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欺诈黑产总结

解决方案 将贷前欺诈风险筛查分为 7 大板块: 设备欺诈 身份核验 信息核验 历史行为检验 欺诈综合评分 团伙欺诈排查 人工审批部分 设备欺诈主要针对申请人申请设备是否存在异常来评判风险情况,而身份和信息核验主要针对申请人是否本人以及提供的基本信息是否可信等 百融谛听设备欺诈通过部署 JS 代码或者SDK 代码在客户端主动地收集与设备相关的信息和特征,如采集浏览器、设备配置等,同时传令被动式共同采集设备信息,并利用聚类分类、关联分析等算法生成设备指纹(GID 因为信息真实,普通欺诈手段无法识别。 ; 针对信用卡发卡等无需绑定还款卡的网申场景,可以通过运营商三要素验证 + 人脸识别进行初步验证 结合其它欺诈手段进行综合判断,如通过手机在网时长 / 在网状态以及设备信息来识别借身份冒用的风险 信息核验 总结 欺诈是一项长期的工作,欺诈的技术手段在提升,欺诈分子也在不断优化攻击方式,金融信贷机构需要对黑产产业进行监控,才能做到知己知彼,百战不殆。

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    营销业务欺诈全流程

    按照欺诈的人数来分可分为:个体欺诈和团伙欺诈; 按照欺诈的主体来可分为第一、第二、第三方欺诈; 按照欺诈的行为可分为:金融信贷欺诈、互联网业务欺诈和信用卡欺诈三大类。 2 项目背景 营销欺诈是互联网业务欺诈大类的一种,指的是羊毛党通过虚假身份参加营销活动大量获利的行为。据统计,存在1000万+被滥用身份信息、 200万+网络黑产从业者、超千亿黑产市场规模。 在此背景下,为避免营销资源浪费,在加强活动规则设计的同时,亟需运用技术手段搭建营销欺诈系统,以保护良好营销环境,提升营销效果。 4 欺诈客群分析: 在复杂的欺诈任务上,无法仅凭仅有的少数欺诈标签建立一个良好的欺诈模型(更何况标签质量参差不齐的),知己知彼百战不殆,这需要去了解业务知识、欺诈链,并采用更合适的技术手段来识别欺诈 现实中,羊毛党会结合第三、四类薅羊毛方式,并存在与平台、商家瓜分利益,发展趋势更具规模化、产业化,这个是营销欺诈的主要目标。

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    基于机器学习的欺诈研究

    2.2面向信息内容的检测 网络欺诈通常需要向用户传递虚假信息以误导用户。类似用于欺诈的资源和正常使用的资源在许多特征上有明显差异,用于欺诈信息内容与正常信息内容也有明显的不同。 三、 基于机器学习的欺诈攻防案例 机器学习技术虽然在欺诈解决方案中发挥着重要作用,但另一方面,机器学习技术也可以被不法分子用来进行欺诈。 构建跨行业的欺诈技术生态,促进行业合作,整合优势资源,对于欺诈技术的发展将能起到显著的推动作用。 最后,机器学习不光能在欺诈中起到重要作用,也有可能成为不法分子进行欺诈的工具,并有能力对现有防御方案造成巨大威胁。因此,欺诈研究工作不光需要关注机器学习解决方案,也应该关注基于机器学习的欺诈手段。 从攻防的角度出发,是欺诈研究的重要课题。

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    先知:人工智能助力Fintech欺诈

    本文内容节选自第六届全球软件案例研究峰会宜人贷数据科学家王婷分享的《先知:人工智能助力Fintech欺诈》实录,本文主要分享互联网金融欺诈,通过人工智能与人工调查的结合,实现智能欺诈的效率和准确性提升 先知是基于宜人贷的欺诈云平台,面向Fintech全行业的一种欺诈解决方案,帮助Fintech企业解决在信贷申请欺诈、金融中介识别、团伙监控/预警上面临的一系列问题。 、数据能力以及欺诈能力对外做平台化的输出。 实时欺诈发现 实时欺诈发现,我们设计了欺诈调查工具,这个工具是面向调查人员,为了使得调查人员能够更便捷的获取信息和异常点,方便他们来调查用户是否有欺诈行为。 调查工具模块主要就是异常信息的提示和用户数据的展示,帮助调查人员快速定位到用户的数据信息和设备信息等,并告诉他这个异常的点在哪里。 4 如何快速评估欺诈风险?

