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風(fēng)險告警是一個我們在使用數(shù)據(jù)過程中會遇到的比較常見的場景。我們今天詳細(xì)說說這類場景如何進(jìn)行數(shù)據(jù)決策產(chǎn)品設(shè)計。
從業(yè)務(wù)風(fēng)險管理的角度上，一般將風(fēng)險管理分為事前管理、事中管理、事后管理。
事前管理，目的是預(yù)防事情的發(fā)生；
事中管理，目的是及時介入，避免事情變得更糟糕；
事后管理，目的是縮小已發(fā)生的問題造成的影響面、降低影響程度。
從業(yè)務(wù)風(fēng)險的角度，我們能夠理解風(fēng)險告警的目的。
從產(chǎn)品角度上看在日常業(yè)務(wù)場景中，一般可以分為流程類風(fēng)險、總量類風(fēng)險。
流程類風(fēng)險，是流程監(jiān)控中常見的，比如事情應(yīng)該做而沒有做、延遲做了、出現(xiàn)了不應(yīng)該出現(xiàn)的事情（流程節(jié)點）。
總量類風(fēng)險，是水平監(jiān)控、質(zhì)量監(jiān)控中常見的，比如今天應(yīng)該完成多少，沒有完成；平時正常水平多少，現(xiàn)在監(jiān)控指標(biāo)超過了正常水平相當(dāng)比例。
從產(chǎn)品角度，我們能夠區(qū)分出我們遇到需求的是哪一類問題。
知道了這兩種分類，能夠幫助我們在需求分析階段，很快的鎖定住我們的目標(biāo)和大致的解決方案。
一家車聯(lián)網(wǎng)公司，最近想做一個用戶疲勞駕駛的風(fēng)險告警，業(yè)務(wù)方設(shè)想的場景是，如果超過了交通法規(guī)規(guī)定的時間，就通過車聯(lián)網(wǎng)APP給用戶發(fā)出告警。
從風(fēng)險管理的角度看，這個需求屬于是事后管理，因為業(yè)務(wù)希望是已經(jīng)發(fā)生疲勞駕駛，發(fā)出提醒。
從產(chǎn)品角度看，這個需求屬于總量類風(fēng)險（水平監(jiān)控），當(dāng)數(shù)據(jù)積累到一定值，發(fā)出告警，這個一定值，是交通法規(guī)規(guī)定的，所以是一個固定值。
弄清楚這兩點，我們的解決方案也大概有了個輪廓，采取策略方法，通過監(jiān)控持續(xù)駕駛時長這個數(shù)據(jù)指標(biāo)，當(dāng)數(shù)據(jù)指標(biāo)到達(dá)閾值時，觸發(fā)告警。那么，我們產(chǎn)品方案的核心就是要弄清楚持續(xù)駕駛時長這個數(shù)據(jù)指標(biāo)的計算邏輯，這個和車聯(lián)網(wǎng)采集上來的數(shù)據(jù)是什么樣高度相關(guān)，數(shù)據(jù)指標(biāo)邏輯選取是另一個話題，我們這里不展開了。
用這個例子向大家說明，一個數(shù)據(jù)相關(guān)的風(fēng)險告警場景的需求分析大致是怎么做的。
表面上看，這個例子不太像BI系統(tǒng)干的活，更像是一個車聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用場景。事實上，如果要在一個BI看板里面進(jìn)行業(yè)務(wù)決策支持的應(yīng)用，他要面對的需求場景和解決方案都會更復(fù)雜一些。
之前的文章里我們提過，BI系統(tǒng)做數(shù)據(jù)決策之所以是一個比較難的問題，是因為現(xiàn)實世界存在復(fù)雜性。復(fù)雜性決定了在做數(shù)據(jù)賦能和業(yè)務(wù)決策相關(guān)的數(shù)據(jù)產(chǎn)品設(shè)計時，要避免『一刀切』的想法，避免『畢其功于一役』，避免設(shè)想自己的設(shè)計能夠『一次成功』，這是一個不斷調(diào)優(yōu)的過程（如果是一名策略產(chǎn)品經(jīng)理或者算法產(chǎn)品經(jīng)理，應(yīng)該能很好理解），調(diào)整好心態(tài)，我們開始吧。
用數(shù)據(jù)來做風(fēng)險告警，大概有這么幾種方案：
數(shù)據(jù)+策略/規(guī)則
數(shù)據(jù)+數(shù)據(jù)挖掘/機(jī)器學(xué)習(xí)
數(shù)據(jù)+知識圖譜
