摘要：本白皮書系統闡述了跨境支付平台在構建AI驅動威脅狩獵系統過程中的核心挑戰、技術架構與實施成效。面對高級持續性威脅（APT）導致的欺詐交易與高誤報率問題，平台基於AWS雲原生服務構建了一套融合自動推理、行為圖譜與實時響應的智能安全體系。通過引入Amazon Bedrock的Guardrails自動推理引擎、Amazon Detective圖數據庫與GuardDuty威脅情報集成，系統成功將威脅響應時間從48小時縮短至8.2分鐘，誤報率從35%降至3.7%，並實現PCI-DSS v4.0與GDPR合規，為支付行業提供了可複製的AI安全實戰案例。
關於客户
深圳萬福是一家專注於跨境支付服務的科技平台，為全球跨境電商、支付機構和金融企業提供高性能的支付結算與合規風控服務。平台年處理交易額超過9萬美元，業務覆蓋全球10多個國家和地區，月均處理交易量600筆。為應對日益複雜的網絡威脅與合規要求，azmoler啓動了端到端的AI驅動威脅狩獵系統建設，旨在通過雲計算、人工智能與大數據技術，構建智能、實時、可驗證的安全威脅檢測與響應平台。
客户挑戰
在系統建設初期，深圳萬福面臨以下核心挑戰：
l 高級威脅響應滯後：傳統安全防護手段對APT檢測能力不足，2024年Q2因attack導致的欺詐交易造成直接經濟損失，平均響應時間超過48小時。
l 誤報率影響業務體驗：基於規則的檢測引擎誤報率高達35%，大量正常交易被錯誤阻斷，導致用户投訴率顯著上升。
l 合規審計壓力增大：需要滿足等嚴格的國際合規標準，但缺乏自動化的合規檢查與審計證據鏈。
l 系統實時性要求高：支付業務對威脅檢測的實時性要求極高，傳統分析延遲無法滿足毫秒級響應的業務需求。
l 安全運維體系不完善：缺乏統一的威脅可視化、關聯分析與自動化響應機制，安全運營效率低下。
合作伙伴解決方案
作為具備AWS多項安全與AI專業化認證的合作伙伴，我們為深圳萬福設計並實施了一套基於AWS雲原生服務的AI驅動威脅狩獵系統，涵蓋智能檢測、實時分析、合規審計與自動化響應全鏈路需求。
1. 智能威脅檢測與推理
l 通過Amazon Bedrock的Guardrails自動推理引擎智能驗證交易模式，基於用户歷史行為動態評估交易風險，顯著減少誤報。
l 利用Amazon Detective的圖數據庫構建用户-設備-IP三維行為圖譜，實現深層次的威脅關聯分析與可視化調查。
2. 實時分析與高可用架構
l 基於Kinesis數據流構建實時處理管道，支持每秒10萬筆事務處理，並實現跨可用區高可用部署。
l 通過AWS Lambda的SnapStart功能加速函數冷啓動，確保威脅分析延遲低於100毫秒，滿足支付業務實時性要求。
l 採用Step Functions構建可持久化的工作流，實現威脅響應的自動化編排，確保系統高可用性。
3. 內部威脅與數據保護
l 集成GuardDuty對RDS和EC2實例進行持續威脅監控，有效檢測數據庫憑證竊取等內部風險行為。
l 通過AWS KMS和CloudHSM強化生物識別接口的簽名與加密安全，確保敏感身份驗證數據的安全處理。
4. 合規與自動化運維
l 基於AWS Config實現PCI-DSS合規要求的自動化檢查，生成即時的合規狀態報告與審計清單。
l 利用CloudWatch監控所有AWS服務的核心指標，通過SNS實現實時告警與通知，提升運維響應效率。
成果與效益
該系統的成功部署為深圳萬福帶來了顯著的商業與技術價值：
l 安全效能大幅提升：威脅響應時間從48小時縮短至8.2分鐘，實現對APT的快速發現與處置。
l 業務體驗顯著改善：欺詐檢測誤報率從35%降低至3.7%，用户投訴率恢復至正常水平，平台信譽得到增強。
l 合規能力全面達標：系統自動化支持PCI-DSS v4.0與GDPR合規審計，顯著降低合規風險與人工審計成本。
l 運維效率顯著提高：基於CloudWatch與Step Functions的自動化響應機制，平均故障發現與處置時間縮短至分鐘級。
l 商業價值充分體現：系統上線後帶來顯著的年度經常性收入增長，投資回報率超出預期。
關於合作伙伴
我們是一家深耕於AWS雲服務與安全架構的頂級諮詢合作伙伴，持有包括安全、運維、Kubernetes與金融合規在內的多項AWS專業化認證。團隊由具備AWS高級架構師、安全專家與金融行業背景的技術顧問組成，致力於通過雲原生技術與行業最佳實踐，幫助企業構建安全、高效、合規的現代化數字平台，助力其在全球市場中持續創新與增長。