aswan 是陌陌开发的风控系统静态规则引擎,零基础简易便捷的配置多种复杂规则,实时高效管控用户异常行为。
# 为了简单可以使用docker安装 # docker安装文档地址(以ubuntu为例): https://docs.docker.com/install/linux/docker-ce/ubuntu/ mongo: docker run -d --name mongo -v $HOME/docker_volumes/mongodb:/data/db -p 27017:27017 mongo:latest mysql: docker run -d --name mysql -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=root -v $HOME/docker_volumes/mysql:/var/lib/mysql -v $HOME/docker_volumes/conf/mysql:/etc/mysql/conf.d -p 3306:3306 mysql:5.6 redis: docker run -d --name redis -p 6379:6379 -v $HOME/docker_volumes/redis:/var/lib/redis redis:latest
docker exec -it mysql mysql -h 127.0.0.1 -u root -p # 后续需输入密码 若以上述方式安装mysql,密码为root. CREATE DATABASE risk_control CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_unicode_ci; # 创建数据库时指定编码格式,规避乱码问题(注意: 此编码格式在mysql低版本上可能有兼容性问题)
# 在www目录下 python manage.py makemigrations && python manage.py migrate # 创建管理员账户 此处详见 其它操作--增加用户 python manage.py createsuperuser # 后续 依次输入用户名、密码、邮箱 即可创建一个管理员账号 # 如果希望对系统有一个直观的感受,可以使用如下指令来预注入一些数据 python manage.py init_risk_data
# 在aswan下以nohup的方式启动服务进程、管理后台、拦截日志消费进程 bash start.sh
名单管理
为名单型策略提供基础的数据管理功能。
名单数据的维度包括:用户ID、IP、设备号、支付账号、手机号。后续也可以根据自己的需求扩充其他的维度。
名单包含三个类型:黑、白、灰名单
名单必须属于某个项目(用于确定名单的范围),可以在名单管理-名单项目管理中添加项目。
名单型策略
描述符为**{参数名:单选,假设是“用户ID”} {操作码:在/不在} {XX项目:单选,可选全局} 的 {维度:单选}{方向:黑/白/灰名单}**
示例:用户ID 在 初始项目 的 用户黑名单 中
布尔型策略
不传阈值的布尔型,描述符为 {参数名:单选,假设是"账号ID"} {操作码:是/不是} {内置函数:异常用户} 示例:账号ID是异常用户
传阈值的布尔型,描述符为 {参数名:单选,假设是"账号ID"} {操作码:大于/小于/等于/不等于} {内置函数:历史登录次数} {阈值:170} 示例:账号ID历史登录次数大于100
内置函数
是什么?就是自定义的一些逻辑判断函数,只需要满足要求返回布尔值即可。比如注册时间是否在某个范围以内,当前设备是否是常用设备。
时段频控型策略
描述符为 同一 {计数维度:单选,假设是“设备”} 在 {时段:时间跨度} 内限制 {阈值:整数N} 次 某动作 示例:同一设备一天内限制操作10次. 可是我怎么知道当前已经有多少次呢?这就需要上报,上报后将计数 详见第9条 数据源管理
限用户数型策略
描述符为 同一 {计数维度:单选,假设是“设备”} 在 {时段:时间跨度} 内限制 {阈值:整数N} 个用户
示例:同一设备当天限10个用户 此策略同样需要上报的数据,且由于与用户相关,因此上报数据中必须包含user_id字段(在数据源中需配置) 详见第9条 数据源管理
规则管理
管控原子:命中某条策略后的管控动作,比如拦截... 把上面2--5中所述的策略原子按照优先级组合起来,由上向下执行,直到命中某条策略,则返回对应策略的管控原子。此模块更多是重交互,完成策略的配置、组合、权重等等
日志管理
所有命中策略的日志均在此展示,也会包含审计相关的日志,下一期会基于此日志,开放拦截溯源功能
。
权限配置
供权限设置使用,精确限定某个用户能看哪些页面的数据。 详见 其它 -- 权限管理。
数据源配置
示例策略:同一设备一天内限制登录1000次 那么每次登陆就需要上报一条数据,系统会分类计数,并分类存储。 存储的名字叫啥?就是此处要配置的数据源。对于此策略,只需要配置数据源,命名为login_uid, 字段包含uid, uid类型是string。然后程序就能根据uid为维度计数,并自动计算指定时间窗口内是否超出指定阈值。
重要:由于逻辑必然依赖时间信息,为通用且必需字段,timestamp为默认隐含字段,类型是时间戳(精确到秒,整数)
调用查询服务
假设存在id为1的规则,则可以通过如下方式查询是否命中策略
curl 127.0.0.1:50000/query/ -X POST -d '{"rule_id": "1", "user_id": "10000"}' -H "Content-Type:application/json"
调用上报服务
假设存在名称为test的数据源, 且数据源含有的数据是: {"ip": "string", "user_id": "string", "uid": "string"}
