[发明专利]一种自主学习的业务风控规则引擎系统及风险评估方法

权利要求书

1.一种自主学习的业务风险评估方法，基于一种自主学习的业务风控规则引擎系统实现，其特征在于，该系统包括业务数据fanout组件、时序数据存储系统、时序数据分析系统、以及实时风控规则引擎，其中：

所述业务数据fanout组件接收业务系统的日志数据，并将所述日志数据进行镜像复制，并分发给所述时序数据存储系统以及所述实时风控规则引擎；

所述时序数据存储系统以时序形式将来自所述业务数据fanout组件的日志数据存储为时序业务数据，所述时序数据分析系统以固定的时间间隔对所述时序业务数据进行统计分析，找出异常数据的特征值，并将所述特征值抽象成为动态防控规则；

所述实时风控规则引擎根据来自所述业务数据fanout组件的日志数据，逐条执行预定义的防控规则以及由所述时序数据分析系统生成的动态防控规则，并将执行得到的风险评估结果返回给业务系统；

所述时序数据分析系统还包括定时模块、聚合统计库、聚合统计分析模块、以及特征规则匹配模块，其中：

所述定时模块用于设定所述时序数据分析系统进行数据分析的时间间隔；所述聚合统计库中预先保存有特定的时序查询语句，所述时序查询语句用于对业务数据进行统计分析；所述聚合统计分析模块通过执行所述聚合统计库中的时序查询语句，得到聚合统计分析结果；所述特征规则匹配模块将所述聚合统计分析结果与预定义的特征规则进行比对，进一步判断业务数据是否为异常数据；

当发现异常数据时，所述时序数据分析系统根据异常数据的特征值生成若干条动态防控规则，并将所述动态防控规则发送至所述实时风控规则引擎；

该方法包括以下步骤：

S1、业务系统收到外部请求后，将记录所述请求的日志数据发送至业务数据fanout组件，所述业务数据fanout组件将所述日志数据进行镜像复制，分别发送给时序数据存储系统以及实时风控规则引擎；

S2、所述时序数据存储系统以时序形式将所述日志数据存储为时序业务数据；

S3、时序数据分析系统以固定的时间间隔对所述时序业务数据进行统计分析，找出异常数据的特征值，并将所述特征值抽象成为动态防控规则；

S31、时序数据分析系统以固定的时间间隔，通过聚合统计分析模块定时对时序业务数据执行聚合统计库中的查询语句，得到聚合统计分析结果；

S32、特征规则匹配模块将所述聚合统计分析结果与预定义的特征规则进行比对，判断所述聚合统计分析结果对应的业务数据是否为异常数据；

S33、当发现异常数据时，时序数据分析系统根据所述异常数据的特征值生成若干条动态防控规则，并将所述动态防控规则发送至实时风控规则引擎；

S4、实时风控规则引擎根据来自所述业务数据fanout组件的日志数据，逐条执行预定义的防控规则以及由所述时序数据分析系统生成的动态防控规则，并将执行得到的风险评估结果返回给业务系统；

所述时序业务数据包括业务场景标签以及时间戳，所述业务场景标签包括若干关键字及对应的特征值；

所述动态防控规则包括表达式以及所述表达式成立时执行的操作，所述表达式的内容根据异常数据的关键字及特征值确定，所述操作根据异常数据对应的业务请求来确定，包括拒绝访问、阻断请求。