欺诈
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本文作者：数美科技颜溪，未经授权，不得转载。
中国互联网高度普及，网民达7.5亿，企业推广运营高度依赖于互联网，企业通过互联网与用户建立联系，而用户对互联网也形成了重度依赖，用户及其行为由线下变为线上，沉淀出大量数据，当用户信息、数据、内容都暴露在网络中时，给了灰产可趁之机。
所谓网络灰产，是指在互联网行业普遍存在的利用非法手段谋取不当利益的“黑色产业”，他们利用计算机和网络技术实施以营利为目的，有组织、有计划、分工明确的团伙式犯罪行为。
下面的数字，可能会让吃一惊！
电商安全生态联盟2017年发布的《电子商务生态安全白皮书》指出，中国“网络灰产”从业人员已超过150万，市场规模高达千亿级别。
美国征信服务巨头益博睿发布的《欺诈经济学：规避快速增长和创新中的风险》显示，中国是目前全球互联网风险最大的国家之一，网络犯罪导致的损失占GDP的比例为0.63%（ 约4000多亿人民币），这一数字仅次于美国的0.64%。
《报告》称，亚太区59%的受访公司预计欺诈行为在未来五年将继续增加，其中超过半数（51%）表示，将投入更多时间与财务以防止欺诈。而在中国，网络交易的爆炸式增长让网上欺诈行为骤增，这也让网上交易成为行业增长最快的欺诈类型。
企业为了生存发展，想尽一切办法获取流量，灰产则锁定了流量大和风控能力较弱的网站，互联网平台在流量上来的时候，风控如果没有跟上，就容易成为灰产的目标。
下图是某平台接入数美科技反欺诈引擎所检测出来的欺诈账户数量，从图中可以看出，欺诈账户数远远高于其他数据。
谈互联网转型谈了很多年，今天的互联网思维也在不断升级，大家会谈到一些概念，比如大数据、用户增长、数据化思维，说得比较少的是互联网风控，这是企业的薄弱项，最容易忽视，也是最影响企业运营与发展的地方。
优质的用户与流量，带来的是价值；而虚假用户、垃圾流量给平台带来的是风险、损失，甚至是覆灭。
无论企业转型或是发展，只要依托互联网，反欺诈就应该重视起来。你不理他，他就会让你损失惨重。
来自互联网的欺诈行为有哪些？
想做好反欺诈，首先得明白灰产的欺诈手段以及他们是怎么运作的？
网络欺诈行为包括营销推广欺诈和渠道流量作弊，营销欺诈还分薅羊毛、用户裂变、刷榜刷单，一般这几种类型的欺诈行为比较常见。
渠道流量作弊
渠道是广告主极为倚重的推广方式，常见于吸引新用户和激活老用户。今天的互联网人口红利已消失，渠道获客成本大大提高。一些渠道商为了节约成本，谋取暴利，大肆掺假。
作弊的渠道商，常采用机刷、人刷、木马、积分墙、羊毛群等方式制造虚假的数据和用户，欺骗广告主。而广告主则白白浪费推广费，拉来一堆虚假机器用户，让后续运营难以见效。
羊毛群互联网时代，各行各业扎堆进军电商平台，为了争夺市场，发起各种营销活动（红包、优惠券、奖金）以达到获客拉新，抢占市场的目的，背后催生了一条特殊产业链：羊毛群。
羊毛群操纵大量账号参与营销活动，获取优惠券奖励，通过收取费用代人下单，从而获利。每年双11十万羊毛灰产大军，他们薅走的是企业的真金白银。
用户分裂
在渠道获客成本高企不下的情况下，越来越多的APP采用“用户裂变”的方式进行推广，以降低获客成本。
用户裂变是通过一定的激励措施，刺激已有用户通过自身关系链帮助平台拉新。由于激励是可变现的，此类推广活动吸引了大量灰产通过作弊来套取推广费用，使得活动方损失惨重。
刷榜刷单
在粉丝经济时代，企业热衷于寻找有名气的KOL、网红达人来做推广。而网红则靠粉丝数和作品活跃度（点赞、收藏、评论、播放量）来获取企业青睐，于是刷榜单团伙应运而生。
刷榜单团伙操纵大量账号，通过运营刷手群或直接利用软件工具来对平台玩家的粉丝数/评论数等多项指标进行刷榜造假，并从中谋取利益，如电商刷销量、刷好评，直播刷榜，视频刷播放量，最终使得平台遭受损失，且散失公平性，易导致用户流失。
内容盗爬
随着大量用户数据与高价值内容暴露在互联网上，引来大量欺诈团伙盗爬数据，网络攻击和大规模信息泄露事件频发。欺诈团伙通常盗爬高价值内容，如招聘网站简历、原创文章、会员专享视频/音乐/图片/音频等；行业竞争数据如商品价格、服务费价格等；个人隐私数据如社交关系、学历、工作经历、生活习惯等。
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群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。
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，检测并识别薅羊毛及各类刷单行为。
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。
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。
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。
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。
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群比率，最终通过持续的反欺诈识别，将大量羊毛群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。
治理7.5亿网民的互联网，ai反欺诈的普及应用越来越重要
互联网发展至今，已深入亿万民众生活的点点滴滴，在利益驱使下，互联网成了灰产滋长的温床。网络攻击、广告欺诈、渠道作弊，灰产利用技术在网络平台谋取暴利，并危害互联网安全，让品牌受损、民众利益受损，反欺诈刻不容缓。
中国正从网络大国向网络强国迈进，治理好拥有7.5亿网民的互联网，需要维护网络安全，重视互联网风控，因此人工智能反欺诈的普及应用变得越来越重要。
在数字时代，于企业而言，互联网转型要懂得利用技术防范风险、预防欺诈，避免平台成为灰产薅羊毛、欺诈行骗的阵地，这样在转型与发展之路上才能走得更稳。
于第三方公司而言，有能力提供反欺诈技术的企业应不断夯实人工智能技术，实时同步反欺诈业务需求，快速研发与迭代反欺诈应用。让技术推动世界变得更美好，为整个互联网行业与数字经济的良性发展发挥正向价值。事实上，对于拥有人工智能技术与海量用户数据的公司，正义性比什么都重要！
数美科技创始人唐会军指出，人工智能反欺诈技术将成为发展数字经济，推动数字产业化的重要安全防护，依靠人工智能技术在多业务场景的创新，可以帮助企业规避业务风险，提升推广运营效率，推动互联网业务与数字经济的良性发展。
结语
经济下行，再加上欺诈横行、运营效率与投入产出比低下，2017-2018年企业反欺诈需求陡增。相信没人想当冤大头，再者，企业付出的，不该被黑产收割。
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