本文從產(chǎn)品角度，給大家介紹需求場景如何與這些解決方案相結(jié)合。
下面來看一個數(shù)據(jù)安全審計的例子。
現(xiàn)在，平臺已經(jīng)有了敏感字段管理，對于用戶的導(dǎo)出權(quán)限一般來說不做限制，但是會去監(jiān)控用戶的導(dǎo)出操作與導(dǎo)出量行為，如果操作行為上看用戶的導(dǎo)出超過了正常業(yè)務(wù)需要，就屬于疑似異常導(dǎo)出，平臺要能識別這種異常并且發(fā)出風(fēng)險告警。
這是一個我們通常會遇到的需求描述。表面上看，需求很明確，但仔細(xì)一琢磨，就會發(fā)現(xiàn)這個描述有很多模糊的地方。
這里面最大的需要明確的點，就是如何定義疑似異常導(dǎo)出的行為，即風(fēng)險識別。
那么根據(jù)不同層次的需求，我們的解決辦法有相應(yīng)的不同：
業(yè)務(wù)側(cè)說，我們有很明確需要監(jiān)控的重點表，根據(jù)之前的業(yè)務(wù)case，當(dāng)發(fā)生這些行為的時候（同一天內(nèi)多次導(dǎo)出不同查詢條件的同一個表的數(shù)據(jù)；同一天內(nèi)導(dǎo)出總數(shù)據(jù)量超過xxx條數(shù)）就是疑似異常導(dǎo)出。只要先識別出這些行為推送給我們，通過一些日志去判斷是否真的是異常就可以。
首先判斷，這是一個事后風(fēng)險管控+總量類風(fēng)險（水平監(jiān)控）的需求，因為導(dǎo)出行為已經(jīng)發(fā)生了；其次，我們判斷數(shù)據(jù)決策的要求水平，業(yè)務(wù)方對告警的精度要求不高，他們已經(jīng)有了明確的通過實際案例積累下來的規(guī)則，
數(shù)據(jù)要做的是什么呢？幫助業(yè)務(wù)方在進(jìn)行風(fēng)險識別的時候提升效率、也就是篩選一個大面積的數(shù)據(jù)集，然后推送給業(yè)務(wù)人員進(jìn)一步識別。
需求到這個程度大致明確了，我們可以使用數(shù)據(jù)+策略的產(chǎn)品解決方案。即統(tǒng)計每個用戶對監(jiān)控的表的單日導(dǎo)出次數(shù)，和每個用戶對監(jiān)控的表的當(dāng)日單出總量，兩者有一項超出閾值（或者同時發(fā)生時），將用戶信息及操作日志推送給指定的管理員用戶。
現(xiàn)在，來看一下迭代需求。對接人反饋，第一期上線后，確實解決了大海撈針的問題，但是現(xiàn)在公司規(guī)模擴(kuò)大了，數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)分析人員增加，現(xiàn)在推送的疑似異常也多了很多，用戶已經(jīng)分析審核不過來了，能不能把風(fēng)險比較高的給我們，低風(fēng)險的那些就先給這些用戶做一些告警提示。業(yè)務(wù)對接人還提出來一些想法，比如按照導(dǎo)出次數(shù)大小或者按照數(shù)據(jù)量大小去分這個風(fēng)險高低，低風(fēng)險可以等審核人員有空的時候進(jìn)行抽查。
首先通過判斷，這是一個迭代需求，需求還是事后風(fēng)險管控+水平監(jiān)控。
然后通過分析，這些新增的內(nèi)容，是對于告警的精度要求提升了，說白了，就是要降燥。
業(yè)務(wù)方給的解決方案是：通過對識別出的異常進(jìn)行分級，不同的級別對應(yīng)不同的處理辦法。怎么判斷我們能不能按照業(yè)務(wù)提出這個解決方案去做呢？
我們從產(chǎn)品發(fā)展的角度分析一下：
這個解決方案進(jìn)行了風(fēng)險分級處理，不同級別風(fēng)險，告警方式不同。這個思路肯定沒有問題。
在再進(jìn)一步看，如何分級，用什么原則去分級呢？我們發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)提供的這個分級的策略比較剛性，如果用一個固定的數(shù)據(jù)指標(biāo)值，可能會有兩個問題：
1.導(dǎo)出數(shù)據(jù)量和次數(shù)與風(fēng)險閾值的關(guān)系，是和表本身存儲的內(nèi)容和數(shù)據(jù)量有關(guān)，也許不同的表閾值是不同的（意味著有巨大的維護(hù)規(guī)則的工作）。
