陌陌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。

【名词解释】

策略原子：基于用户行为数据进行异常判断的基础元素，如设备黑名单、手机号黑名单等

管控原子：用户命中策略原子后对应的管控措施，如短信验证码、滑动验证码等；

规则：基于不同业务点建立的规则ID，由多条策略原子+管控原子构成；

错误提示码：用于前端规则命中后的提示，便于运营人员排查问题，解决问题。

【方案设计简介】

规则配置：用于不同业务点的规则配置；

策略配置：用于设置策略原子及策略原子；

数据源配置：基于业务数据而设置的数据来源key，用于风控策略的运算；

数据统计：用户命中规则的数据统计与展示；

【使用说明】

当一个业务需要接入风控系统进行管控时，通过以下步骤进行配置

1. 建立该业务数据源，业务方需要向此数据源推送业务相关数据；

2. 建立该业务所需要的策略原子，部分策略原子需要依赖该业务数据源；

3. 新建规则配置，设置策略名称、权重、策略原子组、管控原子、提示语，完成规则配置；

4. 业务方调用此配置，进行业务风控；

快速启动

1. 本项目依赖redis, mysql, mongodb，因此需准备环境并更改配置项

 # 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

1. 在mysql中创建risk_control库

 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)

1. 安装所需依赖，本项目基于python2.7进行开发，可运行pip install -r requirements.txt安装依赖包
2. 初始化django运行所需的表并创建账户，并可以预生成一些数据(可选)

 # 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

1. 启动服务

 # 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

后台介绍

1. 名单管理
2. 为名单型策略提供基础的数据管理功能。
3. 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。
4. 名单包含三个类型：黑、白、灰名单
5. 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。

1. 名单型策略
2. 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}**
3. 示例：用户ID 在 初始项目 的 用户黑名单 中

1. 布尔型策略
2. 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
3. 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
4. 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。
5. 时段频控型策略
6. 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

1. 限用户数型策略
2. 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
3. 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
4. 规则管理
5. 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

1. 日志管理
2. 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。

1. 权限配置
2. 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。
3. 数据源配置
4. 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。
5. 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)

调用样例

1. 调用查询服务
2. 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