推广|数美科技:每年4千多亿网络欺诈损失,怎么样做好反欺诈全靠这个能力( 二 )
据公开信息 , 2011年至今 , 仅个人隐私数据一项 , 就有11.27亿隐私信息被泄露 。 盗爬团伙倒卖信息 , 给企业与用户造成严重损害 。
欺诈的损失到底有多大呢?结合互联网产品生命周期来看 , 从渠道推广到用户注册、登录再到用户业务活动 , 每一个环节都可能成为互联网灰产实施欺诈、谋求非法利益的“舞台” 。
有数据显示 , 过千万流量推广预算中的60%都被不良渠道商和羊毛党等互联网灰产收入囊中 。 也难怪 , 我们的运营转化总是那么差 , 你怎么可能叫醒一群僵尸用户?!
欺诈风控几乎是所有企业的薄弱项
60%的推广费用都被吞噬了 , 来自欺诈的损失每天都在发生 。 这正是因为互联网的高速发展 , 那些充满流量的平台与活动让欺诈分子嗅到了金钱的味道 , 潮水般涌来 , 几经迭代 , 黑色产业链逐渐发展为成熟体系 。
传统的通过手动分析封号的反欺诈 , 无论在效率上还是反应速度上早已不再适用 。 即便是企业通过技术反欺诈也面临着灰产技术水平与专业程度不断提高、缺乏全局风险数据支撑、专业反欺诈人才不足等实际难题 , 互联网欺诈风控成为所有企业的薄弱项 。
无论是薅羊毛还是渠道作弊 , 灰产的欺诈行为都需要“批量操作” , 而今天的灰产早已不是小作坊作业模式 , 而是形成了专业分工的商业化作案流程与庞大体系 , 以及背后大批的“供应商”:1)大量手机号:卡商;2)散布在全国的IP:VPN提供商;3)篡改、批量控制等软件:软件提供商 。
面对技能越发专业、规模逐渐庞大、流程趋近自动化的互联网灰产 , 企业即使具备一定技术实力 , 甚至不惜投入大量人力、财力研发反欺诈 , 但在对抗互联网灰产方面依旧存在巨大差距 。
反欺诈没有一招制胜 , 构建立体全栈式防御才是王道
针对传统的反欺诈策略 , 互联网灰产技术也在不断迭代进化 。 例如:渠道推广时的留存率验证、手机验证码等都通过与时俱进的技术提升而绕过传统的反欺诈策略 。
反欺诈采用任何单一的策略、模型或局部防御 , 都无法达到目的 。 唯有布下天罗地网 , 构建立体全栈式反欺诈体系 , 才能从多个关键环节识别欺诈行为 , 并进行实时拦截阻断 。
立体全栈式反欺诈体系可以从四个层面进行层层过滤识别:
1. 设备层面 , 通过设备SDK , 识别设备本身的风险;
2. 注册时 , 检测机器注册的行为;
3. 登录时 , 检测机器自动登录、养号、盗号登录、撞库等行为;
4. 建立邀请关系、搜索、领券、下单、提现时 , 通过识别异常的行为序列 , 识别机器人行为 。
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结合上图不难理解 , 反欺诈如果不建立立体全栈式防御 , 在任何一个环节都有可能让欺诈用户漏网 。 另外 , 在每一个行为识别中 , 底层都使用了数美积累的全局风险画像库 , 同时 , 通过全局关联、团伙挖掘算法 , 检测并识别“羊毛党”、“黄牛党” , 及各类刷单行为 。
拿欺诈团伙识别来讲 , 它是采用无监督机器学习模型及关联网络 , 在无标签的情况下识别异常聚集的社群 , 并通过庞大与完善的数据库对社群危险性进行判断 , 有效防止团伙欺诈的出现 。
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在欺诈风险识别上同样建立了层层防御 。 首先 , 设备风险识别 。 基于软硬件特征、上网环境、设备指纹等100+原始数据维度、11亿+的设备样本库 , 采用聚类分析、GBM、设备相似性识别等技术构建风险设备识别模型 , 有效识别虚拟机和设备农场等高风险设备 。
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其次 , 行为风险识别 。 基于机器操作、异常操作识别等技术 , 识别机器注册、机器养号、撞库攻击、账号盗用、问题渠道、薅羊毛等风险操作与风险行为 。
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第三 , 关联风险挖掘 。 基于手机号、设备、IP等实体 , 采用连通图挖掘、频繁子图挖掘、PageRanK风险传播等关联分析技术 , 对欺诈团伙、高危群体等多种欺诈风险进行识别 。
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下图是某平台接入数美科技反欺诈引擎所识别并拦截的羊毛党比率 , 最终通过持续的反欺诈识别 , 将大量羊毛党与机器用户拦截在平台之外 , 这条华丽的L型曲线背后 , 是帮企业节省的大量营销推广费用 。
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