脚本抢票
以远超人工的速度批量发起请求，瞬间消耗热门名额。
面向票务高峰的智能风控执行层
UWAF 票务智能风控
让每一张稀缺门票，更公平地落到真实观众手中。
以 AI 预约旅程识别、风险分层和高性能负载层执行，拦截脚本与批量代约，同时为正常用户保留顺畅的预约体验。
- 01部署在业务系统之前
- 02风险策略秒级联动
- 03异常时优先保障业务
行为旅程连续
设备环境稳定
网络来源异常
UWAF AI
风险判定
Journey Risk Engine
实时决策
正在防护
可信访问优先预约通道
ALLOW
可疑访问验证后有序排队
VERIFY
高风险访问限制参与并留痕
BLOCK
一套执行层，连接票务业务与风险智能
OpenResty / NginxAI 风险模型Redis 集群同步Prometheus 指标
WHY UWAF
黄牛在变，防护不止黑名单
热门展览、演出和节假日放票时，脚本、账号池与代理网络会在同一瞬间涌入。UWAF 从完整预约旅程判断风险，让每次处置都有上下文，而不只看一次点击。
批量账号
账号、身份与设备交叉切换，形成规模化代约网络。
代理网络
云主机、数据中心和代理 IP 掩盖真实访问来源。
占号转售
频繁占位、取消与爽约，破坏公开公平的预约秩序。
CLOSED-LOOP DEFENSE
不只拦截，更要持续进化
覆盖放票前、预约中与订单后的完整周期，让识别、处置和复盘形成同一套工作机制。
01
事前识别
理解预约旅程从展览浏览、场次查询到订单提交，持续识别访问是否自然、连续。风险评分
02
事中分流
差异化服务用户可信用户优先，可疑用户验证，高风险用户限制，兼顾公平与体验。结果回流
03
事后评估
用结果校准策略结合到馆、取消、爽约和投诉结果，衡量效果并持续优化模型。持续优化
CORE CAPABILITIES
准确识别，果断执行，体验顺畅
01
AI JOURNEY RISK
AI 预约旅程识别
不以单个动作判定用户。模型综合访问路径、操作间隔、账号关联、设备环境、网络来源与履约历史，对一段完整预约行为输出低、中、高风险分级。
进入展览页09:30:01查询日期09:30:18选择时段09:30:42身份核验09:31:03提交预约09:31:16
旅程可信度自然 · 连续
负载层高性能执行
请求热路径查询本地共享内存，避免逐请求依赖 Redis；在票务系统之前完成观察、灰度、降速与拦截。
集群策略协同
多个 UWAF 节点通过 Redis 同步风险状态，后端识别结果可快速下发，单节点异常不影响业务连续性。
可观测与可审计
健康状态、策略命中、拦截统计和 Prometheus 指标统一展示，每次风险处置均保留原因与链路。
隐私友好的数据协同
账号、设备与订单标识可匿名化或哈希化处理，坚持最小必要原则，支持人工复核和误伤纠正。
FAIR ACCESS
有限名额，精准分流
按风险等级分配不同预约路径。默认采用柔性手段提高异常操作成本，仅对证据充分的高风险行为采取限制。
VISITOR SEGMENT可信用户
低风险访问请求风险判定优先预约通道
执行动作优先放行
业务目标提升真实观众预约成功率
MULTI-SIGNAL ANALYSIS
五类信号，识别动态风险
IP 是重要因子，但不是唯一答案。UWAF 将网络来源放入完整行为语境中，降低企业网络、海外访问等真实用户被误伤的风险。
UWAF风险画像持续更新
行为旅程
路径、间隔、重复提交、预约节奏
账号与身份关联
账号池、异常共享、团伙协同
设备与浏览环境
设备稳定性、环境一致性、自动化特征
预约履约表现
占号、取消、爽约、核验与投诉
网络与地域
代理、VPN、数据中心、异常聚集
BUILT FOR PRODUCTION
深入链路，不侵入交易
UWAF 部署在 Java / Tomcat 票务系统之前，与业务风控、AI 模型和运营平台协同。即使外部模型超时或 Redis 查询降级，也优先保障正常请求不中断。
访问入口
用户请求Web · App · 小程序
HTTP(S)
高性能执行层
UUWAF Cluster识别 · 决策 · 执行 · 留痕
热路径本地判定
同步风险状态Redis
评分与结果回流AI 风险模型
指标与审计运营平台
可信流量
核心业务
票务系统会员 · 排队 · 订单 · 核验
01高性能热路径本地查询，减少外部依赖
02可联动业务识别结果快速下发执行
03可降级模型异常优先保障业务连续
04可观测Prometheus 指标与审计留痕
MEASURABLE OUTCOMES
防护价值，不止拦截
安全收益、用户体验与系统稳定性必须同时改善。UWAF 用六个运营维度建立基线、实时跟踪并完成活动复盘。
风险压降
高风险请求、异常预约、可疑占号趋势
公平预约
真实观众成功率、热门时段用户覆盖度
识别质量
高风险确认比例、误伤率、复核结果
用户体验
排队完成率、验证通过率、投诉率
系统稳定
高峰可用性、关键链路负载、排队秩序
运营收益
无效占票、退款异常与客服压力变化
DELIVERY ROADMAP
从风险可见，到常态运营
先观察、再引导、后限制，以可复盘的节奏降低上线风险。
- PHASE01风险可视与基线建立观察模式
看清问题，不影响正常预约
完成访问行为采集、AI 评分观察和展览数据看板，识别主要攻击方式与风险人群特征。
- PHASE02分级引导与重点验证灰度执行
让不同风险进入不同通道
中风险用户进入排队或验证通道，对证据充分的高风险行为采取限制，持续评估体验影响。
- PHASE03全量运营与持续优化闭环运营
把防护能力变成运营机制
引入订单结果回流和客服复核，按活动类型维护差异化策略，让模型适应风险变化。
START WITH VISIBILITY
下一次放票前，先看清风险从哪里来
结合您的票务链路与活动类型，规划一套可观察、可灰度、可持续优化的防护方案。