Kafka+Flink构建秒级异常检测系统

“基于行动者（人或机器）的行为是否正常作出决策”的异常检测技术，已广泛应用于各大领域，如金融场景中的交易检测、贷款检测；工业场景中的生产线预警；安防场景中的入侵检测等。消息队列Kafka+流计算Flink，就是这项技术的关键。

技术实现

在线系统，常见检测功能：

1）针对单条事件进行检测 ；
2）根据全局上下文进行检测，比如全局黑名单；
3）根据用户画像或近期一段时间的信息进行检测，比如最近20次交易时间与地点 。

消息队列kafka

1）将检测的事件、检测的结果、拒绝或通过的原因等数据发送到下游，供流计算和离线计算进行处理。

Flink近实时处理

1）汇总统计全局的检测状态，并做同期对比，比如规则拦截率变化、全局通过率波动；
2）近实时的更新用户的属性，如最近的交易时间&地点。

实现方法

在线检测系统

交易的异常检测的实现，可以是一个web服务器，或者是嵌入到客户端的系统。其主要任务就是检阅到来的事件并反馈同意或拒绝。

针对每一个进入的事件，可以进行三个层次的检测：

事件级检测：只用该事件本身就能完成检测，比如格式判断或基本规则验证（例如：10＜A＜30，B不为空等等）

全局上下文检测：在全局信息中的上下文中，比如存在一个全局的黑名单，判断该用户是否在黑名单中。

画像内容检测：针对该行动者本身的跨多条记录分析，比如该用户前100次交易都发生在杭州，而本次交易发生在北京且距上次交易只有10分钟，那就有理由发出异常信号。系统至少要保存三方面的内容，一是整个检测的过程，一是进行判断的规则，一是所需的全局数据，除此之外，根据需要决定是否把用户画像在本地做缓存。

Kafka大数据通讯

kafka主要用来把检测的事件、检测的结果、拒绝或通过的原因等数据发送到下游，供流计算和离线计算进行处理。

Flink近实时处理

系统完成了异常检测，并把决策发送到了kafka，接下来需要使用这些数据针对当前的策略进行新一轮的防御性检测。系统常见异常：

某条规则之前的拦截率是20%，突然降低到了5%；

某天规则上线后，大量的正常用户均被拦截掉了；

某个人在电子产品上的花费突然增长了100倍，但同时其他人也有很多类似的行为，这可能具有某种说得通的解释（比如Iphone上市）；

某人连续几次行为，单次都正常，但不应该有这么多次，比如一天内连续买了100次同一产品（开窗分析）；

业务方根据流计算产生的近实时结果能够及时发现规则有没有问题，进而对规则作出调整。 除此之外，流计算还能进行用户画像的实时更新，比如统计用户过去10分钟的几次行为，最近10次的登陆地点等等。

Maxcompute/hadoop离线存储于探索性分析

通过脚本、sql、或机器学习算法来进行探索性分析，发现新的模型，比如通过聚类算法把用户进行聚类、对行为打标后进行模型的训练等等，或者周期性的重新计算用户画像。

Hbase用户画像

Hbase保存着流计算&离线计算产生的用户画像，供检测系统使用且能满足实时查询的需求。

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