针对新的业务形态会遇到的问题，除了一方面是要用常规安全解决方案去解决，另外我们也要对业务做充分的风险评估和及时控制。

常规安全解决方案是加强安全制度和体系建设，推动安全开发和安全运维，关注边界安全, 数据安全和纵深防御。

后者是我们要重点为给公司带来核心价值的关键业务，从风险管控上保护好他们。

业务在上线运营以后, 不是说没有关注风险评估和控制，但是以前的做法存在有非常多的问题，这里举四类主要的问题:

要解决业务在上线运营以后遇到的问题，我们需要将风控服务，以云服务的方式提供业务,让业务关注业务本身, 让跨业务支持的统一风控云服务来对其进行保障。

到底要提供给业务团队怎么样的风控服务呢? 

这里列一下我们的设计目标, 这些目标的达成也就能解决前面说的问题。

我们的风控服务是由三大子服务组成：

麦哲伦（Magellan）主要包括业务接入(接入层)，三大服务引擎(数据查询，规则执行，模型调用)，面向风控团队的管理平台(服务资源管理, 模型规则管理，生命周期管理，上下线管理，维度数据管理)，面向业务方的运营平台(风险事件管理，仿真，风险处置，监控预警，数据查询和仪表盘，规则清单)。

哥伦布（Columbus）主要面向对业务数据的特征工程，大规模异常检测和深度学习，知识图谱，实时特征，离线特征，环境特征以及安全画像，并对外提供模型可实时调用接口或者模型输出缓存。

郑和（Zhenghe）是安全知识仓库，是面向业务风控和其他安全控制所需的各类安全基础数据和威胁情报。

利用云平台能力高效构建和发布：

2.5*4个人月从零开始开发构建上线服务, 并对外提供了基于HTTP/RPC的实时风控和近实时风控以及基于离线数据的离线风控.如何把风控服务在复杂的云环境部署下去。

我们会在一个主IDC里，部署运营中心和管理平台。这一块可以快速切换IDC部署，如果这个主IDC有问题, 可以快速切换到另一个IDC。对于真正贴近业务的三大服务引擎，则是基本上所有有受保护的业务的IDC都有进行部署, 以保证业务可以就近访问, 降低访问延。

模型引擎

业务如果把风险评估交付给风控，Magellan必须满足其复杂的运营需求：  

风控最重要的还是数据。

风控通过Columbus子服务从业务方获取的海量的近实时或者离线业务数据, 并把数据进行清洗和特征工程,形成基础数据，这些基础数据存在HDFS-HBase里面，通过数据分析和机器学习的方法, 产生各类标签，画像和模型, 经过安全专家确认, 产出的安全规则和可用的模型缓存。

针对业务数据获取和处理, 对于实时数据 ,利用Apache Flink构建, 实现图特征工程, 多维频次特征工程, 多数据流Complex Event Processing处理, 达到毫秒级延时. 

安全画像作为风控最重要的一个业务数据的积累。通过潜在的数据提炼以后，形成海量的多维度度标签刻画。我们整个安全画像的话，包括他通过哪一个IP等等。目前大概有600多种标签，数据总数已经超过19亿。

对风控而言, 还要提一下其依赖服务: 设备指纹。

风控需要一个好的设备指纹的服务，要让所有的端都能够采集设备纬度，形成一个指纹，这个指纹多维签发的, 而且在云端会做大量的黑产分析，联合安全画像进行沉淀。

因为这些数据都是用户提供上来的，必须要做一个防伪的检测，从多维度数据里面查出提供的维度数据矛盾和不真实。

1.图文验证码

传统的复杂图文验证码

2.滑动验证码

基于滑动的人机行为识别进行验证

3.上下行短信验证

发送下行或者上行短信进行验证

4.基于信任设备的验证

信任设备可以为其他端进行授权和验证

5.基于安全盾APP的验证

安装爱奇艺安全盾APP可以为其他应用进行 

动态口令(OTP), 推送一键确认, 扫码确认 

1.业务覆盖：

涵盖帐号, 会员, 活动, 支付, 播放反作弊, 

社交, IT, 直播等重要业务

2.服务质量：

日均请求量超24亿, 延时5ms以内, 无故障运行

3.柔性风控：

平时重监控, 战时重对抗. 注重用户体验

4.核心亮点：

事前, 事后纵深防御体系,

结合事中跨业务联防联控及实时流式异常检测,

机器撞库接近100%抑制

在这里重点讲一下我们对机器撞库盗号的防御成果。

会员账号的安全关系到爱奇艺会员付费战略的顺利实施以及爱奇艺良好口碑的建立。

然而，对于互联网公司来说，帐号的撞库风险在登录、注册、找密等环节普遍存在。

目前，“黑产”主要通过第三方网站大量泄漏的用户数据，在这些潜在风险的地方，进行账号检存操作，然后通过存在的账号测试对应密码检存；或者寻找无任何防御的登录接口进行撞库。账号与密码一旦被黑产所获悉，会员权益有被分享的风险，进而导致爱奇艺会员营收的损失与口碑的下降，甚至由于大量隐私泄露，触犯最新出台的《网络安全法》，引起刑事诉讼。

对黑产来说,他们拿到其他网站泄露的账号(用户名和密码)，会到爱奇艺这边做帐号的检测，检查帐号在爱奇艺是否存在，是不是会员，如果是会员则就把这个帐号盗取了。

对黑产来说, 撞库效率是非常关键的, 要求用最快的时间检测最多的账号。目前黑产已经形成非常完整的产业链，有专人负责开发撞库软件, 并软件下发给手上有各种失窃账号数据的人，这些人利用各种物料(例如拨号器, 代理等)实施检测,，检测结果快速汇聚整理，并寻求下游的分享或者售卖。

我们是如何把这个问题解决掉呢？

安全风控服务, 从登录、注册、验证码等多个风险点的联防联控入手，利用流式异常检测引擎、智能评分卡和多业务数据流复杂事件关联等结合进行实时对抗，以期从根本上解决账号大规模泄露的风险。

这个问题的解决的难点在哪里呢? 

黑产手上的IP非常多, 包括各种代理和动态拨号获取的IP，其构建的检测请求的客户端特征也可以进行快速的伪造，机器撞库根本上是追求低成本高效率，也就是一个IP在被风控识别出为撞库源之前完成尽可能多的撞库请求，这也要求在1s内尽可能完成更多的撞库请求，这还包括了验证码的告破解率。

因此，面对快速多变的对手, 依赖拍脑袋的高频阈值控制是很容易被黑产绕过的。对风控而言, 主要是解决三点：

从整个对抗的成果来看，共实时拦截黑产撞库请求超过2亿次，从我们自己的监控来看从2017年4月中旬开始，每日撞库成功的账号数目降至个位数，此外，从各大社交网站舆情监控来， 用户反馈被盗号的情况也基本上消失。