【安全加密】风控画像：账号、设备、行为三维评分

实战应用：用在哪里

单个维度的风控都容易误伤：账号正常但设备可疑、行为异常但设备干净——风控画像把账号、设备、行为三个维度的信号融成一个综合评分，多信号的融合让判断的准确率上一个台阶。

画像的构成

---三维评分：各维度的独立打分
function RiskScore.compute(uid)
    local s = {}
    -- 账号维度：注册时长、实名、历史违规
    s.account = Account.ageDays(uid) >= 90 and 20 or 5
    if RealName.ok(uid) then s.account = s.account + 20 end
    -- 设备维度：设备的信用与常驻状态
    s.device = Device.credit(Device.of(uid))
    -- 行为维度：近期行为的正常度
    s.behavior = Behavior.normalness(uid)
    s.total = s.account + s.device + s.behavior
    return s
end

三个维度的评分各管一摊：账号维度看资历与实名（老号与实名的可信度高）、设备维度看设备的信用与常驻（常用设备的可信度高）、行为维度看近期操作的正常度（行为模式的偏离即扣分）。三位的加权合成为综合分：综合分低于阈值的账号进风控的观察名单，操作的限制按分数分档——评分的分档让处置有渐变的余地而不是一刀切。

评分的消费

---评分的消费：不同阈值对应不同处置
function RiskScore.act(uid, score)
    if score < 30 then
        -- 低分：交易与提现要求二次验证
        Risk.flag(uid, 'trade_2fa')
    elseif score < 15 then
        -- 极低分：冻结敏感操作
        Risk.freeze(uid, 24)
    end
end

评分的消费按区间分档：低分区要求敏感操作的二次验证、极低分区直接冻结 24 小时——处置的力度与风险的等级匹配。评分的动态更新：行为是流式的，每次敏感操作后重算评分，账号的信用可以修复也可以恶化——评分的流动性给改过者机会，也给持续作恶者持续的约束。误伤的申诉通道与评分的修正联动：申诉翻案的案例回灌评分的权重，模型的迭代有真实的纠错数据。

验证与监控

评分的分布与实际违规的命中率对比：高分区的违规占比验证评分的区分度；误伤的申诉翻案率监控，翻案率超标的维度权重回调。

踩坑记录

账号的资历分曾经占比过高，盗来的老账号拿了高分，权重的再平衡把行为的权重提高。设备的信用曾经不分共享环境，网吧的全体玩家集体低分，设备簇的信用按个体计算。评分的规则曾经写死在代码，运营无法调整，规则的配置化让调参自助。

上线要点

三维的权重进配置，权重的调整走数据驱动的评审。评分的构成对内透明、对外保密，透明给团队、保密给对抗。申诉的数据回灌模型，评分的生命力来自持续的纠错。