[發明專利]一種反欺詐流式計算裝置及方法

在審

• 申請號: 201810526606.7
• 申請日: 2018-05-25
• 公開（公告）號: CN108920948A
• 公開（公告）日: 2018-11-30
• 發明（設計）人: 張春春;王明博
• 申請（專利權）人: 眾安信息技術服務有限公司
• 主分類號: G06F21/55
• 分類號: G06F21/55;G06F21/57;G06F21/62
• 代理公司: 北京市萬慧達律師事務所 11111
• 代理人: 趙然

1.一種反欺詐流式計算裝置，其特征在于，包括：

數據采集模塊，用于采集用戶數據；

實時分析服務模塊，用于通過基于預設流式計算和預設規則引擎的MapReduce計算模型對所述用戶數據進行實時分析，以獲取用于指導反欺詐的數據名單；

業務服務模塊，用于根據所述數據名單進行相應業務服務操作。

2.根據權利要求1所述的裝置，其特征在于，所述預設流式計算為jstorm流式計算，和/或，所述預設規則引擎為esper規則引擎。

3.根據權利要求1所述的裝置，其特征在于，所述裝置還包括：

規則管理服務模塊，用于進行所述實時分析服務模塊所用的規則配置。

4.根據權利要求3所述的裝置，其特征在于，所述規則配置是進行所述實時分析服務模塊所用的過濾規則和/或分析規則的配置。

5.根據權利要求4所述的裝置，其特征在于，所述過濾規則配置包括進行規則名稱、輸出表名、規則描述、索引、類型、字段名稱和/或過濾條件的信息配置；和/或，所述分析規則配置包括Mapper規則配置和Reducer規則配置。

6.根據權利要求1至5任一項所述的裝置，其特征在于，所述數據采集模塊以js埋點方式，自研js腳本采集用戶行為數據和設備指紋數據。

7.根據權利要求6所述的裝置，其特征在于，所述裝置還包括：

埋點數據轉發服務模塊，用于將通過http協議傳輸至其的前端埋點數據發送至kafka消息隊列服務；

所述實時分析服務模塊，通過對包括設備指紋、會話id和/或場景id在內的特征字段的分數實時計算生成灰名單和黑名單數據，并支持定時同步MapReduce規則。

8.根據權利要求1、2、3、4、5、7任一項所述的裝置，其特征在于，所述裝置還包括：

反欺詐服務模塊，用于設置業務服務特征字段查詢接口，對接所述實時分析服務模塊獲取的數據名單的數據；

所述業務服務模塊，用于接收前端頁面發出的http請求服務，對于所述請求數據中的數據特征字段調用所述反欺詐服務模塊獲取風險識別結果，根據所述風險識別結果處理業務請求。

9.一種反欺詐流式計算方法，其特征在于，包括：

采集用戶數據；

通過基于預設流式計算和預設規則引擎的MapReduce計算模型對所述用戶數據進行實時分析，以獲取用于指導反欺詐的數據名單；

根據所述數據名單進行相應業務服務操作。

10.根據權利要求9所述的方法，其特征在于，所述預設流式計算為jstorm流式計算，和/或，所述預設規則引擎為esper規則引擎。

11.根據權利要求10所述的方法，其特征在于，所述方法包括：

進行所述實時分析所用的過濾規則和/或分析規則的配置；

以js埋點方式，自研js腳本采集用戶行為數據和設備指紋數據；

將通過http協議傳輸至其的前端埋點數據發送至kafka消息隊列服務；

通過對包括設備指紋、會話id和/或場景id在內的特征字段的分數實時計算生成灰名單和黑名單數據，并支持定時同步MapReduce規則；

設置業務服務特征字段查詢接口，對接所述實時分析獲取的數據名單的數據；

接收前端頁面發出的http請求服務，對于所述請求數據中的數據特征字段調用所述查詢接口獲取風險識別結果，根據所述風險識別結果處理業務請求。

12.根據權利要求11所述的方法，其特征在于，所述過濾規則配置包括進行規則名稱、輸出表名、規則描述、索引、類型、字段名稱和/或過濾條件的信息配置；和/或，所述分析規則配置包括Mapper規則配置和Reducer規則配置。