一种风险侦测方法、装置、电子设备和可读存储介质制造方法及图纸

本申请涉及计算机技术领域，尤其涉及一种风险侦测方法、装置、电子设备和可读存储介质，所述方法包括将获取的目标用户的目标交易数据存储于Kafka消息系统；基于Apache Storm的程序读取Kafka消息系统中的目标交易数据；基于Apache Storm和Esper复杂事件处理组件的程序对所述目标交易数据进行分析处理并输出分析结果；如果所述分析结果符合预设的风险告警规则，则启动风险告警。本申请提供的风险侦测方案实现了7*24小时的高可用，支持在线水平扩容，为业务人员提供了高效的规则编辑功能，且支持历史交易回归验证、查询，支持百亿级数据量。

【技术实现步骤摘要】
一种风险侦测方法、装置、电子设备和可读存储介质
本申请涉及计算机数据处理
，尤其涉及一种风险侦测方法、装置、电子设备和可读存储介质。
技术介绍
在线支付由于其便捷性和与日常生活的紧密相关性而受到消费者的青睐，并已经成为主流的交易支付方式。然而，在线支付也导致了更多的交易欺诈风险。目前业界主要采用基于规则的方法来应对在线支付的交易欺诈风险，例如基于关系数据库的传统交易风险侦测系统，主要采用数据库表SQL查询语句即风控规则，需查询数据库的SQL数量＝风控规则数量*当前瞬时交易量，日常风险侦测数据量较小所以没有什么问题，但是当客户群瞬时交易量激增时(如双十一零点后巨量客户集中进行消费交易)，需查询数据库的SQL数量被等比例放大(即读放大)后，导致数据库性能急剧下降，导致系统处理能力急剧下降，最终导致风险交易报警延迟、相应的风控处置不及时，客户和金融公司遭受损失。
技术实现思路
本申请的目的旨在至少能解决上述的技术缺陷之一。本申请所采用的技术方案如下：第一方面，本申请实施例提供一种风险侦测方法，所述方法包括：将获取的目标用户的目标交易数据存储于Kafka消息系统；基于ApacheStorm的程序读取Kafka消息系统中的目标交易数据；基于ApacheStorm和Esper复杂事件处理组件的程序对所述目标交易数据进行分析处理并输出分析结果；如果所述分析结果符合预设的风险告警规则，则启动风险告警。可选地，所述将获取的目标用户的目标交易数据存储于Kafka消息系统包括：提取所述目标交易数据至少一个特征信息；其中所述目标交易数据至少包括以下特征信息：目标用户身份信息、目标交易卡片信息、目标交易类型、目标交易方向、目标交易时间、目标交易地理位置、目标交易金额；根据所述提取的至少一个特征信息将所述目标交易数据划分为N个分片；将所述N个分片存储于所述Kafka消息系统。可选地，在基于ApacheStorm和Esper复杂事件处理组件的程序对所述目标交易数据进行分析处理之前，所述方法还包括：将所述N个分片的目标交易数据存储于Cassandra数据库。可选地，所述基于ApacheStorm和Esper复杂事件处理组件的程序对所述目标交易数据进行分析处理包括：解析N个分片的目标交易数据中特征信息并处理为可以被Esper处理的格式数据；将所述处理的格式目标交易数据存储于Cassandra数据库；根据解析的特征信息和预存规则配置表，生成风险侦测规则；Esper读取Cassandra数据库中的目标交易数据，并按照所述的风险侦测规则对所述的目标交易数据进行分析处理。可选地，所述启动风险告警包括：将所述风险告警信息发送至Kafka消息系统；所述Kafka消息系统根据所述风险告警信息向系统发送风险处置消息。可选地，所述基于ApacheStorm和Esper复杂事件处理组件的程序分别读取N个分片的目标数据。可选地，所述方法还包括：在Esper组件中构建时间窗口；其中所述时间窗口具有可编辑的显示界面；所述时间窗口可用于写入目标交易数据和风险侦测规则。第二方面，本申请实施例提供了一种风险侦测装置，所述装置包括：读取模块、存储模块、处理模块、输出模块、判断模块和告警模块，其中，所述读取模块，用于获取的目标用户的目标交易数据；所述存储模块，用于将获取的目标用户的目标交易数据存储于Kafka消息系统；所述读取模块，还用于基于ApacheStorm的程序读取Kafka消息系统中的目标交易数据；所述处理模块，还用于基于ApacheStorm和Esper复杂事件处理组件的程序对所述目标交易数据进行分析处理；所述输出模块，还用于输出分析结果；所述判断模块，用于判断所述分析结果是否符合预设的风险告警规则；所述告警模块，用于启动风险告警第三方面，本专利技术实施例提供了一种电子设备，包括处理器和存储器；所述存储器，用于存储操作指令；所述处理器，用于通过调用所述操作指令，执行上述风险侦测方法。第四方面，一种计算机可读存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述风险侦测的方法。本申请实施例公开的风险侦测方案，通过将获取的目标用户的目标交易数据存储于Kafka消息系统；基于ApacheStorm的程序读取Kafka消息系统中的目标交易数据；基于ApacheStorm和Esper复杂事件处理组件的程序对所述目标交易数据进行分析处理并输出分析结果；如果所述分析结果符合预设的风险告警规则，则启动风险告警。本申请实施例提供的技术方案带来的有益效果是：(1)系统依赖分布式的Kafka消息队列、分布式计算框架Storm、分布式数据库Cassandra等分布式组件，避免了系统的单节点故障，实现了7*24小时的高可用。同时支持在线水平扩容，且进行扩容时，系统无需停机，业务可正常进行。(2)面向专业的数据分析/风控人员，提供了高效的规则编辑功能。上线新风控规则，完全由业务人员自行编辑，新增/变更规则，可即时生效，无需技术人员介入。(3)扩展了监控时间窗口期限，规则报警支持亿级数据量；(4)支持历史交易回归验证、查询，支持百亿级数据量。附图说明为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对本申请实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍。图1为本申请实施例提供的一种风险侦测方法的流程示意图；图2为本申请实施例提供的一种风险侦测装置的结构示意图；图3为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。具体实施方式下面详细描述本申请的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本申请，而不能解释为对本专利技术的限制。本
技术人员可以理解，除非特意声明，这里使用的单数形式“一”、“一个”、“所述”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是，本申请的说明书中使用的措辞“包括”是指存在所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组。这里使用的措辞“和/或”包括一个或更多个相关联的列出项的全部或任一单元和全部组合。为更清楚地介绍本申请实施例，下面介绍一些可能用于实施例的定义、概念或装置：MySQL是一种开放源代码的关系型数据库管理系统(RDBMS)，使用最常用的数据库管理语言--结构化查询语言(SQL)进行数据库管理。Kafka是由Apache软件基金会开发的一个开源流处理平台，由Scala和Java编写。Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者在网站中的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种风险侦测方法，其特征在于，所述方法包括：/n将获取的目标用户的目标交易数据存储于Kafka消息系统；/n基于Apache Storm的程序读取Kafka消息系统中的目标交易数据；/n基于Apache Storm和Esper复杂事件处理组件的程序对所述目标交易数据进行分析处理并输出分析结果；/n如果所述分析结果符合预设的风险告警规则，则启动风险告警。/n

