引言性能调优也是有迹可寻的，本文梳理了在实际开发过程中沉淀的通用性能优化策略，并且结合风控系统服务内使用场景，帮助读者理解性能调优相关可行策略，从而建立性能优化SOP概念，以后出现问题即可参照优化流程改造即可。性能优化策略时空转换刷过算法题目的都知道评分条件有：时间复杂度、空间复杂度，两样消耗都很小的话，评分越高，即优秀的算法。但在实际开发过程中，一般二者不可兼得。要么占用空间小运行时间长一点，要么追求效率则占用空间就多一点。我们要做的就是在特定的需求场景中，极力优化其中的一方，此时往往需要牺牲另一方来达到目的。空间换时间在当前业务场景下，追求的是极致性能，即响应速度要足够快，比如开屏页的打开
引言本篇主要聚焦介绍风控决策引擎中决策树编排能力的构建。决策引擎是风控的大脑，而决策树的编排能力和体验是构建大脑的手段，如何构建高效、丝滑、稳定可靠的决策树编排能力，是对风控决策引擎的一大挑战，本篇文章和大家分享一下过往构建心得。背景任何系统在初期构建肯定不是往“一步到位”的方向去构建的，只是架构设计者尽量向后期可扩展、可维护的方向去搭建。好的底层设计，不怕产品后期疯狂迭代，且改动调整方便。糟糕的“填鸭式”代码，可能在当时为了尽快实现了功能，最终也会逐步发展成“屎山”，维护成本越来越高，要么跑路，要么只能另起炉灶。MVP小步迭代1.0此阶段目标：最小化可行产品（MVP）；小布迭代，快速上线；一
引言本篇主要聚焦介绍风控决策引擎中决策树编排能力的构建。决策引擎是风控的大脑，而决策树的编排能力和体验是构建大脑的手段，如何构建高效、丝滑、稳定可靠的决策树编排能力，是对风控决策引擎的一大挑战，本篇文章和大家分享一下过往构建心得。背景任何系统在初期构建肯定不是往“一步到位”的方向去构建的，只是架构设计者尽量向后期可扩展、可维护的方向去搭建。好的底层设计，不怕产品后期疯狂迭代，且改动调整方便。糟糕的“填鸭式”代码，可能在当时为了尽快实现了功能，最终也会逐步发展成“屎山”，维护成本越来越高，要么跑路，要么只能另起炉灶。MVP小步迭代1.0此阶段目标：最小化可行产品（MVP）；小布迭代，快速上线；一
引言决策引擎服务是风控系统的大脑，承载着风控策略编排和计算的任务，对决策的时耗和精度有着严格的要求，本文以决策流执行路径实现方案为切入点，一窥风控决策引擎高效的原理。背景在上文风控决策引擎——决策流构建实战中详细介绍了风控决策引擎的发展历程，决策流的编排能力，满足了策略运营人员对当前风险场景下的防控策略足够灵活、高效的部署。“灵活”往往意味着不可控，从多年的开发经验中来看，产品的功能在既定的范围内，基本不会出现不可控的问题（除非是BUG）。像SQL查询语言，对数据分析人员来说非常的灵活，抽象的语法可以满足任何数据组装查询组装需求，但此时危机正在蔓延：随时可能出现一个慢查询导致性能问题！“灵活”
引言决策引擎服务是风控系统的大脑，承载着风控策略编排和计算的任务，对决策的时耗和精度有着严格的要求，本文以决策流执行路径实现方案为切入点，一窥风控决策引擎高效的原理。背景在上文风控决策引擎——决策流构建实战中详细介绍了风控决策引擎的发展历程，决策流的编排能力，满足了策略运营人员对当前风险场景下的防控策略足够灵活、高效的部署。“灵活”往往意味着不可控，从多年的开发经验中来看，产品的功能在既定的范围内，基本不会出现不可控的问题（除非是BUG）。像SQL查询语言，对数据分析人员来说非常的灵活，抽象的语法可以满足任何数据组装查询组装需求，但此时危机正在蔓延：随时可能出现一个慢查询导致性能问题！“灵活”
