Опыт построения антифрод-системы на основе поведенческого анализа для FreezerSports

Хорошо, что применяете Kafka и Flink для обработки потоковых данных — это действительно позволяет быстро реагировать на подозрительные события

freezersports.com явно на шаг впереди многих платформ с таким подходом к антифроду. Использование таких технологий, как Flink для обработки данных в реальном времени и обучение моделей на базе машинного обучения, показывают серьёзный прогресс в обеспечении безопасности. Отличная работа, ребята!

Использование Redis для кэширования сессий — хорошее решение, но всегда есть риск коллизий при больших объёмах данных.

Сложно поверить, что можно добиться стабильной работы системы при таком объеме данных, если всё кэшируется через Redis и хранится в Cassandra

Модели на основе машинного обучения, конечно, круто, но их точность часто страдает при обработке данных в реальном времени, особенно если это не идеально сбалансированные датасеты