针对电商、O2O、P2P、游戏、支付等行业在促销活动中恶意刷取优惠福利这样一种“薅羊毛”行为的团队，我们叫做“羊毛党”。一不小心，企业就会蒙受像上述截图那些案例里的经济损失。 “羊毛党”获益图示 ?...天御能为你们做什么呢 腾讯云天御防刷服务，在原有组合策略的基础上实现了新一代智能防刷引擎，依托腾讯海量黑产数据提供的行为样本，通过组合矩阵最大程度的识别羊毛党的对抗行为。...通过腾讯云合作伙伴的实际验证，天御防刷服务的恶意识别率高于96%。...天御有活动防刷、注册保护、登录保护、消息过滤、图片鉴黄、验证码、反欺诈几大服务，其中天御活动防刷服务针对电商、O2O、P2P、游戏等不同行业的营销和支付场景的恶意行为，具备风险拦截和识别的能力。...天御已经为客户面临的十几种恶意场景提供了安全的服务保证，使得客户的优惠最终能够触达用户。 来不及了，快上车 双十一在即 入门、基础、增强三个版本 你需要哪个护驾？
领取优惠券、赠送礼品等手段为商家带来了更多用户和更高营收，但同时也催生了营销场景下的网络黑产。...依据 D-S证据理论，可快速分配、评估子系统的信任度，融合搭建专家系统来识别恶意请求。...随着黑产对抗规模不断扩大，标签样本不断增多，可以通过监督型机器学习 Logistic regression 、Xgboost 和Ensemble model 等进行样本强化训练。...AI 学习助力天御识别恶意流量变种 腾讯云天御反欺诈系统引进迁移学习、深度学习，依据 fuzzy network、Gibbs sampling和 BN 等技术，将专家系统升级至多层级混合网络模型，解决特征自动提取...在东鹏特饮的一物一码营销活动中，腾讯云天御通过识别过滤恶意请求，帮助东鹏节约超过3000万营销资金。
腾讯云学生优惠是腾讯云的云+校园活动，我使用腾讯云学生服务器搭建了个人网站，正常运行了快1年都没出过大问题，体验非常不错， 腾讯云学生优惠的价格为10元每月，比阿里云贵了5毛钱一个月，但是腾讯云云盘多出...[1620] 腾讯云学生优惠套餐 [1620] 腾讯云学生数据库 [1620] 腾讯云学生课程 免费优惠券 腾讯云学生计划地址(建议购买1年，续费较贵) 学生服务器如何选择地域？...用户必需完成学生信息填写后，才能够获得以优惠价格续费的资格，若更改了配置，则需按官网价格续费，不再享受活动优惠价格； b....服务器到期后未按时续费，服务器将被回收，已有购买资格用户因服务器到期未续费，我们将不保留购买资格，用户不可重新购买； e. 用户购买校园套餐后不允许进行降配操作； f. 支付说明：不支持代金券。...活动流程 注册腾讯云帐号 完成个人认证 购买套餐 填写学生信息 为保证活动的公平公正，腾讯云有权对恶意刷抢(如通过程序等技术手段)活动资源，长期资源闲置，利用资源从事违法违规行为的用户收回云资源。
小编再次傲娇提醒，DNSPOD智能解析为弹股网站保驾护航呦~ 热心网友建议，还买什么股票啊，把网站卖了就解套了。对呀，世界那么大，赚钱方法那么多，何苦只盯着股票呢？...好好做网站也可以赚钱呢~ 想要建站的小伙伴们请注意，DNSPOD套餐优惠活动还有最后3天倒计时…… 新购解析套餐最高直降8000，单笔订单满5w即可“戴”走Apple Watch，满8w即可抱走Mac...据说，手指好看的人都会扫描指纹识别二维码立即关注呦~ 点击下方“阅读原文”，抓紧抢购套餐 ↓↓↓
黑产现状介绍 “羊毛党”一般先利用自动机注册大量的目标网站的账号，当目标网站搞促销、优惠等活动的时候，利用这些账号参与活动刷取较多的优惠，最后通过淘宝等电商平台转卖获益。...刷单团伙：到各种电商平台刷单，获取优惠，并且通过第三方的电商平台出售优惠，实现套现。 [image.jpg] 二....减少模型训练的难度，模型训练最大的难度在于样本的均衡性问题，拆分成子问题，就不需要考虑不同账号类型之间的数据配比、均衡性问题，大大降低了模型训练时正负样本比率的问题。...我们一直强调纵深防御，我们不仅仅要有注册数据，还要有登录，以及账号的使用的数据，这样我们才能更好的识别恶意。...白分类器主要用来识别正常用户，黑分类器识别虚假用户。 Q：风险概率的权重指标是如何考虑的？ 先通过正负样本进行训练，并且做参数显著性检查；然后，人工会抽查一些参数的权重，看看跟经验是否相符。