随着大数据时代的到来，互联网电商风控已经从无风控、人工抽取规则为主的简易规则模型发展到当前基于大数据的风控。与金融风控不同，互联网电商风控呈现出业务量大、防控面广、流程长等特点，对研判效率和响应时效性要求更高。另一方面，风控是不断对抗升级的过程，需要不断优化并挖掘非法用户的新特征，进而提高风控的成功率。图计算可以说是互联网电商风控的有力武器，不仅在复杂关系的存储和分析上优于关系型数据库，而且能够有效利用数据间关联关系和结构，提供更为精准可靠的决策依据。下面通过典型场景分析图计算如何赋能互联网电商风控。一、虚假账号注册1、场景现象：电商中存在着大量的虚假账号，在评论区通过传播虚假信息、发布垃圾评
随着大数据时代的到来，互联网电商风控已经从无风控、人工抽取规则为主的简易规则模型发展到当前基于大数据的风控。与金融风控不同，互联网电商风控呈现出业务量大、防控面广、流程长等特点，对研判效率和响应时效性要求更高。另一方面，风控是不断对抗升级的过程，需要不断优化并挖掘非法用户的新特征，进而提高风控的成功率。图计算可以说是互联网电商风控的有力武器，不仅在复杂关系的存储和分析上优于关系型数据库，而且能够有效利用数据间关联关系和结构，提供更为精准可靠的决策依据。下面通过典型场景分析图计算如何赋能互联网电商风控。一、虚假账号注册1、场景现象：电商中存在着大量的虚假账号，在评论区通过传播虚假信息、发布垃圾评
金融安全是银行业不断前进、持续发展的基石，而金融欺诈风险则一直是银行业务长期面临的挑战，银行业亟需持续的技术创新来降低欺诈风险。作为国内领先的零售银行，招商银行对其行内金融安全提出三重要求：保证风险可控，满足合规有度，追求体验领先。自2016年起，招商银行开始布局新一代的统一风控平台——“天秤”风控体系，并于今年4月“天秤”风控体系正式接入了华为安全检测服务。作为全行统一的风控平台，“天秤”风控系统应用于招行线上线下多个渠道和场景，包括手机银行App登陆、转账、支付、购买理财产品、pos机上刷卡、ATM机取款等场景，都由“天秤”风控系统在一瞬间做风险侦测并给出风控得分。招商银行网络安全团队负责
金融安全是银行业不断前进、持续发展的基石，而金融欺诈风险则一直是银行业务长期面临的挑战，银行业亟需持续的技术创新来降低欺诈风险。作为国内领先的零售银行，招商银行对其行内金融安全提出三重要求：保证风险可控，满足合规有度，追求体验领先。自2016年起，招商银行开始布局新一代的统一风控平台——“天秤”风控体系，并于今年4月“天秤”风控体系正式接入了华为安全检测服务。作为全行统一的风控平台，“天秤”风控系统应用于招行线上线下多个渠道和场景，包括手机银行App登陆、转账、支付、购买理财产品、pos机上刷卡、ATM机取款等场景，都由“天秤”风控系统在一瞬间做风险侦测并给出风控得分。招商银行网络安全团队负责
作者：vivo互联网安全团队-DuanYunxin商业化广告流量变现，媒体侧和广告主侧的作弊现象严重，损害各方的利益，基于策略和算法模型的业务风控，有效保证各方的利益；算法模型可有效识别策略无法实现的复杂作弊模型，本文首先对广告反作弊进行简介，其次介绍风控系统中常用算法模型，以及实战过程中具体风控算法模型的应用案例。一、广告反作弊简介1.1 广告流量反作弊定义广告流量作弊，即媒体通过多种作弊手段，获取广告主的利益。作弊流量主要来自于：模拟器或者被篡改了设备的广告流量；真设备，但通过群控控制的流量；真人真机，但诱导产生无效流量等。1.2 常见的作弊行为机器行为: IP重复刷量、换不同IP重复
