Appearance

「未成年打赏退款」怎么核实是不是本人操作？用登录 IP 属地串一条证据链（Python 实现） ​

上个月一个客服群里在传同一份截图：家长拿着孩子的户口本要求全额退款，金额四万八，理由是「孩子趁大人睡着刷的」。平台看了下单记录——连续四个晚上，每晚二十多笔，付款流畅、没有输错密码、没有换设备。客服的疑问很朴素：这到底是不是孩子干的？

这不是道德问题，是举证问题。法院判退款时看的也不是谁哭得更真，而是「能不能证明涉案时段的操作人不是账号实名本人」。而这类案子里，能被固定下来的客观数据不多：设备、支付通道、登录 IP 属地，几乎是全部。

一、纠纷卡在哪儿 ​

《未成年直播打赏可退还》这条司法解释出来之后，实操里冒出一堆边界情况：

  • 家长白天用账号，孩子晚上接着用同一台手机，设备和账号都「不像外人」；
  • 成年人自己打赏完了后悔，拿孩子的身份来申请退款；
  • 账号借给亲戚家孩子用，实名人和操作人确实不一致，但设备一直在同一个家。

这几类案子，靠「人脸识别」只能覆盖到实名环节，覆盖不到「谁在按付款键」。能覆盖到的东西，只剩网络侧留下的痕迹：每一笔充值、每一次登录，请求都带着一个出口 IP。把 IP 翻成归属地，就能回答一个很具体的问题——这几笔打赏发生的时候，网络出口和这个账号平时的出口，是不是一回事。

二、先划边界，别把线索当结论 ​

说清楚 IP 属地能干什么、不能干什么，不然规则一上线就误伤：

  • IP 属地是出口网络的属地，不是人在哪。同一户人家，宽带和手机流量可能落在同一个省，也可能一个是本地运营商、一个是跨省漫游。
  • 精度是城市级。接口返回的经纬度是城市中心点，拿它算「离家多少公里」是错的。
  • 三大运营商的家宽 IP 段是动态分配的，同一城市换段很正常，别一看 IP 变了就报警。
  • 单看属地证明不了任何人的身份。它的作用是产出「需要人工进一步核实」的线索，最终定性还得靠问询和监护人沟通记录。

一句话：IP 属地不负责判决，负责把「值得追问的样本」从海量订单里挑出来。

三、Python 实现：从登录日志到证据链 ​

思路分三层：先给每个账号建属地基线（争议时段之外的登录记录），再看争议时段落没落在基线附近，最后把偏离的样本按账号聚合成一段可读的举证描述。缓存和限速放在查询函数里，别让免费额度被打满。

python
# dashang_evidence.py —— 未成年打赏退款：用登录 IP 属地拼证据链
# 依赖：仅标准库（Python 3.8+）
import json, time, urllib.parse, urllib.request
from collections import defaultdict, Counter

API = "https://ip9.com.cn/get"      # 不传 ip 查当前请求方，?ip= 查指定 IP
_cache, _last = {}, 0.0

def geo(ip):
    """查 IP 归属地。带进程内缓存 + 约 55 次/分钟限速，免费版够用。"""
    global _last
    if ip in _cache:
        return _cache[ip]
    gap = 1.1 - (time.time() - _last)          # 留余量，避免撞 60 次/分钟
    if gap > 0:
        time.sleep(gap)
    _last = time.time()
    req = urllib.request.Request(
        API + "?ip=" + urllib.parse.quote(ip),
        headers={"User-Agent": "Mozilla/5.0 (ip9-evidence-demo)"},   # 默认 UA 会被 403
    )
    try:
        with urllib.request.urlopen(req, timeout=5) as r:
            body = json.loads(r.read().decode("utf-8"))
    except Exception as e:
        return {"_err": "网络异常: %s" % e}
    if body.get("ret") != 200:                 # 非法 IP 是 400，限速是 429
        return {"_err": "ret=%s" % body.get("ret")}
    _cache[ip] = body["data"]
    return body["data"]

def place(d):
    """把返回字段压成「省+市」这种可比对的地名；境外只到国家。"""
    if "_err" in d:
        return "查询失败"
    prov, city, country = d.get("prov") or "", d.get("city") or "", d.get("country") or ""
    if not prov:
        return country or "未知"
    return prov if not city or city == prov else "%s%s" % (prov, city)