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    智能时代如何构建金融欺诈体系?

    接下来明特量化CRO苏建成为大家做了以“大数据+AI打造互联网金融欺诈体系”为主题的分享。 ? 他认为要在新形势下建立有效的互联网金融欺诈体系,关键是大数据+AI。 具体来讲,交叉认证、规制引擎、外部引擎、模型策略是构建欺诈决策体系的四种方法,常用的欺诈方法有逻辑回归、随机森林、神经元网络、统计分布异常检测、文本挖掘及模糊匹配、复杂网络分析等。 金融欺诈任重道远,苏建成认为在未来金融大数据风控会呈现出三大趋势:1、欺诈套路层出不穷,欺诈与其的对抗将长久存在;2、随着国家对个人信息保护力度的加强,大数据欺诈公司的数据来源会受到一定的影响;3 、目前第三方欺诈公司推出的服务产品有同质化的特点,预计行业发展到后期会竞争加剧,最终会形成几家专业化的行业巨头。

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    针对移动支付的道德欺诈系统

    团队对在移动设备上的程序中运行现有欺诈security challenges Boxer 进行了大规模测量研究后发现,虽然 Boxer 总体上运行良好,但它无法在以低于每秒一帧(FPS)的速度运行的设备上进行有效扫描 团队对在移动设备上的程序中运行现有欺诈security challenges Boxer   进行了大规模测量研究后发现,虽然 Boxer 总体上运行良好,但它无法在以低于每秒一帧(FPS)的速度运行的设备上进行有效扫描 于是团队设计了 Daredevil,一种新的欺诈系统,用于扫描支付卡,并在各种性能的移动设备和硬件配置中都能很好地工作。 重要的是,客户端验证更尊重最终用户的隐私,因为它避免了向服务器发送敏感信息。Daredevil选择在客户机上运行其验证。 较新的卡片设计在两面都印上了有意义的信息。例如,较新的Wells Fargo支付卡一面包含银行和支付网络标识,另一面包含卡号和到期日。

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    图数据库·业务总结·欺诈

    3.1 股票投研情报分析 2.2 公安情报分析 通过融合企业和个人银行资金交易明细、通话、出行、住宿、工商、税务等信息构建初步的“资金账户-人-公司”关联知识图谱。 同时从案件描述、笔录等非结构化文本中抽取人(受害人、嫌疑人、报案人)、事、物、组织、卡号、时间、地点等信息,链接并补充到原有的知识图谱中形成一个完整的证据链。 比如银行和公安经侦监控资金账户,当有一段时间内有大量资金流动并集中到某个账户的时候很可能是非法集资,系统触发预警(图7) 一般欺诈 ? 欺诈判断1:多个用户使用相同的地址、银行卡、身份证、电话等其他信息 电子商务的欺诈 ? 欺诈判断2:一个ip或Cookies 服务于多个信用卡或用户。 欺诈判断3:信息不一致。 比如借款人张xx和借款人吴x填写信息为同事,但是两个人填写的公司名却不一样。

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    天御欺诈服务,让「天下无贼」

    企业面临欺诈风险? 用我们的沉淀,给企业足够的“安全感” 腾讯云发布天御欺诈服务 随着互联网理财、P2P 金融的快速发展,带有恶意目的的骗贷,骗保、洗钱等恶意行为也形成了新的地下产业,这些黑色产业链给企业品牌带来了严重的经济损失 基于企业的痛点,腾讯云通过大数据分析能力,以及在对抗社交诈骗、电商刷单、保驾互联网银行和支付业务安全上累积的实战经验,发布天御欺诈服务,解决企业被欺诈的风险,让企业专注于业务的发展。 天御欺诈服务,基于腾讯管家平台和社交生态所积累的海量恶意数据,以及通过行为识别,画像计算等能力,精准识别出恶意用户,并通过服务的方式通知企业客户进行跟踪标记和拦截等处理方式。 ? 一网打尽以上威胁与风险,为你们做到「天下无贼」 如何获取腾讯云天御欺诈服务 客户可通过腾讯云工单系统提交工单咨询该服务或者拨打95716咨询

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    【独家编译】美国欺诈服务商Precognitive获百万美元种子轮融资 欺诈是新的风口?

