dvcrn 用户刷单查询
根据userId查询MySQL数据库，分析用户做单行为是否涉嫌刷单。
使用场景
当需要查询用户是否存在刷单行为时，使用此技能：
- 用户举报某账号刷单
- 风控系统标记异常账号
- 定期抽查用户行为
- 分析做单模式
查询流程
1. 执行查询脚本
python3 scripts/check_fraud.py <userId>
2. 分析维度
脚本会自动分析以下指标：
时间间隔分析
- 报名到提交的时间间隔
- 完成时间 < 5分钟: 高度可疑
- 完成时间 5-10分钟: 中度可疑
发单人集中度
- 频繁接取同一发单人的任务
- 同一发单人 > 10次: 高度可疑
- 同一发单人 5-10次: 中度可疑
任务重复度
- 多次接取相同任务
- 重复任务 > 2次: 可疑
置顶刷新状态
- 接取时任务是否有置顶
- 未置顶任务比例 > 70%: 可疑（可能通过非正规渠道获取）
3. 风险等级评估
- 高风险: 2个及以上高风险指标，或完成时间<5分钟占比>50%
- 中风险: 1个高风险或2个中风险指标
- 低风险: 无明显异常
数据库配置
- Host: rr-wz97dxha81orq30j0eo.mysql.rds.aliyuncs.com
- Port: 3389
- User: oc_gw
- Password: m83KkZVLQp2Wg7HgDVb5cRjQ
SQL查询参考
详细SQL语句见 references/ 目录：
query_user_records.sql- 查询用户做单记录query_top_refresh.sql- 查询任务置顶状态fraud_analysis_guide.md- 刷单分析指标说明
输出格式
{
"userId": "用户ID",
"total_records": 记录总数,
"records": [...], // 详细记录
"fraud_indicators": [ // 可疑指标
{
"type": "指标类型",
"level": "high/medium/low",
"description": "描述"
}
],
"summary": {
"risk_level": "high/medium/low",
"conclusion": "结论",
"indicators_count": 指标数量,
"high_risk_count": 高风险数量,
"medium_risk_count": 中风险数量
}
}
注意事项
- 需要安装pymysql:
pip install pymysql - 数据库名需要确认后填入脚本
- 查询结果包含敏感信息，注意保密