防水墙识别恶意扫码抽奖请求2000W+次/周，涉及100W+的恶意手机号，协助业务方联合有效打击相关黑产。...接入防水墙防刷解决方案，实时风控系统识别黑产使用代理服务器IP和大量黑手机号码刷取注册优惠券，刷量峰值11W/天，占比高达60%。...业务对防水墙返回的恶意请求拒绝下发优惠券，阻止黑产大批量刷取，助力业务感知风险，及时止损。...结合人工智能进行用户画像、关系图谱分析，有效识别帐号质量、恶意IP和恶意设备。...防水墙推出了兼顾体验与安全的新型智能验证码，好人可免验证通过，普通用户使用滑动验证码简单一滑即可校验，针对高恶意请求可下发高难度的图中点选验证码。
有趣的是，在当时人们都认为该算法将很快导致“强”人工智能的出现。即，智能的思考能力、独立思考并可以解决那些默认编程程式外任务的人工智能。...可随后就是“弱”人工智能的时代，它可以解决一些创造性的任务，比如识别图片、预测天气、玩象棋等。...误解三：机器学习——做一次就够了 恶意软件检测和人脸识别在概念上的区别，脸永远是脸，在这方面永远也不会有什么改变。...因为通过客户端的恶意样本的平均数量要比反病毒实验室收集到的恶意样本数量小得多。客户端会因为没有收集到样本进行学习而丧失应对能力。...问题是大多数同家族的恶意软件都是由一个恶意程序修改而来的。例如 Trojan-Ransom.Win32.Shade 是一个拥有超过三万个恶意样本的家族。
有趣的是，在当时人们都认为该算法将很快导致“强”人工智能的出现。即，智能的思考能力、独立思考并可以解决那些默认编程程式外任务的人工智能。...可随后就是“弱”人工智能的时代，它可以解决一些创造性的任务，比如识别图片、预测天气、玩象棋等。...误解三 机器学习——做一次就够了 恶意软件检测和人脸识别在概念上的区别，脸永远是脸，在这方面永远也不会有什么改变。...因为通过客户端的恶意样本的平均数量要比反病毒实验室收集到的恶意样本数量小得多。客户端会因为没有收集到样本进行学习而丧失应对能力。...问题是大多数同家族的恶意软件都是由一个恶意程序修改而来的。例如 Trojan-Ransom.Win32.Shade 是一个拥有超过三万个恶意样本的家族。
上游是软件开发环节，有验证码的打码平台、手机卡及验证平台商、V** 供应商，也有统一的注册软件，中游负责帐号的分销与注册，通过批量注册、养号与分类、帐号分销，下游环节属于盈利环节，优惠券领取、新手奖励、...在入侵、病毒、木马、DDOS 攻击、APK 恶意打包、恶意注册登录等多个纬度，都是攻击的最主要载体之一，单独的机器学习模型无法有效识别恶意帐号，恶意帐号的操控人五花八门，目的各异，无规律和统计特性。...而我们最终是需要通过监控恶意的帐号发现恶意，形成各类恶意的感知和 AI 模型的样本及预测防御能力。...在全量流水中找出相似行为的集合数据，对集合的数据进行自动分类，标识别恶意、可疑和温和的团伙，并使用不同的安全策略。...对方积累了10000个字符库，超过5000万 样本库，对6个字符以内的验证码可以快速识别。
4.刷单团伙：到各种电商平台刷单，获取优惠，并且通过第三方的电商平台出售优惠，实现套现。...模型训练最大的难度在于样本的均衡性问题，拆分成子问题，就不需要考虑不同账号类型之间的数据配比、均衡性问题，大大降低了模型训练时正负样本比率的问题。 3.逻辑的健壮性。...不仅仅要有注册数据，还要有登录，以及账号的使用的数据，这样我们才能更好的识别恶意。 所以想要做风控和大数据的团队，一定要注意在自己的产品上多埋点，拿到足够多的数据，先沉淀下来。...既然代理IP的识别如此重要，那我们就以代理IP为例来谈下腾讯识别代理IP的过程。...白分类器主要用来识别正常用户，黑分类器识别虚假用户。 Q：风险概率的权重指标是如何考虑的？ 先通过正负样本进行训练，并且做参数显著性检查；然后，人工会抽查一些参数的权重，看看跟经验是否相符。
