格格党

手机浏览器扫描二维码访问

第16章 深蓝的涟漪（第8页）

同一个设备，三分钟内，访问了两个不同的网站。

这本身不奇怪，用户可能切换应用。

但路容注意到一个细节：两个数据包的来源IP不同。

第一个来源IP：203.112.89.76（深港市电信）

第四个来源IP：103.215.44.128（境外，新加坡）

同一个设备，三分钟内，IP地址从深港市跳到了新加坡。

不可能。

除非……

路容盯着屏幕，心跳微微加速。

除非这个device_id不是真实的设备标识，而是经过某种映射或伪造的ID。

或者，数据来源本身就有问题——可能混合了多个渠道的数据，没有做好去重和归一化。

又或者，这些数据根本不是实时采集的，而是从某个数据仓库里批量导出，重新打包加密后，伪装成实时数据流。

她继续查看。

又发现了几个类似的案例：相同的device_id出现在不同的来源IP，时间间隔很短，访问行为不连贯。

还有一批数据，timestamp的时间顺序是乱的——晚发生的事件，时间戳反而比早发生的事件更早。

以及一些payload解密后，JSON结构虽然正确，但某些字段的值明显异常：页面停留时间999999秒，滚动深度-1，按钮点击坐标……

路容把这些异常案例记录下来。

然后，她开始修改过滤规则代码。

针对device_id异常跳变的情况，她加入了一个检查：如果同一个device_id在十分钟内出现在地理距离不可能达到的IP地址（比如深港市和新加坡），就将这两个数据包都标记为“设备标识可疑”

，进入人工审核队列。

针对timestamp乱序的情况，她加入时间戳合理性校验：如果数据包的时间戳比系统当前时间还晚，或者比同来源的前一个数据包早太多，就标记为“时间戳异常”

。

针对字段值异常的情况，她加入数值范围检查。

每一条规则，都有合理的技术理由。

每一条规则，也都可能误伤正常数据。

但路容把误判的概率，控制在了一个“可接受”

的范围——根据她写的测试用例，误判率大约在0.3%到0.5%之间。

对于TB级别的数据流，这意味着每天会有数万个数据包被错误地标记为异常。

而系统告警的阈值，她设置为：同一数据源，异常率超过1%，持续五分钟，触发告警。

如果她的规则误判率是0.5%，正常数据流的异常率可能只有0.1%或更低，那么整体异常率不会超过0.6%，达不到告警阈值。

除非——

数据源本身的异常率就很高。

或者，有人故意往数据流里注入异常数据包。

路容写完最后一段代码，保存。

时间已经是下午六点。

窗外天色渐暗，城市的灯光再次亮起。

她站起来，活动了一下僵硬的肩膀。

颈椎发出轻微的咔哒声。