傳統(tǒng)欺詐檢測(cè)方案正在失效 中小企業(yè)如何做好反欺詐?
原創(chuàng)【51CTO.com原創(chuàng)稿件】一個(gè)奇怪的現(xiàn)象自始至今一直伴隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展:在移動(dòng)應(yīng)用的推廣方面,一個(gè)有效的 App從安裝到激活,渠道普遍而言的平均成本在 2-3 塊,但絕大多數(shù)渠道給 APP 開發(fā)者的報(bào)價(jià)往往不到 1 塊。近幾年,渠道格局早已穩(wěn)定,并不需要瘋狂燒錢用“價(jià)格戰(zhàn)”來(lái)提升市場(chǎng)占有率。長(zhǎng)期虧本的生意當(dāng)然沒(méi)人愿意做,那這些渠道為什么會(huì)以低于成本的價(jià)格銷售呢?
經(jīng)過(guò)分析,發(fā)現(xiàn)造假團(tuán)隊(duì)會(huì)通過(guò)虛擬機(jī)、模擬器、改碼手機(jī)等手段降低成本,制造虛假數(shù)據(jù)。目前,造假團(tuán)隊(duì)的技術(shù)也已經(jīng)爐火純青,不僅設(shè)備信息可以被篡改,連用戶留存、在線時(shí)長(zhǎng)等用戶行為數(shù)據(jù)都能被造假以滿足開發(fā)者的KPI。造假現(xiàn)象長(zhǎng)期存在,導(dǎo)致移動(dòng)開發(fā)者推廣的成本提高、無(wú)法獲得有價(jià)值的真實(shí)用戶、基礎(chǔ)數(shù)據(jù)出現(xiàn)超過(guò) 90% 的造假情況,開發(fā)者無(wú)法根據(jù)數(shù)據(jù)做出正確的決策,甚至有很多初創(chuàng)企業(yè)因此喪失競(jìng)爭(zhēng)力被動(dòng)出局。
傳統(tǒng)欺詐檢測(cè)方案正在失效
相比APP注冊(cè)到激活刷量,還有更大危害的欺詐現(xiàn)象發(fā)生在我們身邊:如金融領(lǐng)域,越來(lái)越多的銀行、保險(xiǎn)和證券依靠互聯(lián)網(wǎng)拓展新業(yè)務(wù),在線評(píng)估用戶的信用,依據(jù)用戶的行為軌跡和使用習(xí)慣、背景信息展開金融服務(wù)。如果這些用戶的信息虛假,或者是成為“肉雞”、被利用,只需少量的用戶就能給金融企業(yè)帶來(lái)不可估量的損失。
當(dāng)前,國(guó)內(nèi)外欺詐行為已經(jīng)形成“黑產(chǎn)”,是一條利益緊密關(guān)聯(lián)的產(chǎn)業(yè)鏈。在這條產(chǎn)業(yè)鏈中,有專門負(fù)責(zé)注冊(cè)、負(fù)責(zé)“養(yǎng)號(hào)”;有專門負(fù)責(zé)提供終端機(jī)器,提供云服務(wù)模擬真實(shí)IP地址;還有負(fù)責(zé)尋找“買家”,發(fā)起攻擊;還有尋找企業(yè)漏洞,隨時(shí)準(zhǔn)備“薅羊毛”等等。
很明顯,在如此激烈的對(duì)抗中,傳統(tǒng)欺詐檢測(cè)方案 -- 包括依托黑白名單、信譽(yù)庫(kù)、設(shè)備指紋的過(guò)濾機(jī)制,通過(guò)人工規(guī)則篩查賬戶的規(guī)則系統(tǒng),甚至是興起還不算太久以有監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)為核心的風(fēng)控模型,在面對(duì)新型攻擊手段時(shí),實(shí)在有些難以招架。
吳中·DataVisor中國(guó)區(qū)總經(jīng)理
近日,DataVisor中國(guó)區(qū)總經(jīng)理吳中接受了51CTO的采訪,核心圍繞圍繞無(wú)監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)反欺詐,成長(zhǎng)期企業(yè)如何做好反欺詐,希望有反欺詐需求的客戶能從中得到些許啟發(fā)。
無(wú)監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)-超越規(guī)則引擎和有監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)
吳中表示,反欺詐技術(shù)領(lǐng)域科劃分為三大階段:
- 規(guī)則系統(tǒng)。人工創(chuàng)建規(guī)則,判定欺詐行為。
- 技術(shù)信號(hào)源。第二代是基于上代規(guī)則基礎(chǔ)上,引入更多信號(hào)源,如黑白名單、設(shè)備指紋等;
- 第三代,以AI為核心。該階段劃分為有監(jiān)督學(xué)習(xí)算法和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法兩個(gè)方向。
