改进灾难恢复策略的意见

• Distinct：如策略“ip维度设备介质的数目”，该例子解决换设备作弊。适用于维度对象去重后值较多，如cookie的个数，行业的个数，国家的个数等值较分散的场景。
• 集中度：比如策略“广告主维度top K的ip的点击占比”，该例子解决特定ip攻击广告主的情况，适用于不可列特征值的top K值较集中的场景。
• 子维度Distinct数目分布：比如策略“广告主主维度下的IP子维度下不同cookie数目的分布”——该例子解决换cookie攻击Memberid的。这里广告主是主维度，IP是子维度。适用于子维度换ip，换useragent，换设备介质等，子维度下某个特征取值分布于基准有差异。
• 计数分布：比如策略“IP维度设备介质子维度点击次数的分布”，该例子解决机器均匀点击作弊。适用于子维度点击次数与基准差异，主要是多次点击。

5 主动发现作弊

主动发现作弊是为了在客户申诉前发现并召回作弊，以提升客户体验，但其实也已经出现作弊了。

• 异常检测。[7]和[8]分别是之前我整理的中文和英文版“从时间序列、统计、距离、线性方法、分布、树、图、行为序列、有监督机器学习和深度学习模型等多个角度的异常检测方法”。我们用这些方法结合上述特征工程环节的维度、特征、类型，提前发现异常。比如“memberid的点击率和推广时长的变化，或者某些维度下的其他的广告指标”。如果策略准确率达到上线要求则部署到线上，否则需要对挖掘的数据做进一步分析，针对发现的作弊调研策略。
• 运营人员去市场上调研作弊器。
• 自己构建各种作弊数据模拟攻击反作弊系统，观察其鲁棒性。
• 蜜罐。收集作弊者的更多信息。

6 核心算法

识别机器作弊(点)

早期的作弊是机器点击、业务上的无效点击上线规则，规则只关注较少维度的信息。比如识别爬虫、内网点击。我们称之为单点反作弊。

识别个人简单作弊(线)

在作弊者升级到人工作弊后，我们会升级到计数、比例、分布等统计策略和行为序列模型。我们称之为线上反作弊。

下图是我们发现的网站某行业出现的一类攻击，作弊者只访问A、B、C、G共4类页面，因为他的目的就是点广告。正常用户访问页面很丰富。还会访问D、E、F、H等页面，想咨询买东西。

我们将用户近7天在网站的访问页面序列作为特征，识别本次点击是否是作弊点击。先通过Word2Vec对每个页面进行文本向量化编码。然后模型预测向量序列是否是作弊点击。
 

6.明确的治理结构

由于RPA需要与员工相同的访问权限，因此需要为每个应用程序明确定义访问权限。通过这种方式，治理结构得到了更好的定义，因此每个人都知道自己的应用程序。

7.快速处理客户请求

使用RPA，可以实时处理客户的请求;因此，可以在几秒钟内看到结果。RPA的另一个重要功能是自动化处理客户请求。在这种情况下，客户必须提交一些文件以供进一步批准，而没有实现自动化的话，整个过程可能需要一个月的时间，因为文件必须经过审查和签署，或者以其他方式由不同人员批准。然而，自动化此过程可将文档处理的时间缩短到几天，可以满足客户的需求，因为没有人喜欢等待太久。

8.快速进步

一旦企业实施了RPA，其业务将在几周内经历巨大的变化，并且将看到可观的进步。平均来说，企业执行RPA项目的时间大约需要8周。

9.高质量的一致性

在多个系统中进行人工数据复制的员工容易感到疲劳，他们可能会忘记一些事情，并且可能粗心或犯错。有时这种人为因素可能对企业造成灾难性影响。RPA在这方面可以发挥重要作用，不仅因为可以排除了出错的可能性，而且还因为它不会使数据失真。RPA使用一种模式来完成类似任务，从而提供了一致而精确的过程。其逻辑是中小型企业与RPA团队一起开发，他们致力追求最高质量的流程和输出。

10.更好的服务等级协议(SLA)分析

借助图表，RPA可以监视服务等级协议(SLA)的当前进度以及与绩效有关的问题，以帮助了解企业团队的工作是否有所改善。

尽管服务等级协议(SLA)具有这些优点，但这种技术并不是为了替代人工劳动而设计的，它只是为了促进和加速管理过程和工作流程。

（编辑：烟台站长网）

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