[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

本發明公開了一種反欺詐流式計算裝置及方法，屬于流式計算技術領域。所述方法包括：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。本發明能夠為企業量身定制符合自身業務的賬號保護服務，有效應對撞庫、盜號、惡意注冊等安全問題，具備風險攔截和識別的能力，可應用于進行業務安全問題防護的多種業務場景。

技術領域

本發明涉及流式計算技術領域，特別涉及一種反欺詐流式計算裝置及方法。

背景技術

隨著互聯網行業的快速發展，撞庫，盜號，惡意注冊等安全問題時常發生。互聯網金融，保險，電商、O2O、P2P、游戲等不同行業的營銷和支付場景對于這些惡意行為風險攔截和識別需求日益增加，并且非常迫切。但由于行業的多樣性，各種業務場景下的互動反作弊、刷單、抽獎作弊、投票作弊等等業務安全問題防護要求不盡相同。同時，反欺詐數據量非常大，對于實時性要求較高。

MapReudce是一種分布式計算模型，由Google提出，主要用于搜索領域，解決海量數據的計算問題。它提供了一個龐大但設計精良的并行計算軟件框架，能自動完成計算任務的并行化處理，自動劃分計算數據和計算任務，在集群節點上自動分配和執行任務以及收集計算結果，將數據分布存儲、數據通信、容錯處理等并行計算涉及到的很多系統底層的復雜細節交由系統負責處理，大大減少了軟件開發人員的負擔。它借助于函數式程序設計語言Lisp的設計思想，提供了一種簡便的并行程序設計方法，用Map和Reduce兩個函數編程實現基本的并行計算任務，提供了抽象的操作和并行編程接口，以簡單方便地完成大規模數據的編程和計算處理。

Jstorm是一款企業級快速穩定的流式處理引擎。程序運行速度快，支持Enterprise Exactly-once Framework。JStorm不僅是一個流式處理引擎。同時也是實時需求的一個解決方案，即整個實時生態系統。整個JStorm系統中共存三類不同的Daemon進程，分別是Nimbus、Supervisor和Worker。Nimbus：JStorm中的主控節點，Nimbus負責接收和驗證客戶端提交的Topology，分配任務，向Zookeeper寫入任務相關的元信息，此外，Nimbus還負責通過Zookeeper來監控節點和任務健康情況，當有Supervisor節點變化或者Worker進程出現問題時及時進行任務重新分配。Nimbus分配任務的結果不是直接下發給Supervisor，也是通過Zookeeper維護分配數據進行過渡。Supervisor：JStorm中的工作節點，Supervisor訂閱Zookeeper分配到該節點的任務數據，根據Nimbus的任務分配情況啟動/停止工作進程Worker。Supervisor需要定期向Zookeeper寫入活躍端口信息以便Nimbus及時監控。Supervisor不執行具體的數據處理工作，所有的數據處理工作都交給Worker完成。Worker：JStorm中任務執行者，所有實際的數據處理工作最后都在Worker內執行完成。Worker需要定期向Supervsior匯報心跳，由于在同一節點，同時為保持節點的無狀態，Worker定期將狀態信息寫入本地磁盤，Supervisor通過讀本地磁盤狀態信息完成心跳交互過程。Worker綁定一個獨立端口，Worker內所有單元共享Worker的通信能力。