曾幾何時，網際網路興趣了「薅羊毛」這個詞，同時開始了乙個新興的職業：「羊毛黨」。從月入首付的打車軟體羊毛黨，到日入萬元的外賣羊毛黨，當前該職業已滲透當網際網路行業的方方面面。同時也催生了更多的上下游，給企業帶來了不小的影響。
同時，各路羊毛**也隨之產生，大量的使用者穿梭在各大**間體驗薅羊毛
的快感。
作為網際網路企業的一員，攜程同樣遇到了如上情況。為此，攜程內部進行了大量的防護實踐，並有了一定效果。
防範「惡意使用者」主要通過對使用者的各種資料進行分析，從中提取使用者的特徵，進而從普通使用者中識別出「惡意使用者」，進行一定的控制，減少損失。
使用者資料主要分為：註冊資料、登入資料、活動資料、驗證碼請求資料,
關鍵功能點資料等。通過這些資料進行模型匹配後，產生大量惡意的資料，及黑名單，黑名單包括
ip、使用者
id、手機號、裝置號、郵箱等維度。業務系統根據這些黑名單及相應的風險等級，來限制黑名單使用者的功能。
技術架構圖
安全大資料平台：整合了訊息佇列、流式計算、elasticsearch等技術，其中收集了安全分析所用到的各種資料。
規則計算引擎：通過一些規則分析安全大資料平台中的資料，從其中可以抓到大量的惡意使用者，目前的規則可以抓取惡意註冊、惡意登入、爬蟲、惡意領券等資料；惡意資料維度包括ip
、手機號、裝置號、郵箱、使用者
id等。
行業共享黑名單資料：生態圈內的惡意共享資料；
打碼平台資料：主要為手機號資料
人工錄入資料：系統管理員手動錄入的資料，多為白名單資料；
風險庫：將規則計算引擎、行業共享黑名單、打碼平台資料集中儲存到風險庫中；
風險動態計算引擎：綜合風險庫中的各種資料，實時計算出指定資料的風險等級；
對外介面：提供風險資料查詢介面，查詢具體資料的風險等級；
離線資料etl計算
整體架構
基於整體架構設計，在防護上的應用。劃分成幾大模組：
一. 資料來源：
（1） 使用者行為日誌（**於kafka
的請求資料，日均百萬
pv資料，流式進行資料計算）
（2） 介面呼叫命中日誌（單個api
千萬次呼叫，呼叫資料elasticsearch以及hbase
方式落地，切乎使用關聯式資料庫
mysql
方式，單錶上億即引發效能瓶頸）
（3） 準實時使用者tag
（根據使用者當前維度，關聯維度資料行為，通過規則引擎流式
storm
計算，對風險使用者準實時打
tag）
（4） 生態圈黑名單資料（和外部進行實時黑名單資料對接，資料實時入庫）
二. 資料統計層：通過規則計算和底層tag
資料快取進
redis
提高api
呼叫效能，
redis
單個查詢控制在
1ms內
（1） 動態黑名單（通過etl
離線規則計算資料，規則命中定時過期資料）
（2） 固定黑名單（定期過期）：內部資料針對規則生效（含白名單規則定期過濾），外部惡意資料含有效期過期
三. 規則管理：含規則設定，效果展示和分析，審計等模組
（1） 字段資料維護：靈活維護底層資料字段
（2） 規則維護（自開發規則引擎，類似drools
）：支援四則規則運算，可進行複雜規則配置及多規則判定（毫秒級規則計算）
（3） 實時規則下發：動態規則實時生效
（4） 規則命中展現：不同規則攔截，放行及不同規則命中率展示，無效規則進行改進
（5） 審計模組：定期對規則，字段資料進行review
四. 對外介面服務
（1） 傳遞引數：前端通過api
介面傳遞對應有效引數，如：ip，
ua，裝置指紋等引數傳給風控介面
（2） 風控介面接收引數通過redis
快取資料判斷，規則引擎實時計算
10ms
內返回風險值給前端
（3） 前端通過返回值進行不同的挑戰控制（放行，驗證碼，簡訊驗證碼，禁止）等來對風險進行防護
（4） 風控對命中資料落地，進行後期規則建模
攜程在自身海量資料積累的基礎上，結合整體行業資料以及建立的風控架構體系，形成了一套有效的防護體系機制，同時攜程也建立了攜程安全雲平台
，並將相關技術和生態圈公司免費共享。
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