一、背景介紹

信用卡欺詐
信用卡欺詐是指故意使用偽造、作廢的信用卡，冒用他人的信用卡騙取財物，或用本人信用卡進行惡意透支的行為。在當今數字時代，信用卡欺詐行為越來越被重視。
罪犯可以通過詐騙或者入侵安全級別較低系統來盜竊信用卡卡號。 用盜得的信用卡進行很小額度的消費進行測試。 如果測試消費成功，那么他們就會用這個信用卡進行大筆消費。

信用卡欺詐行為

交易3和交易4應該被標記為欺詐行為，因為交易3是一個100￥的小額交易，而緊隨著的交易4是一個10000￥的大額交易。

另外，交易5、6和交易7就不屬于欺詐交易了，因為在交易5這個500￥的小額交易之后，并沒有跟隨一個大額交易，而是一個金額適中的交易，這使得交易5到交易7不屬于欺詐行為。

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二、架構設計

架構設計

數據流設計

數據流落地實現

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三、Kafka信用卡消費數據

3.1、Kafka Producer

模擬Kafka Producer定時生成消費數據

TransactionData.java:

package fraud_detection;public class TransactionData {private String user;private double money;public TransactionData(){}public TransactionData(String user,double money){this.user=user;this.money=money;}@Overridepublic String toString(){return this.user + "," + this.money;} }

TransactionDataGenerator.java:

package fraud_detection;import java.util.Random;public class TransactionDataGenerator {public static final int USER_SIZE = 10;public static final float BIG_MONEY_PERCENT = 0.02f;static Random random = new Random();public static TransactionData getData(){return new TransactionData(generateUser() , generateMoney()) ;}private static String generateUser(){return "user_"+random.nextInt(USER_SIZE);}private static float generateMoney(){float i = random.nextFloat();if( i > BIG_MONEY_PERCENT){return random.nextFloat() * 1000;}else{return i * 10000000;}}public static void main(String[] args){TransactionData data = null;for(int i = 10000 ;i >0 ; i--){data = getData();System.out.println(data);}} }

TransactionDataProducer.java:

package fraud_detection; import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer; import org.apache.kafka.clients.producer.Producer; import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord; import java.util.HashMap; import java.util.Map; public class TransactionDataProducer {public static void main(String[] args) throws InterruptedException {String topic = "fraud00";Map<String,Object> kafkaProperties = new HashMap<>();kafkaProperties.put("bootstrap.servers","node100:9092,node101:9092,node102:9092");kafkaProperties.put("acks", "all");kafkaProperties.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");kafkaProperties.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(kafkaProperties);int size = 30*1000/10;long interval = 10L;String data = "";for (int i = 0; i < size; i++) {Thread.sleep(interval);data= TransactionDataGenerator.getData().toString();producer.send(new ProducerRecord<>(topic, data));}producer.close();System.out.println("消息發送完成!");} }

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3.2、整合Kafka Transaction數據

FraudDetection.scala:

package flink_kafka import java.util.Properties import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema import org.apache.flink.streaming.api.scala._ import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer object FraudDetection {def main(args: Array[String]): Unit = {val topic = "fraud00"val properties = new Properties()properties.setProperty("bootstrap.servers", "node100:9092")properties.setProperty("group.id", "test")val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironmentval stream = env.addSource(new FlinkKafkaConsumer[String](topic, new SimpleStringSchema(), properties))stream.map(x => {val data = x.split(","); (data(0).trim, data(1).trim.toDouble)}).keyBy(0).mapWithState[(String, Double), Double]((in: (String, Double), state: Option[Double]) =>state match {case None => (("", 0.0), Some(in._2))case Some(previous) => if (in._2 > 10000.0 && previous < 1000.0)((in._1 + "->" + previous, in._2), Some(in._2)) else (("", 0.0), Some(in._2))}).filter(x => x._2 > 0.0).print()env.execute("Fraud Detection")} }

測試：

① 先創建fraud00 話題

將產生的數據存到/tmp目錄下（了解）

② 運行FraudDetection:

③ 運行TransactionDataProducer

結果：

總結

以上是生活随笔為你收集整理的学习笔记Flink（八）—— 基于Flink 在线交易反欺诈检测的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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