2. 隨著業(yè)務(wù)規(guī)模發(fā)展，存儲的數(shù)據(jù)量規(guī)模也會變化，即使同一個表，風(fēng)險告警閾值很容易就會需要變更。
那么這個規(guī)則從擴(kuò)展性來說，閾值不適合使用一個固定的值了，而是一個受到一些影響因素會發(fā)生變化的數(shù)。
經(jīng)過一番需求分析，發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)對接人提供的解決方案思路是ok的，但是細(xì)節(jié)還需要進(jìn)一步去設(shè)計。那么這次產(chǎn)品迭代的目標(biāo)是就是需要在數(shù)據(jù)監(jiān)控的基礎(chǔ)上，動態(tài)的去進(jìn)行風(fēng)險分級。
有些小伙伴會說，這個時候該算法工程師上啦！應(yīng)該讓算法同學(xué)出解決方案了。
我要說，這個時候其實產(chǎn)品的核心邏輯還沒思考清楚，算法同學(xué)接到需求，只會丟給你一個白眼好嘛！
怎么去梳理這個核心邏輯呢？
我的答案是，要去思考這件事情的本質(zhì)是什么，抽象出來。我們要理解的事情是---風(fēng)險告警推送給審核人員，他們到底在審核什么？
帶著這個問題和業(yè)務(wù)人員交流，溝通后發(fā)現(xiàn)，審核要找出用戶是不是真的出于不好的目的（比如盜取數(shù)據(jù)）導(dǎo)出數(shù)據(jù)。那么，我們風(fēng)險識別，就是去能夠識別用戶行為的惡意程度，而風(fēng)險的分級，就是惡意程度的分級。
現(xiàn)在，需求轉(zhuǎn)化成為了一個相對定量的，評估用戶在平臺進(jìn)行數(shù)據(jù)導(dǎo)出或者查詢等一系列行為的惡意程度。惡意程度，如何量化？可以從結(jié)果去推導(dǎo)，用戶操作得到的數(shù)據(jù)結(jié)果整合后，如果這些內(nèi)容流出，對公司造成損失程度。把惡意程度和損失程度做了一個對等變換，如何看損失程度呢？通過和業(yè)務(wù)方調(diào)研了解到泄露出去的數(shù)據(jù)，包含的內(nèi)容以及內(nèi)容的組合，如果會推算出一些不公開的數(shù)據(jù)，或者通過單元數(shù)據(jù)加工可得到一些財務(wù)數(shù)據(jù)，這種就屬于損失比較高的了。
原來如此，不同損失程度其實和疑似泄露的數(shù)據(jù)集的特征有關(guān)系。這個數(shù)據(jù)集不一定是從有一個表導(dǎo)出的，也有可能是好幾個表數(shù)據(jù)組合的。和數(shù)據(jù)量明細(xì)也許不一定高相關(guān)（不同特征的權(quán)重是不一樣的）。
到了這一步，核心邏輯就整理出一個大概輪廓了：找到某個用戶一系列操作行為組合出的數(shù)據(jù)集的特征，與我們的目標(biāo)值（損失程度較高的數(shù)據(jù)集）特征，他們的相似程度，相似度越高，風(fēng)險越高。
現(xiàn)在，產(chǎn)品思路理清楚了，我們可以去和算法同學(xué)討論，使用什么樣數(shù)據(jù)挖掘/機(jī)器學(xué)習(xí)的算法能夠達(dá)成需求目標(biāo)。當(dāng)然，還會遇到算法同學(xué)提出的一些別的問題，需要共同討論再進(jìn)一步得出更詳細(xì)的解決方案。
好了，這個例子對于需求分析說的比較詳細(xì)，通過對需求不斷抽絲剝繭，一步一步深入，最后得到一個解決方案。
未來會繼續(xù)對數(shù)據(jù)決策相關(guān)做探討，也歡迎大家和我交流。
說明：作者用了一個虛擬的案例，或者說一個思想實驗，與實際上數(shù)據(jù)安全審計的類似場景會有不同的地方，但是解決問題的思路很值得學(xué)習(xí)和思考。
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3. 發(fā)布垃圾廣告信息：以推廣曝光為目的，發(fā)布影響用戶體驗、擾亂本網(wǎng)站秩序的內(nèi)容，或進(jìn)行相關(guān)行為。主要表現(xiàn)為：
1)多次發(fā)布包含售賣產(chǎn)品、提供服務(wù)、宣傳推廣內(nèi)容的垃圾廣告。包括但不限于以下幾種形式：
2)單個帳號多次發(fā)布包含垃圾廣告的內(nèi)容；
3)多個廣告帳號互相配合發(fā)布、傳播包含垃圾廣告的內(nèi)容；
