黑產觸角，防不勝防

每年雙11的前一個月，是小黑一年中最忙碌的日子，也是他賺錢最豐厚的時間段，被小黑稱為“黃金十月”。小黑是一個卡商，他希望能在卡商這個行業里能”闖出”一番天地。卡商是手中握有大量電話卡的人，他們為了保證卡隨時在線，將其養在“貓池”中。這些號碼可以批量注冊電商平臺賬號，可以接收驗證碼，甚至可以識別“語音驗證碼”。

在短短一個月時間內，小黑將會在自己10平米的小作坊中，持續申請數萬個賬號，一個電話號碼可以反復利用，同時注冊多個電商平臺賬號。注冊賬號的目的，就是為了去電商平臺搶優惠券和特價貨物。

“賬號新鮮出爐后，我們就開始到各大黑產群中銷售”，小黑說。卡商手頭的貨，是產業鏈的源頭，非常搶手，在黑產群里通常是“一呼百應”。很多黑產會主動來尋求“卡商爸爸”合作。一個月的時間，小黑靠賣賬號，凈賺十幾萬。

其實，小黑只算成千上萬卡商中的中等玩家，“有大量的卡商，手握數萬，甚至數十萬的卡，他們幾乎壟斷源頭，一個雙11，就能掙數百萬”，小黑說。

卡商給電商平臺發起的雙11購物節帶來的黑產狂歡節，提供了最初的“彈藥”，而另一邊，還有人專門提供“武器”。有了賬號和密碼，如果手動登錄去搶優惠券或搶低價促銷產品，可能搶到嗎?“根本不可能，你看哪個平臺優惠活動，不是秒沒?”黑客小C稱，要想搶到，就需要專門的軟件。一些技術不錯的黑客，研發“搶貨軟件”，往外銷售。

現在專門研發出搶不同電商平臺的商品和折扣劵的工具，比如針對GG商城的，比較有名的，就是“火牛”和“秒快”。“這些軟件的操作方式，都大同小異”，小C稱，無非都是批量導入卡商的賬號和密碼，檢測優惠活動頁面——一旦開始，瘋狂下單。

當然，電商平臺也注意到這個群體的存在，一旦發現異樣操作，他們就會對這些賬號和IP進行封鎖，這些賬號也就上了黑名單。而另一邊，黑產的攻擊方也在不斷迭代技術。小C注意到，今年的黑產注冊軟件，比之前的強大了很多倍。“軟件增加了很多必殺技，比如對接了打碼平臺，自動識別圖形驗證碼，搶一次，就更新一個號碼、一個地址、一個IP等等”，小C稱，這些功能，都是為了突破各家的風控規則。

未雨綢繆，主動出擊

作為中國最有名的電商網站之一，GG于2000年初成立并正式涉足電商領域，并在成立4年后在美國納斯達克證券交易所正式掛牌上市，是中國成功赴美上市的大型綜合型電商平臺之一。2018年7月，GG第三次入榜《財富》全球500強。從GG成立的那一天開始，GG飛速發展的歷史，也是通過高科技風控手段不斷與黑產斗爭抗衡的歷史。

根據相關資料顯示，2018年單一個單月，黑灰產虛假注冊主流電商平臺賬號達到 1545980個，其中虛假GG賬號約占40%;黑灰產針對主流電商平臺接口的攻擊量達到134743987次，其中爬蟲攻擊占42.62%，攻擊登陸接口(批量登錄和撞庫)占13.30%;針對主流電商平臺黑灰產工具樣本新增768種，其中輔助類工具占54%，信息采集工具占22%，搶購工具占16.7%，賬號注冊類工具占7.3%。

無論是對于一家互聯網企業還是網絡安全廠商而言，在與網絡黑產的對抗中最大的挑戰莫過于“威脅是在不斷變化的”。那么在面對這樣一個不斷變化的對手時，最好的對抗手段顯然不是毫不作為地等待對手的下次攻擊。但對于大多數電商平臺來說，只是在被動遭受一次又一次的攻擊之后，填補修復漏洞、更新病毒庫，以此來完善自身的防御體系，繼而應對下一次攻擊。這種“亡羊補牢”式的對抗方式已經遠遠無法適應當前日益嚴峻的威脅形勢。