傳統(tǒng)有監(jiān)督學(xué)習(xí)算法需事先對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行歸類和掃描,訓(xùn)練出可以用來(lái)進(jìn)行發(fā)欺詐檢測(cè)的模型。問(wèn)題在于,欺詐行為并非一成不變,而是動(dòng)態(tài)演變的,模型的效果難以保障。而無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法也是建立在對(duì)大量數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)和訓(xùn)練中,但學(xué)習(xí)的過(guò)程不需要大量標(biāo)簽,通過(guò)用戶的細(xì)微關(guān)聯(lián)就可以對(duì)欺詐行為進(jìn)行判斷。 基于無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的產(chǎn)品和解決方案可以針對(duì)變化多端的群體欺詐行為,為這些企業(yè)提供最先進(jìn)的反欺詐檢測(cè)服務(wù)。當(dāng)然,在實(shí)際應(yīng)用中,兩者不是割裂的,而是相互補(bǔ)充。很多解決方案中,這兩者的算法均有,都是建立在大數(shù)據(jù)平臺(tái)之上。不過(guò)針對(duì)當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)欺詐的趨勢(shì)而言,無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法更加具有優(yōu)勢(shì)。
DataVisor推出UML Essentials新產(chǎn)品 降低成長(zhǎng)型企業(yè)反欺詐門檻
作為在線欺詐和金融犯罪檢測(cè)服務(wù)的領(lǐng)先企業(yè),DataVisor致力于利用最先進(jìn)的人工智能技術(shù), 尤其是無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法以及大數(shù)據(jù)應(yīng)用,最大程度保護(hù)用戶和企業(yè)。
吳中介紹,DataVisor無(wú)監(jiān)督反欺詐機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案依托最新的人工智能技術(shù),能在沒(méi)有訓(xùn)練數(shù)據(jù)的情況下檢測(cè)攻擊,并且能做到提前檢測(cè)。該解決方案有三個(gè)關(guān)鍵組件:無(wú)監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)(UML)引擎,自動(dòng)規(guī)則引擎和全球智能信譽(yù)庫(kù)。
當(dāng)前,越來(lái)越多的成長(zhǎng)型企業(yè)對(duì)反欺詐服務(wù)有了強(qiáng)烈的需求。Datavisor基于多年技術(shù)積累以及對(duì)行業(yè)的深刻理解,為了讓成長(zhǎng)型企業(yè)享受更為靈活低成本的反欺詐服務(wù),并在2018年4月27日正式發(fā)布了UML Essentials。
UML Essentials 依托于Datavisor 獨(dú)有的無(wú)監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)引擎以及海量數(shù)據(jù)處理平臺(tái),將Datavisor在UA、大規(guī)模注冊(cè)、反洗錢等安全領(lǐng)域內(nèi)多年的行業(yè)積累轉(zhuǎn)化為開箱即用的SaaS服務(wù), 打造了一款強(qiáng)大、靈活、低成本的人工智能反欺詐產(chǎn)品。
DataVisor UML Essentials具有如下大特點(diǎn):
- 聚焦高頻場(chǎng)景。將各個(gè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景中的第一步“大規(guī)模注冊(cè)”欺詐阻擋在外。DataVisor能保證高質(zhì)量的檢測(cè)結(jié)果,做到原因可解釋。
- 接入方便快捷。在DataVisor UML Essentials中,用戶可以輕松地完成數(shù)據(jù)上傳,數(shù)據(jù)質(zhì)量檢查,用戶做到對(duì)服務(wù)的全程可控。
- 模型自動(dòng)調(diào)優(yōu)。利用AI技術(shù)創(chuàng)新性的開發(fā)了模型自動(dòng)調(diào)優(yōu),時(shí)間從幾周縮短到了幾天。
- 強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理平臺(tái)支撐。DataVisor UML Essentials的數(shù)據(jù)處理平臺(tái)構(gòu)建于主流云計(jì)算基礎(chǔ)上功能多樣強(qiáng)大,單日事件處理能力超過(guò)千萬(wàn)級(jí)。
寫在最后:
就目前來(lái)看,憑借深厚技術(shù)背景、多年安全領(lǐng)域經(jīng)驗(yàn),龐大用戶需求,DataVisor是AI領(lǐng)域佼佼企業(yè)毋庸置疑。但未來(lái),任重而道遠(yuǎn),還需在技術(shù)繼續(xù)迭代創(chuàng)新,深度與更多應(yīng)用場(chǎng)景相融合,才能夠更迅速成長(zhǎng)。
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