4)多次發(fā)布包含欺騙性外鏈的內(nèi)容，如未注明的淘寶客鏈接、跳轉(zhuǎn)網(wǎng)站等，誘騙用戶點擊鏈接
5)發(fā)布大量包含推廣鏈接、產(chǎn)品、品牌等內(nèi)容獲取搜索引擎中的不正當(dāng)曝光；
6)購買或出售帳號之間虛假地互動，發(fā)布干擾網(wǎng)站秩序的推廣內(nèi)容及相關(guān)交易。
7)發(fā)布包含欺騙性的惡意營銷內(nèi)容，如通過偽造經(jīng)歷、冒充他人等方式進(jìn)行惡意營銷；
8)使用特殊符號、圖片等方式規(guī)避垃圾廣告內(nèi)容審核的廣告內(nèi)容。
4. 色情低俗信息，主要表現(xiàn)為：
1)包含自己或他人性經(jīng)驗的細(xì)節(jié)描述或露骨的感受描述；
2)涉及色情段子、兩性笑話的低俗內(nèi)容；
3)配圖、頭圖中包含庸俗或挑逗性圖片的內(nèi)容；
4)帶有性暗示、性挑逗等易使人產(chǎn)生性聯(lián)想；
5)展現(xiàn)血腥、驚悚、殘忍等致人身心不適；
6)炒作緋聞、丑聞、劣跡等；
7)宣揚(yáng)低俗、庸俗、媚俗內(nèi)容。
5. 不實信息，主要表現(xiàn)為：
1)可能存在事實性錯誤或者造謠等內(nèi)容；
2)存在事實夸大、偽造虛假經(jīng)歷等誤導(dǎo)他人的內(nèi)容；
3)偽造身份、冒充他人，通過頭像、用戶名等個人信息暗示自己具有特定身份，或與特定機(jī)構(gòu)或個人存在關(guān)聯(lián)。
6. 傳播封建迷信，主要表現(xiàn)為：
1)找人算命、測字、占卜、解夢、化解厄運(yùn)、使用迷信方式治病；
2)求推薦算命看相大師；
3)針對具體風(fēng)水等問題進(jìn)行求助或咨詢；
4)問自己或他人的八字、六爻、星盤、手相、面相、五行缺失，包括通過占卜方法問婚姻、前程、運(yùn)勢，東西寵物丟了能不能找回、取名改名等；
7. 文章標(biāo)題黨，主要表現(xiàn)為：
1)以各種夸張、獵奇、不合常理的表現(xiàn)手法等行為來誘導(dǎo)用戶；
2)內(nèi)容與標(biāo)題之間存在嚴(yán)重不實或者原意扭曲；
3)使用夸張標(biāo)題，內(nèi)容與標(biāo)題嚴(yán)重不符的。
8.「飯圈」亂象行為，主要表現(xiàn)為：
1)誘導(dǎo)未成年人應(yīng)援集資、高額消費(fèi)、投票打榜
2)粉絲互撕謾罵、拉踩引戰(zhàn)、造謠攻擊、人肉搜索、侵犯隱私
3)鼓動「飯圈」粉絲攀比炫富、奢靡享樂等行為
4)以號召粉絲、雇用網(wǎng)絡(luò)水軍、「養(yǎng)號」形式刷量控評等行為
5)通過「蹭熱點」、制造話題等形式干擾輿論，影響傳播秩序
9. 其他危害行為或內(nèi)容，主要表現(xiàn)為：
1)可能引發(fā)未成年人模仿不安全行為和違反社會公德行為、誘導(dǎo)未成年人不良嗜好影響未成年人身心健康的；
2)不當(dāng)評述自然災(zāi)害、重大事故等災(zāi)難的；
3)美化、粉飾侵略戰(zhàn)爭行為的；
4)法律、行政法規(guī)禁止，或可能對網(wǎng)絡(luò)生態(tài)造成不良影響的其他內(nèi)容。
二、違規(guī)處罰
本網(wǎng)站通過主動發(fā)現(xiàn)和接受用戶舉報兩種方式收集違規(guī)行為信息。所有有意的降低內(nèi)容質(zhì)量、傷害平臺氛圍及欺凌未成年人或危害未成年人身心健康的行為都是不能容忍的。
當(dāng)一個用戶發(fā)布違規(guī)內(nèi)容時，本網(wǎng)站將依據(jù)相關(guān)用戶違規(guī)情節(jié)嚴(yán)重程度，對帳號進(jìn)行禁言 1 天、7 天、15 天直至永久禁言或封停賬號的處罰。當(dāng)涉及欺凌未成年人、危害未成年人身心健康、通過作弊手段注冊、使用帳號，或者濫用多個帳號發(fā)布違規(guī)內(nèi)容時，本網(wǎng)站將加重處罰。
三、申訴
隨著平臺管理經(jīng)驗的不斷豐富，本網(wǎng)站出于維護(hù)本網(wǎng)站氛圍和秩序的目的，將不斷完善本公約。
如果本網(wǎng)站用戶對本網(wǎng)站基于本公約規(guī)定做出的處理有異議，可以通過「建議反饋」功能向本網(wǎng)站進(jìn)行反饋。
(規(guī)則的最終解釋權(quán)歸屬本網(wǎng)站所有)