反作弊与异常行为检测系统

1. 实时数据流接入与解析

从用户行为数据、设备指纹数据、IP地址数据、交易数据等多个数据源实时接入数据流，使用消息队列（如Kafka、RabbitMQ）作为数据通道，保证高吞吐和低延迟。对数据进行解析，提取关键字段，并进行数据清洗和转换。

模拟数据源状态

2. 特征工程与模型更新

基于实时数据和历史数据，进行特征工程，构建用户画像、设备画像、IP画像等。包括统计特征、行为序列特征、关联特征等，定期更新模型，评估模型性能，进行在线A/B测试。

特征重要性

• 登录次数: 0.85
• 交易金额: 0.78
• 浏览时间: 0.62
• 设备类型: 0.55
• IP归属地: 0.48

模型性能评估

3. 黑产情报集成

从黑产论坛、安全厂商、威胁情报平台等获取黑产情报，包括恶意IP地址、恶意设备指纹、黑产团伙信息、新型作弊手法等。对黑产情报进行清洗、整理和关联分析，应用于风险检测。

黑产情报示例

情报命中率

当前情报命中率: 65%

黑产情报管理

4.风险检测

实时检测异常行为，触发相应的干预措施，提高风险处置效率。

实时风险事件

5.风险评估与管控

提供风险评估报告和管控策略，用户可以根据角色和职责定制仪表盘视图，关注最相关的风险指标。

风险评估报告

时间范围：最近30天

平均风险分数：0.62

高风险用户数量：356

管控策略

数据源可视化

展示各个数据源的连接状态、数据接入延迟、数据质量指标。