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图说：蒋昌俊 校方供图
他30余年致力于网络金融安全研究，攻克了系统风险防控瞬时精准辨识的重大技术困难，主持建立了我国首个网络生意业务风险防控体系、系统及标准，为我国互联网金融体量跃升全球第一提供了有效支撑。
他，就是新当选的中国工程院院士、同济大学电子与信息工程学院教授蒋昌俊。
1682亿元，2135亿元，2684亿元，4982亿元……这是过去四年天猫“双十一”的成交额。在本年刚刚过去的“双十一”中，天猫成交额以5403亿元再创新高。值得骄傲的是，作为数字经济的代表，阿里巴巴蓬勃发展的背后，是蒋昌俊和他的团队所研发的风险防控技术在保驾护航。
从无到有构建风险防控系统
随着电子商务的兴起，互联网支付迅猛发展，个中蕴含的风险如何防控？电子支付平台如何既能处理洪峰般的生意业务，又同时应对好生意业务安全问题，瞬时辨识出躲在生意业务背后、试图通过木马等手段盗用他人账号和密码的“黑手”？
2006年，支付宝公司在碰到这一技术困难之后，找到了蒋昌俊，希望他能为网络生意业务反欺诈提出新方法。
“金融安全事关国家安全，我们责无旁贷。”蒋昌俊说。“难点在于，一方面，以前的风控是以身份认证为焦点，很难甄别身份盗用和生意业务欺诈；另一方面，生意业务欺诈呈现高隐匿多变性增长趋势，面向特定场景（好比支付）的风控技术，难以应对各种网络生意业务跨行业组合欺诈，缺乏普适性和系统性。”
在国表里并无成功履历鉴戒的环境下，蒋昌俊带领团队以“行为认证”为焦点，从无到有构建起了网络生意业务的第一个风险防控系统——在行为识别基础上，可以精准判断和瞬时识别生意业务欺诈，实时阻止欺诈生意业务。
蒋昌俊表现，“实际生活中，每个人的行为习惯会表现在一言一行中。网络上也一样，任何一个细小行为都会留下‘痕迹’，使用的设备、时长、频率……久而久之形成习惯。这种习惯如同指纹一样难以复制，具有比密码更复杂的特点，通过深入分析这些‘痕迹’，可以对网络生意业务支付用户举行瞬时精准识别。”蒋昌俊团队通过收罗和分析用户在系统中留下的多方面碎片化数据，构建了反映用户行为纹理的表征模型，该表征模型不同于现有的行为画像，其重在表征用户内在的行为机理。“要破解网络生意业务安全困难，构建一套新的防止身份盗用和生意业务欺诈的实时辨识系统，涉及很基础的理论问题。”当初接下这块难啃的硬骨头，蒋昌俊着实思考了一段时间。
破解困难应对生意业务流量洪峰
“实际上，我们要解决的不仅是生意业务欺诈，还有洪峰般涌来的在线生意业务。”好比2020年天猫“双十一”的订单创建峰值达到58.3万笔/秒，为全球最大规模流量洪峰。蒋昌俊告诉记者，互联网应用业务爆发式增长，瞬间巨量访问容易导致系统瘫痪，亚马逊、谷歌、12306等都曾发生过这类变乱，造成了巨大的经济社会影响。
“要破题，创建应变适配、实时高效的并发计算技术刻不容缓。”找到了突破口和方向，蒋昌俊带领团队尽力投入科研攻关，不断攻克一个个技术难关。好比，在国际上率先提出网络生意业务风险防控的行为认证方法，降服了身份盗用和欺诈甄别困难；提出生意业务风险普检-专诊-汇诊的递阶智能诊治方法，解决了强隐蔽性跨域异常生意业务的准确辨识问题。
如今，支付宝的智能实时风控系统已升级至第五代，帮助天猫平稳度过诸多如“双十一”的生意业务高峰，支付宝系统久经磨练而不崩溃饱受业界赞誉，至今为止支付宝从未出现过大规模的宕机、崩溃变乱，对于一个年生意业务额数万亿的支付平台来说业界无不佩服。
蒋昌俊展示了如许一组数据：美国最大在线支付平台——Paypal的生意业务资损率为千分之1.9，而为全球200多个国家和地区共9亿多实名用户提供网络支付服务的支付宝，应用他们的成果后，生意业务资损率降低到百万分之5，风控系统对可信生意业务的直接放行率提高到96.91%，生意业务风险识别的平均相应时间仅为44.14毫秒。
研发团队中多位师生坦言，自己最大的成绩感就是看到生意业务数据的暴涨但支付平台依然运行平稳安全，自己所到场研发的技术经得起磨练，而且为消费者提供了便利。
新民晚报记者 张炯强
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