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大数据风控
   大数据风控即大数据风险控制,是指通过运用大数据构建模型的方法对用户访问进行风险控制和风险提示。传统的风控技术,多由各机构自己的风控团队,以人工的方式进行经验控制。但随着互联网技术不断发展,整个社会大力提速,传统的风控方式已逐渐不能支撑机构的业务扩展。


 

  • 撞库——收集网络上已泄露的用户名及密码信息到其他网站尝试批量登录。被撞库后的账户,面临着信息泄露,资产损失等风险。

  • 垃圾注册——使用技术手段或人工大量的在业务系统上进行账户注册,这些账户用于以后业务恶意注册,刷单等。

  • 薅羊毛——现在以80、90后为代表的新兴都市族们对各类商家开展的一些优惠活动产生了浓厚兴趣,并专门出现了这样一批人,搜集各家的优惠信息,在网络和朋友圈子中广为传播,通过人工或机器手段获取优惠的这种行为被称作薅(hāo)羊毛。

  • 刷单——批量的在业务系统中产生大量的订单,来实现自己的目的。其目的为了获取利益,或者为了干扰业务系统正常运行。比如:当出现优惠活动的时候,通过技术手段获取大量的订单。

  • 恶意爬虫——通过网络爬虫的技术,获取目标系统上的业务数据,如:商品种类、价格、评论等信息。会对网站形成额外的流量压力,数据也可以为竞争对手获取,用于不正当竞争。

  传统事后分析为主的解决办法显得有些滞后,而且面对这些的新型诈骗方式往往力不从心。
 


 

平台逻辑框架:

  • 业务服务层:各个业务在风控系统的保障下得到安全的运行。

  • 风控服务层:将底层服务组件组合起来对外提供统一的风控服务

  • 风控组件层:通过各个组件之间的配合完成风控任务。

  基础数据层:主要用于存储用户、业务、终端等信息,为上层服务提供数据支撑,为决策提供依据。

 

平台技术特点:

  • 低延时:几分之一秒的响应时间

  • 高可用:完全分布式,随着业务的增长而增长

  • 松耦合:支持多业务的接入,同时减少对业务侵入性