# 行为日志：时间、账号、事件、出口 IP（生产环境从登录/支付网关按行取）
logs = [
    ("2026-09-20 20:11", "u_88213", "login", "111.18.31.7"),    # 陕西铜川
    ("2026-09-22 21:02", "u_88213", "login", "223.104.38.19"),  # 北京（手机流量）
    ("2026-09-28 20:35", "u_88213", "login", "111.18.31.7"),
    ("2026-10-03 23:02", "u_88213", "pay",   "45.192.78.22"),   # 香港机房
    ("2026-10-03 23:06", "u_88213", "pay",   "45.192.78.22"),
    ("2026-10-04 23:40", "u_88213", "pay",   "120.79.4.66"),    # 深圳云主机
]
DISPUTE_DAYS = ("2026-10-03", "2026-10-04")   # 申请退款指向的争议时段

baseline = defaultdict(Counter)   # 账号 -> {属地: 次数}，只统计争议时段之外
dispute  = defaultdict(list)      # 账号 -> [(时间, 事件, IP, 属地)]

for ts, uid, ev, ip in logs:
    p = place(geo(ip))
    if ts[:10] in DISPUTE_DAYS:
        dispute[uid].append((ts, ev, ip, p))
    else:
        baseline[uid][p] += 1

for uid, rows in dispute.items():
    base = baseline.get(uid)
    known = {p for p, _ in base.most_common(3)} if base else set()   # 常见的三个属地当基线
    print("账号 %s —— 争议时段样本 %d 条" % (uid, len(rows)))
    print("  历史属地基线: %s" % ("、".join(sorted(known)) or "样本不足，无基线"))
    outside = []
    for ts, ev, ip, p in rows:
        if not known:
            flag = "无基线可比"
        elif p in known:
            flag = "与基线一致"
        else:
            flag = "偏离基线"
            outside.append(p)
        print("  [%s] %-5s %-16s %-10s %s" % (ts[11:], ev, ip, p, flag))
    print("  结论: 争议时段有 %d 条操作落在 %s，需向监护人核实这些网络出口\n"
          % (len(outside), "、".join(sorted(set(outside))) or "-"))

跑出来是什么样：这个账号平时稳定在「陕西铜川」和「北京」两个移动出口，10 月 3 日夜里两笔支付却来自香港的一个机房地址，10 月 4 日又换到深圳的云主机段。这种「基线一致 + 争议时段突然漂到机房网段」的组合，就要在工单里写清楚——不是直接拒赔，是提示客服去问「这几笔是不是在境外网络下操作的、当时谁在旁边」。

四、落地注意事项 ​

限速和缓存别省。 免费版是 60 次/分钟/IP，一套退款工单要拉几十上百条记录，不缓存重复 IP 很容易撞 429。进程内缓存只够单机用，多实例部署就换 Redis，键是 IP，过期时间一小时起步。

记得带 User-Agent。 实测 Python 标准库 urllib 默认的 UA（Python-urllib/3.x）会被接口返回 403，随手加一个 UA 就正常；curl 和 requests 默认 UA 不受影响，但自建 HTTP 客户端时容易踩到。

基线窗口要选对。 拿最近七天当基线，会被出差、回家、换手机这些正常波动污染；行业里普遍用 30 到 90 天。窗口内的记录还得剔除掉争议时段本身，否则自己把自己洗白了。

境外地址不必然是作弊。 加速器、跨境办公、境外手机卡都会让出口跑到境外。所以规则输出的是「样本」不是「结论」，处置建议一栏要留人工判断的空间。

涉及未成年人，数据使用得收着点。 只保留举证必需的时间、事件类型和归属地，别把完整访问日志存成明文堆在工单里；个案处理完按内部留存期限清理。IP 属地接口调用本身不涉及内容，但日志链路要考虑个保法下最小必要原则。

给客服交付的东西要能直接抄。 上面打印的那几行，抓进工单就够用了：账号、时段、属地、是否偏离基线。别让客服自己去翻译 IP。

总结 ​

这类退款纠纷的解法不是「查出一个真相」，而是把可核验的客观线索整理成一份能经得起追问的材料。IP 归属地查询在里面扮演的是最轻量的一环——不加密、不注册、一次 HTTP 请求把 IP 翻成地名，剩下的是把规则和窗口调对。

接口就一个：https://ip9.com.cn/get?ip=xxx（IPv4/IPv6 都支持，不传参数查当前请求方），返回里的 prov、city、country、isp 足够支撑上面这套基线比对。更多字段和 VIP 能力（区县、ip_type、ip_asn）以官网 https://www.ip9.com.cn 为准。