微信支付基於圖計算的反欺詐實踐

導讀： 微信支付作為一個國民級工具，使用者量級很大，而且使用者黏性也很強，這麽多使用者每天在用，就會產生大量的交易、連線。黑產對技術的嗅覺是非常靈敏的，如果一個產品連黑產都沒有關註的話，那這個產品很難稱之為好產品。

我們每天也和微信支付大量的黑灰使用者對抗，而且是在一個十億結點，萬億邊的網路進行對抗，因此我們需要用到網路化的利器：圖演算法和圖資料庫。這次分享，希望把我們之前的圖計算套用的一些經驗，還有一路走過的坑，跟各位分享。主要內容包括：① 風控新視角；② 圖計算平台；③ 支付的實踐；④ 科技向善成果。

01風控新視角

1. 風控的全新視角：各種騙術層出不窮

最近有一位國外的馬老師（馬斯克）很火，雖然他的產品在國內爭議非常大，但是在美國，捧誰誰火，比如狗狗幣推成天狗，帶貨能力非常強，這種一夜暴富的情緒傳到國內，會發現如果平時聊天不聊「幣」，可能跟朋友就聊不下去了。所以最近發現詐騙份子利用這一點，推出各種比如空氣幣傳銷幣等，這些都是新型的資金盤，也成了我們最近風控反詐的熱點。

2. 特征工程還是網路工程

正因為有各類層出不窮的新型詐騙手法，我們馬上就會碰到一個痛點：使用者畫像、特征工程不好使了，以我們微信支付為例，我們這麽多年也是在不斷的往上堆特征，特征數量已經達到了6位數，這時你會發現特征堆積的越多，效果提升的其實並不明顯，這是第一個問題，另一個問題是，特征堆積的越多，成本會越高，如右圖的指數曲線一樣。

舉個使用者畫像的例子，比如研究一個人的消費習慣，之前按照天分析，後來會按小時去分析，或者說發現兩個畫像特征特別有用，會考慮把兩者結合起來，做一個交叉特征，這樣特征數量也會漲的特別快，特征數量增長會帶來很多問題，首先是儲存的問題，還有特征管理的問題，包括配置特征告警、特征穩定性、生命周期等等，這一系列的配套工程會讓我們的成本越來越高，所以 從個體的特征工程到全域的網路工程的轉變，會給我們帶來新的視角，新的知識。

3. 網路視角：個人 vs 團伙

另外一個視角是我們看待黑產是個體還是團伙，以前我們印象中黑產可能是一個非常聰明、技術非常好的獨來獨往的黑客，深諳SQL註入、DDOS攻擊等技術，透過各種手段敲詐勒索很多錢。實際上從警情案例來看，黑產大多是右圖的這種情況：團隊有很多頂尖的技術人才、甚至還有北大畢業的、不少黑產躲在山溝裏辦公，反偵意識很強，黑產頭目很會打雞血，內部份工明確，還有大量的手機卡、貓池，身份證和銀行卡等作案工具。互聯網崇尚合作，所以現在黑產更多的是團伙作案，所以我們就需要從個體視角轉換到團伙視角，而且要相信團體能量遠比個體大得