安全威脅變大，對抗威脅的能力也要有所提升。一是對抗雙方都應有攻有守，而不是一方攻擊一方被動防御;二是對抗雙方在實力上不能過于懸殊，起碼勢均力敵，這就要求GG必須跟上黑客手段的升級速度。

GG也在多年的大數據積累和分析技術基礎上建立了一套自己的風控安全體系。這套安全體系的明顯特征就是能夠在源頭上主動排查規避潛在的安全風險，同時與合作伙伴共同打擊黑產。全球頂尖反欺詐AI公司DataVisor維擇科技成為了GG防范黑產、打擊黑產最得力的幫手。在DataVisor維擇科技獨創的基于無監督技術引擎的反欺詐AI平臺助力下，GG的風控體系成功將AI技術應用于真實用戶甄別中，助力于提升平臺的風控體系。

在以往的反欺詐風控手段中，針對用戶注冊這個階段，GG的安全團隊已經處于業內領先水平。單從風控的角度來看，GG安全部門通過如下手段加強認證機制：第一，購買三方數據，進行聯防聯控;第二，完善四要素認證;第三，完善活體檢測，比如增加人臉識別。但注冊流程越復雜，用戶注冊和嘗試新品的意愿就越低，這必然是一個矛盾點。為了吸引客戶，選擇簡化申請流程。但簡化的流程在吸引正常用戶的同時，也會吸引黑產。

無監督機器學習，橫空出世

為了對抗黑產，整個行業在過往大多數采取了常規性的風控手法，從最早的黑名單和規則庫。復雜的策略和規則起到了一定的作用，但仍然難以解決黑產領域不斷推陳出新的新的注冊手法和手段。在注冊過程中喬裝打扮成正常注冊用戶的黑產賬戶越來越多，對于大量群組欺詐無法做到準確檢測，對于潛伏“壞”用戶無法提前預警。雖然也采用社交網絡分析和有監督學習來挖掘風險，但有監督學習由于只能識別已知欺詐，滯后性比較強。而壞人的手法又變化多端，層出不窮，所以只能檢測到有限的欺詐用戶。

魔高一尺，道高一丈。這個時候，無監督機器學習反欺詐AI技術作為傳統風控手段的創新性的突破，就起到了巨大的作用。在AI領域，無監督機器學習的獨特優勢在于，不用通過歷史標簽，也不需要使用專家規則，由于其是基于用戶基本信息和行為信息聚類分析判斷，可以有效識別未知欺詐和新型欺詐。

無論是日常購物還是6.18以及雙11這種大促的關鍵時刻，DataVisor維擇科技獨有的無監督機器學習引擎賦能下的反欺詐AI平臺均可以發現大批賬戶注冊時所出現的各類“不同尋常的行為”，而這些行為往往都來自各種惡意賬戶，正是“壞”注冊用戶不法占用用戶優惠券和秒殺促銷的黑手! 注冊是所有欺詐場景的入口，在此階段查封批量注冊、惡意注冊，在源頭阻擋后續攻擊，在最早期辨識出“壞”用戶，做到未雨綢繆，防患于未然。

2018年，GG開始將其注冊用戶數據在脫敏后，導入到DataVisor維擇科技的反欺詐平臺。原始數據只有十幾個維度特征，經過反欺詐平臺的自動衍生之后，可以獲得上百個新的特征。之后這些全方位描述賬號的特征進入到DataVisor無監督檢測引擎，引擎通過對特征自動分析，在高維空間對所有新注冊賬號進行聚類，并自動檢測高度關聯的可疑聚類，最終輸出可疑欺詐群組。與傳統欺詐檢測方法往往只有一個分數不同，DataVisor無監督檢測引擎最終輸出的是欺詐團伙，除了有分數之外，還會輸出所有相關聯的賬號以及他們之間的可疑關聯特征，也就是被檢測為欺詐團伙的理由。這種可解釋性，為客戶審核提供了有力的依據。

