京东星盾 - 核心能力（风控技术体系） 原文标题：京东星盾

人机识别

人机识别的目标在于验证一个用户是正常用户还是机器模拟。通过构建合理的验证方式以及后台机器学习模型算法，人机识别可以有效的识别正常的用户行为和恶意攻击行为，从而阻止恶意流量的访问

设备指纹

设备指纹通过前后端技术以及算法为用户设备生成唯一的设备ID。通过挖掘聚集性等特征，识别风险、防范风险，通过建立客户与设备关系分析用户行为，提高用户体验

行为序列

击键特性与指纹、脸型一样，都能反映人的行为特性。行为序列技术通过构建用户击键节奏的时序特征，采用机器学习算法对用户的行为轨迹进行综合判断，从而识别用户操作中的异常

无监督学习

无监督算法是在无标签的情况下、通过分析个体之间的关系和共性，分成不同的群体，同一个群体内的关系较强，而一个群体与另一个群体间的关系较弱。同时可以提前做出风险预警，对传统人工规则和有监督学习是一个较好的补充和提升

AI风控模型

基于京东自有交易数据、全链路用户行为数据、实名认证数据、合作机构数据等海量数据，利用大数据分析、数据挖掘、机器学习、人工智能、设备指纹、行为序列、生物探针等技术，结合各业务场景构建相应的风控模型，可支持离线、实时的风险管控，提升风控处置效果并提高处置效率

高风险数据库

基于京东海量交易数据、全链路用户行为数据、合作机构数据等多源数据，借助大数据分析、模型智能识别等技术手段，形成覆盖全网的黑名单库，包含中介设备、盗号设备、异常IP、小号手机号、套现地址、身份证黑名单等多维度高风险数据库