[发明专利]模板化计算的方法、装置和系统

说明书

本发明公开了一种模板化计算的方法、装置和系统，涉及计算机技术领域。该方法的一具体实施方式包括：获取在前端模板中输入的业务策略信息，将所述业务策略信息转换为固定格式的策略数据，解析所述策略数据获得预先建立的策略执行逻辑可识别的数据结构；将所述数据结构与所述策略执行逻辑组合，得到计算程序。该实施方式能够将具体的业务策略信息与策略执行逻辑分离，从而可使开发人员在友好的前端模板方便地输入业务策略信息，将业务策略信息与预先建立的策略执行逻辑组合即可快速生成应对恶意访问的计算程序，由此实现风险控制系统响应能力和应对攻击能力的提升。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种模板化计算的方法、装置和系统。

背景技术

在计算机技术领域，往往存在不法分子利用恶意访问攻击服务方的行为，这种行为严重侵害了服务方与用户的利益。因此，服务方需要建立风险控制系统抵御上述行为。

在现有的风险控制系统中，一般采用流式计算引擎按照预先编写的业务策略代码处理用户请求，业务策略代码一般由开发人员使用编程语言直接编写，并在调试完成后部署。

在实现本发明的过程中，发明人发现现有技术至少存在以下问题：

1.随着计算机技术及业务的快速发展，不法分子的攻击手段也在不断升级，现有的风险控制系统由于业务策略代码实现的周期较长，其快速响应能力远远滞后于不法分子。

2.在现有的风险控制系统中，更新存储某些业务数据的配置文件时，需要开发人员手动操作，且在更新完成后需要重启系统，这会降低风险控制系统的工作效率，且易产生程序缺陷。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供一种模板化计算的方法、装置和系统，能够将具体的业务策略信息与策略执行逻辑分离，从而可使开发人员在友好的前端模板方便地输入业务策略信息，将业务策略信息与预先建立的策略执行逻辑组合即可快速生成应对恶意访问的计算程序，由此实现风险控制系统响应能力和攻击应对能力的提升。

为实现上述目的，根据本发明的一个方面，提供了一种模板化计算的方法。

本发明实施例的模板化计算的方法包括：获取在前端模板中输入的业务策略信息，将所述业务策略信息转换为固定格式的策略数据，解析所述策略数据获得预先建立的策略执行逻辑可识别的数据结构；将所述数据结构与所述策略执行逻辑组合，得到计算程序。

可选地，所述策略数据存储在配置文件中；以及，所述方法进一步包括：在解析所述策略数据之前，通过外部通信程序获取存储所述策略的配置文件。

可选地，所述策略数据包括以下数据中的多种：计算维度、计算时间窗口、输入字段、过滤条件、预处理规则、触发条件以及响应动作。

可选地，所述预处理规则包括：预处理函数和该函数对应的中间结果变量；其中，所述预处理函数包括：内置函数、和/或自定义外部函数；以及，所述方法进一步包括：在解析所述策略数据时，标记所述自定义外部函数。

可选地，所述方法进一步包括：利用所述计算程序根据以下步骤处理请求数据：提取该请求数据中所述输入字段的数据，根据所述过滤条件对该数据进行判断；在判断结果为通过时，从该数据中确定计算维度，并对该数据进行预处理得到该计算维度对应的中间结果；在处理时间进入所述计算时间窗口、且该中间结果符合所述触发条件时，对该计算维度执行所述响应动作。

可选的，所述自定义外部函数通过预先存储的Python脚本实现；以及，所述方法进一步包括：对从请求数据中提取的数据进行预处理时，根据所述自定义外部函数的标记调用该自定义外部函数对应的Python脚本。

可选地，所述固定格式为JSON格式，所述方法用于流式计算。

为实现上述目的，根据本发明的又一方面，提供了一种模板化计算的装置。