支付平台
盗卡测试攻击在几秒内就被频次计数器发现，并在下一次尝试之前被拦截。
核心数据金融科技Performance 和 Scale 套餐
实时欺诈检测
在请求链路中为每笔支付评分，频次计数器、已知黑名单、银行卡频率和模型特征都从一台服务器读取。
- 种信号对应每笔支付
- 4
- 在批准之前
- 链路内
- 黑名单内存
- 固定
步骤 1 / 5
按卡统计尝试次数
每张卡每分钟一个计数器，第一次递增后设置一分钟过期。
示例会话playing
# 按卡统计尝试次数
hotkv> INCR velocity:card:4f1a:m
(integer) 7
使用真实 HotKV 命令和示例回复的动画演示。点击任意步骤即可跳转。 命令和回复保持英文，与您在 HotKV 中输入和看到的完全一致。
问题所在
欺诈检查必须在支付获批之前完成，并且不超出结账的延迟预算。真正重要的信号，例如这张卡在过去一分钟内尝试了多少次，或这台设备是否在黑名单上，很难从事务型数据库中快速算出来。
HotKV 如何解决
HotKV 让这些信号随时就绪。带短过期时间的计数器跟踪频次，Bloom 过滤器回答某张卡或某台设备是否已知有风险，Count-min sketch 估算一张卡在一天中的使用次数，特征存储则为风险模型提供输入。规则引擎或模型在支付通过之前将它们综合起来。
逐步演示
逐条命令，看看发生了什么
- 01
按卡统计尝试次数
每张卡每分钟一个计数器，第一次递增后设置一分钟过期。
INCR velocity:card:4f1a:m - 02
检查黑名单
一个记录已知风险设备的 Bloom 过滤器，内存固定。
BF.EXISTS blocked:devices dev:8812 - 03
今天用了多少次？
Count-min sketch 可估算数百万张卡的使用次数，而无需为每张卡设一个计数器。
CMS.QUERY cards:today card:4f1a - 04
模型特征
供风险模型使用的账户时长、常用国家和平均订单金额。
FEATURE.GET risk_features account:42 - 05
扣款之前做出决定
一个注册三天的账户出现高频次。这笔支付被送去审核，而不是发给服务商。
XADD fraud:review * card 4f1a account 42 score 0.91
适用场景
真实场景
交易平台
订单异常的新账户和黑名单上的设备被送去人工审核。
促销与推荐
通过按设备和支付方式统计兑换次数，抓出优惠券滥用。
内置功能
您将获得
频次计数器
每个时间桶用 INCR 配合过期时间，精度可达纳秒。
INCREXPIRENEXPIRE黑名单
针对银行卡、设备和邮箱的 Bloom 过滤器。
BF.ADDBF.EXISTS频率估算
Count-min sketch 用于超大键空间中的使用次数估算。
CMS.INCRBYCMS.QUERY模型特征
供风险模型使用的带类型特征。
FEATURE.GET常见问题
Bloom 过滤器会拦下正常客户吗？
它会以您配置的误判率报告假阳性，因此应该用它来触发额外检查，而不是直接拒绝。
规则在哪里运行？
在您自己的服务中。HotKV 快速提供信号，让您的规则或模型能在结账的延迟预算内做出决定。
哪些套餐包含此功能？
计数器和概率数据结构在所有套餐中均可使用。特征存储包含在 Performance 和 Scale 套餐中。