IP数据云的IP风险画像是基于数据分析和机器学习技术的产品。工作原理是对IP地址的多维度数据进行综合分析，进而为企业提供全面的IP风险评估和画像。
IP风险画像用一句话来概括就是有效识别IP潜在的风险行为标签、代理、真人率、秒拨概率等风险特征和潜在风险。
数据示例：
产品的详细接入文档、API参数如下：
接口地址： https://api.ipdatacloud.com
| 请求方式 | 输出格式 | 字符集 |
|---|---|---|
| HTTPS GET/POST | Json | UTF-8 |
请求参数
| 字段名称 | 字段类型 | 是否必填 | 字段描述 | 备注 |
|---|---|---|---|---|
| Ip | String | 是 | IP地址 | 同时支持IPv4和IPv6 |
| Key | String | 是 | 产品密钥 | 根据所选产品分配，仅限校验用 |
请求示例
| api.ipdatacloud.com/v2/query?ip… |
|---|
输出说明
| 字段名称 | 字段类型 | 字段描述 | 备注 |
|---|---|---|---|
| Code | String | 状态码 | |
| Message | String | 状态信息 | 请求成功时内容为success |
| Data | JsonObject | 输出信息 |
Data输出参数
| 字段名称 | 字段类型 | 字段描述 | 备注 |
|---|---|---|---|
| proxy_type | String | 代理类型 | 详情参考 proxy_type 说明，当无代理时为空 |
| risk_tag | JsonObject | 风险标签 | 采集 IP 在使用中疑似发生风险行为， 详情参考risk_tag 说明 |
| risk_score | String | 风险评分 | 根据风险证据、风险标签、代理类型发生时间及风险类型综合评分（可根据行业风控定制打分） |
| risk_level | String | 风险等级 | 根据风险评分进行等级划分，（可根据行业要求定制评级） |
| mb_rate | String | 秒拨概率 | 评估IP地址产生的网络访问是否具有秒速拨号等异常特征，提供0%至100%的数值，值越高，表明该IP地址越有可能存在秒速拨号行为 |
| real | String | 真人概率 | 判别IP流量是否由真实人类产生，0%至99%进行真人概率打分，接近0%意味着更趋近机器行为 |
proxy_type 输出参数
| 返回参数 | 描述 |
|---|---|
| Tor | 代理节点快速动态变化的加密三重代理 |
| Vpn | 通过使用专用线路或在现有网络上使用隧道协议创建一个虚拟的点对点连接而形成。 |
| Proxy | ⽹络代理，是⼀种特殊的⽹络服务，允许⼀个⽹络终端通过这个服务与另⼀个⽹络终端进⾏⾮直接的连接。 |
| Relay | 指示专用中继服务是否为存在于 IP 上（Apple Private Relay 等） |
risk_tag 输出参数
| 字段名称 | 字段类型 | 字段描述 | 备注 |
|---|---|---|---|
| label | String | 风险标签 | 参考label返回参数 |
| label_name | String | 风险标签名称 | 参考label描述 |
| last_time | String | 最近一次发生事件 | 格式：yyyy-MM-ddHH:mm:ss |
label说明
| 返回参数 | 描述 |
|---|---|
| 垃圾注册 | 使用机器、脚本、虚假号码注册等符合风险注 册特征的行为 |
| 短信轰炸 | 申请短信验证码次数、频次过高 |
| 黄牛 | 使用机器、脚本、相似地址重复参与下单的行为 |
| 薅羊毛 | 在营销实践中作弊、批量、重复领取优惠的行为 |
| 垃圾信息 | 该 IP 对应的账号频繁发布垃圾信息（涉政、色情、广告等文本或图片） |
| 网络异常设备 | 该 IP 曾被网络信息异常的设备持有使用过 |
| 篡改设备 | 该 IP 曾被篡改设备（设备参数被篡改、改机工具等）持有使过 |
| 虚假设备 | 该 IP 曾被虚假设备（虚假设备、虚拟浏览器等）持有使用过） |
| 高危设备 | 该 IP 曾被高危设备（群控、检测绕过等）持有使用过 |
| 疑似虚假号码 | 该 IP 曾被疑似虚假号码持有使用过 |
| 疑似高危状态号码 | 该 IP 曾被疑似高危状态号码持有使用过 |
| 高风险手机号 | 该 IP 曾被高风险手机号持有使用过 |
| 网络爬虫 | 该 IP 因为大量进行网页爬取和信息收集而被标记 |
| 端口扫描 | 该 IP 因为频繁进行端口扫描、漏洞扫描而被标记 |
| 匿名通信 | 该 IP 因为长期运行开放式匿名代理服务而被标记 |
| Hosing | 该IP属于机房/云服务商使用的 IP |
| Tor | 通过多个网络节点进行多次加密，使得在整个传输过程中难以追踪或识别数据的来源和目的地 |
| Relay | 指示专用中继服务是否为存在于 IP 上（Apple Private Relay 等） |
状态码
| Code | Message | 备注 |
|---|---|---|
| 200 | Success | 请求调用成功 |
| 500 | 失败信息 | 请求失败原因（过期、次数不足、IP类型错误） |
返回值示例
IP数据云在IP风险画像上有丰富的经验，对于各场景的风险判定都是基于多维度的数据，利用这些多维数据进行分析，还能够甄别虚假流量和欺诈账号，确保交易安全。同时，这种分析能力不仅有助于企业优化风险控制和反欺诈模型，更能显著降低因网络欺诈行为导致的经济损失。
IP数据云-IP风险画像数据支持日更、月更、季更，也可以根据需求定制更新。对于代理行为，IP数据云也可以追溯出具体发生哪些代理行为，如tor、vpn、proxy等。
IP数据云咨询链接：www.ipdatacloud.com/?utm-source…