DataVisor維擇科技獨創所賦能的無監督機器學習AI技術，通過用戶注冊行為的不同特征進行分析和判斷，可以針對GG電商各種渠道新用戶注冊，都能通過用戶注冊行為的不同特征進行分析和判斷，無死角防范，提前風控，迅速發現并打擊黑產分子，把每一項危險扼殺在萌芽中! 要知道，無監督機器學習之所以厲害，就是因為它不是孤立的檢測某一單個欺詐事件或帳戶，而是可以全局檢測蓄意發起惡意攻擊的潛在欺詐團伙它檢測的不是哪種具體的欺詐行為，而是檢測所有可能會出現問題的有團伙聚集行為準備做某些事情的所有群體。

DataVisor維擇科技的AI工程師發現，雖然賬戶注冊每天都有千千萬萬，但有一個普遍的現象就是，壞注冊用戶都是“扎堆”做壞事，不管如何偽裝自己，但每個群組之間都會有若干關聯，被“無監督機器學習技術”這雙火眼金睛一下子就分辨出來。

圖片：技術原理

比如，有一類是“非機器行為的大規模注冊群組。工程師們發現，在一個固定的時間段里，比如注冊時間為10月7日、10月8日18:00與19:00兩個時間段;在同一個地點，IP地址都在廣東如河源、揭陽，這兩個地方在專家規則里被標注為黑產高發地，手機號碼前綴都一樣，且為虛擬運營商(170)，且設備信息有大部分都有重復使用的情況，那么這一批注冊賬戶就被DataVisor維擇科技反欺詐平臺判定為“不懷好意”的壞用戶， 然而這批用戶在GG風控第一道防線檢測時成功繞過了“語音驗證”。

再比如，還有一類是“用戶名相似群組“。DataVisor在檢測出的數據中，發現這樣一個群組，人數總計293人。其中有以下活動特征：所有人的注冊時間都集中在12月4日0:00-1:00這一個小時，注冊來源都是快速注冊，注冊類型一致，都是手機注冊，其用戶名格式相似且異常，都是3-5位隨機字母+4位數字，還有一點，其IP地址均一致，定位于江蘇南京。對于這種用戶，因為有類似格式用戶名，由于他們的用戶名采取了變換，GG的風控體系，有監督機器學習下，大多數是沒有辦法檢測到。但經過DataVisor無監督機器學習檢測之后，最終被判定為壞用戶。

DataVisor維擇科技的無監督機器學習技術，相對于有監督機器學習技術，最厲害的一招必殺技就是可以有效識別“潛伏用戶“。在2018年6月和7月的檢測過程當中，DataVisor維擇科技的反欺詐平臺發現一批用戶數據是有問題的，所以標注為”壞“用戶，但根據GG自有的風控規則檢測，發現這批用戶沒什么問題。1個月后GG抽查，也確實沒有發現問題。但在3個月后再次復查，經核查用戶下訂單及其他行為，99%以上被確認為壞用戶，這類用戶的在長時間潛伏后，終于開始發起攻擊，謀取非法利益。所以，對于那些能識別復雜的注冊過程，能攻破人工語音驗證的“壞”注冊用戶，無監督機器學習引擎下的反欺詐AI平臺都可以有效自動識別新型欺詐。

經過幾個月的親密深入合作，在GG注冊的所有用戶，在被DataVisor維擇科技反欺詐平臺檢測出的“壞”用戶數據中，正確率高達99%以上，其相對于GG自有的風控平臺發現的“壞“用戶數據，覆蓋增益率高達15%以上。除此之外，DataVisor維擇科技還跟GG原有的風控體系互幫互助，自動發現了許多GG內部模型未能及時覆蓋的新風險模式，DataVisor維擇科技也成為GG風控系統中最重要的合作伙伴。