【技术特征摘要】
1.一种风险侦测方法，其特征在于，所述方法包括：
将获取的目标用户的目标交易数据存储于Kafka消息系统；
基于ApacheStorm的程序读取Kafka消息系统中的目标交易数据；
基于ApacheStorm和Esper复杂事件处理组件的程序对所述目标交易数据进行分析处理并输出分析结果；
如果所述分析结果符合预设的风险告警规则，则启动风险告警。


2.根据权利要求1所述的风险侦测方法，其特征在于，所述将获取的目标用户的目标交易数据存储于Kafka消息系统包括：
提取所述目标交易数据至少一个特征信息；其中所述目标交易数据至少包括以下特征信息：目标用户身份信息、目标交易卡片信息、目标交易类型、目标交易方向、目标交易时间、目标交易地理位置、目标交易金额；
根据所述提取的至少一个特征信息将所述目标交易数据划分为N个分片；
将所述N个分片存储于所述Kafka消息系统。


3.根据权利要求2所述的风险侦测方法，其特征在于，在基于ApacheStorm和Esper复杂事件处理组件的程序对所述目标交易数据进行分析处理之前，所述方法还包括：
将所述N个分片的目标交易数据存储于Cassandra数据库。


4.根据权利要求3所述的风险侦测方法，其特征在于，所述基于ApacheStorm和Esper复杂事件处理组件的程序对所述目标交易数据进行分析处理包括：
解析N个分片的目标交易数据中特征信息并处理为可以被Esper处理的格式数据；
将所述处理的格式目标交易数据存储于Cassandra数据库；
根据解析的特征信息和预存规则配置表，生成风险侦测规则；
Esper读取Cassandra数据库中的目标交易数据，并按照所述的风险侦测规则对所述的目标交易数据进行分析处理。

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【专利技术属性】
技术研发人员：洪湃，宋倩，褚中成，曾常安，解安芳，
申请(专利权)人：中信银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11