curl 127.0.0.1:50000/report/ -X POST -d '{"source": "test", "user_id": "10000", "ip": "127.0.0.1", "uid": "abcabc112333222", "timestamp": 1559049606}' -H "Content-Type:application/json"
关于服务拆分
开源样例中,为了简化安装部署,查询和上报揉进了一个服务。实际场景中,显然读写应该分离。
1.可以直接此方式部署2份,域名不同,一份用于查询(上报接口不被访问),一份用于上报(查询接口不被访问),流量分发在nginx层完成
2.risk_server.py中修改配置URL_2_HANDLERS,选择您需要的服务接口部署
不带阈值的内置函数扩展
以是否异常用户
内置函数为例
代码见 aswan/buildin_funcs/sample.py 中的 is_abnormal 方法
带阈值的内置函数布尔型策略扩展
以历史登录次数
内置函数为例
代码见 aswan/buildin_funcs/sample.py 中的 user_login_count 方法
注意:阈值计算不包含在内置函数中进行,控制流详见 aswan/buildin_funcs/base.py
考虑到企业用户大多数为域账户登录,因此推荐使用LDAP认证模块直接集成。但考虑到大家的场景不一样,因此也可以手动增加用户,样例代码如下:
# coding=utf-8 from django.contrib.auth.models import User username = 'username' password = 'password' email = 'email@momo.com' first_name = '测' last_name = '试' # 普通用户 User.objects.create_user(username=username, password=password, email=email, first_name=first_name, last_name=last_name) # 管理员账户 User.objects.create_superuser(username=username, password=password, email=email, first_name=first_name, last_name=last_name)
添加完成后,让用户登录,然后管理员配置权限即可。
目前的权限模型包含如下元素,可在对应的页面进行配置。
元素名称 | 元素含义 | 配置方式 | 注 |
---|---|---|---|
uri | 风控管理后台的一个独立uri | 开发时自动产生 | 此处uri为相对路径,例如: /permissions/groups/ |
uri组 | 多个相互关联的uri可以被放置到一个uri组中 | /permissions/uri_groups/ | - |
权限组 | 多个uri组可以被分配到一个权限组中 | /permissions/groups/ | - |
用户 | 用户即为独立的个人/员工 | /permissions/users/ | 1. 本系统在界面上不提供添加用户的功能;2. 用户可以被分配到某个权限组中,也可以直接配置uri组 |
管理员 | 即为系统的拥有者,默认拥有所有权限 | 手动配置 | - |
具体图示如下:
目前Django部分的配置均存放于 www/settings 目录,非Django部分的配置均位于 config 目录下。
为了在不同环境加载不同的配置,我们使用了RISK_ENV这个环境变量,系统在运行时会自动通过这个环境变量的值加载对应的配置文件。
为了方便项目启动,在未设置这个值时,系统默认会加载 develop 环境的配置。而在执行测试时(python manage.py test)时,RISK_ENV的值必须是 test 。
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#陌陌暑期实习生#写一下本次陌陌Java后端笔试体会。 开考系统直接崩了,等了大概40分钟,进去就剩15分钟,但是中间延长了20分钟,不过最后剩13分钟时,倒计时直接变为1分钟,无奈直接交卷了。 一共22道题,20道选择,2道编程 写了写选择,包括但不限于linux,前端http,DNS,消息队列,多线程,封装,继承,多态,redis缓存三兄弟,软件工程内容,git,网络安全,数据结构,数据库索引
前言 2022年已经悄然过去一半,马上有到了秋招的时候,对于Android开发者们,也是听到、看到了很多不太利好的消息,很多大厂也是频频冲上热搜,这也着实让大家对自己的前途感到迷茫。 其实近些年来,很多人都在不断地唱衰Android的发展趋势,虽然Android热度不如从前,随着行业的发展,各大厂对于从业者的要求也越来越严格,但其实那些基础知识扎实、开发技能过硬的开发者依旧是各大厂争相抢夺的香饽饽
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软件功能:模仿陌陌客户端,功能很相似,注册、登陆、上传照片、浏览照片、浏览查找附近会员、关注、取消关注、聊天、语音和文字聊天,还有拼车和搭车的功能,支持微博分享和查找好友。 后台是php+mysql,前台是xcode工程 前台下载地址:https://github.com/zengchao/MOMO 后台下载地址:https://github.com/zengchao/MOMO_SERVER 上线
7.12 一面通过,一面面试体验良好 当天下午hr通知二面 约了7.14的二面 7.14下午三点二面,面试官迟到,与hr沟通后进入会议室开始面试 一上来问了我很多与推荐算法无关的东西(是真不会啊) 问了和开发相关的,什么是推排序,怎么实现, 一个场景题,给你一个不知道长度的链表,怎样等概率的抽取50个数据。。。。。。 就是不问机器学习的相关知识,当场kpi面试官,直接摆烂 之后,问了论文和项目,说
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