修改步骤如下：1，登录Web应用防火墙控制台。
2，在顶部菜单栏，选择Web应用防火墙实例的资源组和地域（中国内地、海外地区）。
3，在左侧导航栏，选择防护配置>网站防护。
4，在网站防护页面上方，切换到要设置的域名。
5，单击Bot管理页签，定位到数据风控区域，完成以下功能配置并单击前去配置。
6，添加数据风控防护规则。
7，可选，指定JS插入页面。由于部分页面前端代码与数据风控的JavaScript脚本可能存在兼容性问题。如果遇到此类问题，建议您通过指定页面插入JS功能仅添加部分页面进行安全防护。
8，开启数据风控后，您可以使用Web应用防火墙的日志服务功能查看防护结果。相关操作，请参见查看防护结果。
风控是金融行业的核心业务，大数据风控是对多维度、大量数据的智能处理，批量标准化的执行流程，通过全方位收集用户的各项数据信息，并进行有效的建模、迭代，对用户信用状况进行评价，可以决定是否放贷以及放贷额度、贷款利率 。大数据风控更能贴合信息发展时代风控业务的发展要求；越来越激烈的行业竞争，也正是现今大数据风控如此火热的重要原因。比如浅橙科技，他们有自主研发的HAS风控体系，以风控技术、大数据应用技术为核心，搭建了大数据机器学习架构，能够用先进的人工智能和机器学习技术进行自主挖掘，迭代更新，为金融机构和用户提供更专业、更智能的服务。大数据风控优势01 数据量大这也是大数据风控宣传的活字招牌。 根据公开资料，蚂蚁金服的风控核心CTU 投入了2200多台服务器，专门用于风险的检测、分析和处置。每天处理2亿条数据，数据维度有10万多个。02 数据维度多传统金融风控与大数据风控的显著区别在于对传统金融数据和非传统金融数据的应用。传统的金融数据包括上文中提及的个人社会特征、收入、借贷情况等等。而互金公司的大数据风控，采纳了大量的非传统金融数据。比如阿里巴巴的网购记录，京东的消费记录等等。03 双重变量降低主观判断误差大数据风控在运行逻辑上不强调强因果关系，而是看重统计学上的相关性。除了传统变量（即传统网贷公司房贷审批的经验判断），还纳入了非传统变量，将风控审核的因果关系放宽到相关关系，通过互联网的方式抓取大量数据之后，进行系列数据分析和筛选，并运用到风险审核当中去。这样不仅能简化风控流程，提高审批效率，而且能有效避免因为认为主观判断的失误。04 适用范围更广中国的互金服务的客群可简单分为：无信贷历史记录者和差信贷历史记录者。他们没有征信报告或金融服务记录，对传统金融机构而言，他们的风控审核助力有限，同理，学历、居住地、借贷记录这些传统的强金融风控指标可能在面对无信贷记录者和差信贷记录者时都会面临同样的问题。而互金公司可可以通过其他方式补充新的风控数据来源，并且验证这些数据的有效性。
