开发者工具
分散的招采管理方式并不利于集团招采资源的整合和成本控制，招投标信息、评标信息、供应商信息、采购预算等招采资源被散落在集团的各个项目公司和业务条线上： 招标文件在编制上参差不齐，不够规范 投标人信息难集中，考察评估效率低下 预算、价格分散管理，成本难控易浪费 2.jpg OA系统如何进行集中采购 1、集中基础数据，信息方便获取 无论是订单、供应商、客户还是合同资料，为了避免重复录入，集团可以统一从OA系统建立表单档案，随业务流程变化实时更新写入业务管理系统。 1）产品物料信息管理 在OA系统内搭建了物料库，物资信息可以通过流程审批写入，可以自行在后台添加，也可以从其他业务系统中同步物料主数据。 4.png 采购需求系统按分公司提交的采购需求汇总，自动生成订单，也可以进行手工调整拆分订单。 为了将采购进度更集中的呈现，系统通过表单、门户、关联流程等功能将所有经审核确认的采购计划，将所有招采信息汇总形成信息库，按时间段、上报部门实时汇总成库。
顶象业务安全情报通过多渠道的风险数据以及多维度深度挖掘与分析，帮助安全人员系统掌握业务安全态势、威胁路径、影响范围等，分析挖掘出攻击特征、潜在隐患，从而及时有效提升安全应急响应能力，制定科学有效的防控策略 从情报生成到共享实现无缝0空挡，内容包含风险、风险概述、攻击方式、防控建议、数据表现、特征以及防控建议等，同时针对需要升级的情报也会附赠升级包。 例如在设备风险模型核验阶段，可通过机器学习平台及关联网络，利用标签传播算法、Louvian社区发现算法基于决策树的规则提取分析、聚类分析、分类分析，对亿级设备数据进行分析，形成设备风险核验，可以通过接口方式实时对接公有云及私有云的风控产品或者业务系统 不仅实现了提前感知洞察风险，在风险规模化、团伙化爆发之前扼杀在事件初期；并且能够溯源风险背后的攻击者，挖掘关联关系，绘制历史画像，赋能企业风控体系，增强实时防控、离线防控能力，同时还可以实现跨行业、同行业的风险共享 以顶象第一期业务安全情报为例，针对保险行业的保险代打卡问题，顶象通过对黑灰产作弊手段及保险行业的整体风险态势分析，顶象防御云业务安全情报中心建议保险公司采取事前事中事后的全流程防控，有效防虚假打卡欺诈行为
安全防控手段少不了基于以上黑灰产的作弊方式及套现手段，顶象从以下几个维度提出了具体的防控建议。 业务安全策略防控针对消费券刷券及套现的风险特征，可将领券及下单场景的请求接入业务安全风控系统。 将 终端采集的设备指纹信息、用户行为数据等传输给风控系统，通过在风控系统配置相应的 安全防控策略，有效地对风险进行识别和拦截。风控维度建议以下是常见的风控维度：1) 设备终端环境检测。 线上数据有一定积累以后，通过风控数据以及业务的沉淀数据进行建模，模 型的输出可以直接在风控策略中使用。处置建议针对领券时识别为存在风险的请求进行实时拦截，如直接反馈“领券失败” ，“网络拥堵”等。 防控产品组合建议1) 设备指纹+决策引擎：设备指纹可以针对端上风险进行识别，例如注入、hook、模拟器等， 配合决策引擎使用，可以实时发现风险并给予处置。
黑灰产通过群控软件，操控大量账号，短时间内完成大批量的哄抢。 防御云的防控建议 国内NFT数字藏品为了避免风险，不允许数字藏品二次交易，购买者也只拥有收藏权和有限转赠权。 业务实时防控：接入实时决引擎，基于业务数据和风险数据，制定不同安全策略，快速有效识别并拦截注册、登录、抢购等场景欺诈行为及营销作弊行为。 其中风控维度 事后风险处置 根据业务实际需求，顶象防御云业务安全情报中心提供两种处置建议。 风险数据打标。注册、登录场景识别风险后先不实时反馈结果给用户，先沉淀风险名单，供抽奖、抢购场景调用。 顶象无感验证以防御云为核心，集13种验证方式，多种防控策略，以智能验证码服务、验证决策引擎服务、设备指纹服务、人机模型服务为一体的云端交互安全验证系统。 4、顶象风控引擎。顶象Dinsight实时风控引擎可以在营销活动、支付下单、信贷申请等场景，对业务前端发送的请求进行风险判断，并于毫秒内返回决策结果，以提升业务系统对风险的防控能力。
SCM系统数字化采购应用数据捕捉和采集技术，基于大数据进行前瞻性预测分析，对流通的全链条进行有效监控，实时洞察潜在的风险，提高决策水平。 为消除供应商原因造成的风险，首先是选择风险可能性低的优秀供应商，其次是采用多供应商策略，SCM供应链协同管理系统可对接引入第三方征信信息，对供应商进行风险前置监控，通过数字化供应链管理平台对存在风险的供应商进行管控 ，加强对供应商的精细化管控，供应链平台为企业提供风险信息互通反馈的渠道，助力企业实时掌控供应商信息，增强业务掌控力。 供应链平台可为库存预测提供实时、准确的库存数据，实现多维度库存数据分析能力，在供应链协同管理系统选定相应的客户及范围后，可以针对货物进行批量库存最低数的设定，方便客户进行最低库存数的设立，构建数字化供应链管理平台有效指导企业及时发现短缺物料 超储预警和合规风险管控等问题，助力建筑材料企业构建可持续、数字化的供应链优势。
从这样的数字对比中，很容易发现，电信网络诈骗已经成为了资金欺诈的主要风险来源。 相比之下，早年猖獗的盗用风险已经因为防控手段的成熟而日渐减少。 这些模块通过应用AI技术颠覆了传统风控的运营模式，将人类直觉AI(analyst intuition)和机器智能AI(Artificial intelligence)进行了结合，最终打造了这个具有机器智能的风控系统 芮雄文在演讲中公布的一些数据描述了AlphaRisk巨大的技术进步：支付宝平台上每天交易上亿笔，AlphaRisk不仅能够对每个用户的每笔支付进行7*24小时的实时风险扫描； 同时,通过不断新增的风险特征挖掘和优化算法迭代的模型 ，AlphaRisk能够自动贴合用户行为特征进行实时风险对抗，在数亿交易中准确识别用户被骗支付的欺诈风险交易，不足0.1秒就能完成风险预警、检测、管控等复杂流程。 目前蚁盾风险大脑提供了“交易、账户、营销、内容保护等实时风控能力”已经服务于金融监管、银行、互联网三大领域，惠及上千家合作伙伴。 “蚂蚁金服是一家科技公司，我们的愿景是给世界带来更多平等的机会。”
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