风控核心是识别“行为异常”和“数据失真”，需建立行为基线并实时比对偏差；分层布防包括Nginx+Lua限流、SDK设备指纹校验、Flink实时行为分析、LightGBM模型打分；特征须版本化存入HBase，支持回溯复现。
电商风控不是堆规则，而是识别用户行为是否偏离正常模式。比如同一设备1分钟内下单50次、新注册账号立刻抢券再秒退、收货地址全国随机分布但支付银行卡全是同一张——这些不是孤立事件，背后是脚本、群控、黑产工具的痕迹。关键在建立“行为基线”，用历史数据定义什么是“正常”，再实时比对偏差。
单点方案容易被绕过，Java电商项目通常分层布防：
日志和订单数据本身没价值，关键在加工出可解释的特征：
所有特征必须带版本号存入HBase，支持回溯分析——某次大促后发现漏判，可拉取当时特征快照复现模型输入，快速定位是特征失效还是阈值不合理。
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写代码时细节决定风控实效：
基本上就这些。风控不是一锤子买卖，得靠数据反馈持续调优规则和模型——今天拦住的攻击手法，明天可能就变异了。
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