    数据猿导读 今年年内,国内外数家欺诈服务提供商获得了数百万至数千万美元融资,欺诈已经成为大数据领域一个新的热门话题。 ? Precognitive通过分析用户与在线服务之间的交互行为数据,向客户提供欺诈预警。 其创始人Sam Bouso表示,目前Precognitive拥有三种不同的欺诈技术以适应不同和客户与场景。 他说:“欺诈服务有大量数据可供挖掘,大多数解决方案都专注于在交易中进行欺诈,但我们实际上能够通过多次访问监控设备和用户活动,从而在欺诈发生之前为客户提供预警。” 无论是传统金融机构,还是新兴互联网金融机构,都要面临如何更高效的筛选客户和预防欺诈行为的挑战。这种需求也催生了巨大的金融欺诈服务市场。 今年年内,美国Signifyd、Rippleshot,国内邦盛科技、同牛科技、数美科技、冰鉴科技等数家欺诈服务提供商获得了数百万至数千万美元融资,欺诈已经成为大数据领域一个新的热门话题。

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    不漫谈大数据欺诈技术架构 No.126

    一年多以前,有朋友让我聊一下你们的大数据欺诈架构是怎么实现的,以及我们途中踩了哪些坑,怎么做到从30min延迟优化到1s内完成实时欺诈。 时间也过了很久了,最近看到圈里一些东西,发现当时的这套架构并未落伍,依然具有很大的参考价值,所以今天跟大伙聊聊关于大数据欺诈体系怎么搭建,主要来源是来自于我工作的时候的实践,以及跟行业里的很多大佬交流的实践 这套架构我做的时候主要领域是信贷行业的大数据欺诈,后来也看过电商的架构,也看过金融大数据的架构,发现其实大家使用的其实也差不多是这个套路,只是在各个环节都有不同的细节。 比如运营商通讯数据、比如大型电商的行为数据、比如各种保险数据,以及各个机构贷款记录的互相沟通,这些数据源,都非常核心也都非常值钱,是现在欺诈非常核心的数据。 当然也有更加粗暴更加高效的做法,就是直接购买外部的黑名单数据,这让欺诈变得更加简单,遇到就直接拒,可以减少非常的人力物力成本去做其他的核查。 数据抽取 ?

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    浅谈百度联盟广告屏蔽

    近年来手里面网站的 Google ADSense 广告收入大不如去年了,所以上周的时候子凡又登录了一下百度联盟广告后台,将泪雪网的部分广告位替换成了百度联盟广告,总之对于收益来说就是波动很大,有时候也够一顿外卖 ,有时候根本喝不起矿泉水,所以后来就开始注意到百度联盟广告屏蔽设置了,于是有了今天的这篇文章。 借用百度联盟广告屏蔽的一段话: 百度联盟广告屏蔽旨在解决联盟广告被部分浏览器屏蔽的问题,现已支持 PC 网页和 移动网页的大部分样式(除搜索推荐、创新样式)。 使用和配置起来非常简单,登录百度联盟后台: 1、网站合作-业务管理> 屏蔽设置>新建域名; 2、添加屏蔽域名:点击“新建域名”,填写用户自有域名作为代码域名和检索域名。 在代码位管理重新获取代码时生成获取反屏蔽 JS 代码,然后部署到广告位页面即可 简单总结 整体配置下来基本就是一气呵成,因为广告代码都是通过 js 插入网站的指定位置,所以很好的避免了页面 js 重复插入的情况,对于屏蔽

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