1.背景
互联网的迅速发展，为电子商务兴起提供了肥沃的土壤。2014年，中国电子商务市场交易规模达到13.4万亿元，同比增长31.4%。其中，B2B电子商务市场交易额达到10万亿元，同比增长21.9%。这一连串高速增长的数字背后，不法分子对互联网资产的觊觎，针对电商行业的恶意行为也愈演愈烈，这其中，最典型的就是黄牛抢单囤货和商家恶意刷单。黄牛囤货让广大正常用户失去了商家给予的优惠让利;而商家的刷单刷好评，不仅干扰了用户的合理购物选择，更是搅乱了整个市场秩序。
京东作为国内电商的龙头企业，在今天遭受着严酷的风险威胁。机器注册账号、恶意下单、黄牛抢购、商家刷单等等问题如果不被有效阻止，会给京东和消费者带来难以估量的损失
互联网行业中，通常使用风控系统抵御这些恶意访问。在技术层面上来讲，风控领域已逐渐由传统的“rule-base”(基于规则判断)发展到今天的大数据为基础的实时+离线双层识别。Hadoop，Spark等大数据大集群分布式处理框架的不断发展为风控技术提供了有效的支撑。
2.什么是“天网”
在此背景下，京东风控部门打造“天网”系统，在经历了多年沉淀后，“天网”目前已全面覆盖京东商城数十个业务节点并有效支撑了京东集团旗下的京东到家及海外购风控相关业务，有效保证了用户利益和京东的业务流程。
“天网“作为京东风控的核心利器，目前搭建了风控专用的基于spark的图计算平台，主要分析维度主要包括：用户画像，用户社交关系网络，交易风险行为特性模型。
其系统内部既包含了面向业务的交易订单风控系统、爆品抢购风控系统、商家反刷单系统，在其身后还有存储用户风险信用信息及规则识别引擎的风险信用中心(RCS)系统，专注于打造用户风险画像的用户风险评分等级系统。
下面，我们将从用户可以直接感知的前端业务风控系统和后台支撑系统两部分对天网进行剖析：
3.前端业务风控系统
1交易订单风控系统
交易订单风控系统主要致力于控制下单环节的各种恶意行为。该系统根据用户注册手机，收货地址等基本信息结合当前下单行为、历史购买记录等多种维度，对机器刷单、人工批量下单以及异常大额订单等多种非正常订单进行实时判别并实施拦截。
目前该系统针对图书、日用百货、3C产品、服饰家居等不同类型的商品制定了不同的识别规则，经过多轮的迭代优化，识别准确率已超过99%。对于系统无法精准判别的嫌疑订单，系统会自动将他们推送到后台风控运营团队进行人工审核，运营团队将根据账户的历史订单信息并结合当前订单，判定是否为恶意订单。从系统自动识别到背后人工识别辅助，能够最大限度地保障订单交易的真实有效性。
2 爆品抢购风控系统
在京东电商平台，每天都会有定期推出的秒杀商品，这些商品多数来自一线品牌商家在京东平台上进行产品首发或是爆品抢购，因此秒杀商品的价格会相对市场价格有很大的优惠力度。
但这同时也给黄牛带来了巨大的利益诱惑，他们会采用批量机器注册账号，机器抢购软件等多种形式来抢购秒杀商品，数量有限的秒杀商品往往在一瞬间被一抢而空，一般消费者却很难享受到秒杀商品的实惠。针对这样的业务场景，秒杀风控系统这把利剑也就顺势而出。
在实际的秒杀场景中，其特点是瞬间流量巨大。即便如此，“爆品抢购风控系统”这把利剑对这种高并发、高流量的机器抢购行为显示出无穷的威力。目前，京东的集群运算能力能够到达每分钟上亿次并发请求处理和毫秒级实时计算的识别引擎能力，在秒杀行为中，可以阻拦98%以上的黄牛生成订单，最大限度地为正常用户提供公平的抢购机会。
3商家反刷单系统
随着电商行业的不断发展，很多不轨商家尝试采用刷单、刷评价的方式来提升自己的搜索排名进而提高自家的商品销量。随着第三方卖家平台在京东的引入，一些商家也试图钻这个空子，我们对此类行为提出了 “零容忍”原则，为了达到这个目标，商家反刷单系统也就应运而生。