根据安恒APT云端在对来自北美的流量监控过程中，发现一封来自美国的可疑邮件，该邮件的主题是《您收到的优惠券》，发件人名称显示为“天猫”。...另外，该邮件还有一个压缩包格式的附件，其中包含的样本实际类型为exe。...因此，基本可以判断该附件为恶意附件，且明确为精心构造的结合邮件社工的黑客攻击行为。进一步分析其详细可疑行为，发现其关键目标为建立加密回传通道、收集用户信息、向外发送盗取数据。...根据安恒APT沙箱报告可自动分析其行为过程图： 其中关键的恶意行为有释放恶意文件行为，即在打开的过程中还会进一步释放两个其他恶意文件，用于执行后删除文件和拷贝覆盖文件： 进一步对其网络行为分析，发现其建立回传通道的关键服务器两个...安恒APT产品通过内置沙箱虚拟执行环境，可以对各种基于邮件附件传输的样本模拟运行分析，捕获其动态行为、网络行为、进程行为、文件行为、注册表行为等关键信息，识别其中可疑的勒索病毒特点，快速对网络中传输的勒索病毒样本进行预警
Deep Instinct的学习方法将恶意软件样本分解为大量的小“碎片”，恶意软件从而可以进行映射，就像是基因组序列便是由成千上万更小的序列组合构成。...这些被“分解”的样本仍是二进制位字符串，用于训练神经网络进行系统地识别。在进行了数百万次计算之后，神经网络运行于一个GPU集群中，最终得出一个能够指向终点的静态神经网络结果。...Deep Instinct恶意软件识别率远超传统安全公司 Göttingen大学举行的对16000个恶意软件样本进行识别测试中，来自西门子CERT、Bit-Defender、McAfee、Trend（趋势科技...）、AVG、卡巴斯基、Sophos以及其他安全公司平均识别率为61%，而Deep Instinct对于恶意软件的识别率则高达98.86%。...一些恶意软件样本自主突变，而其功能并没有受到影响。PDF恶意软件的识别率是99.7%，可执行文件的检测率为99.2%。
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网络黑产长期潜伏准备，热门营销活动大部分都会受到黑灰产恶意刷单的影响，其所带来的企业营销决策误判，以及营销资金浪费已成为零售数字化营销的核心痛点，极大地阻碍了营销效果的有效转化。...，帮助业务方在营销风控、金融风控、内容安全等领域预防欺诈识别风险，让品牌把钱花在刀刃上，使每一分优惠都能触达真正的消费者。...在黑灰产防御方面，天御系统以人工智能为核心，以腾讯海量黑灰产数据为基础，利用跨平台数据优势，基于“优码”帮助平台监测、识别各类营销欺诈行为，打造天御活动防刷模型，深入业务场景，识别羊毛党、黄牛党、网赚团伙...从2016年开始，腾讯安全天御与东鹏特饮展开合作，在“开盖赢红包”活动中，基于黑产大数据分析和超强计算能力，实现了盗刷预警、异常访问判断、黑产洗码识别等行为的智能营销风控，既保证了正常消费者权益，又高效打击了大批羊毛党...仅今年“618”活动期间，腾讯安全天御累计为零售电商平台提供防刷防护次数将近40亿次，替消费者守住了5.5亿张优惠券。
1 清华大学的RealAI 团队15分钟解锁19款手机 刚刚，清华大学的一条重大发现，利用人脸识别技术的漏洞，“ 15分钟解锁19个陌生智能国产手机 ”的事件，引发无数网友关注。...除了破解手机面部解锁系统，研究团队还通过对抗样本攻击，通过了一些政务、金融类的App人脸识别认证，甚至假冒机主，在线上完成银行开户。...据介绍，虽然开发出核心算法的难度很大，但如果有黑客恶意开源这一算法，就会极大降低破解的难度。研究人员建议，人脸识别应用方可通过在认证过程中增加检验对抗样本的模块，来防范此类风险。...更有甚者，一旦购房者因为人脸识别系统被判定为“自然到访客户”，就不能享受到渠道优惠，也难怪购买者要戴着头盔来看房子了。 人脸识别技术不能滥用，这在法律上已有明确的规定。...指纹识别相对安全， 指纹被分享的可能性比较小, 但目前也存在被各中App恶意采集的可能。 短信验证则更安全， 由于短信验证码具有一次一码，所以短信验证还是作为支付、用户注册环节中的重要手段。
网络黑产长期潜伏准备，热门营销活动大部分都会受到黑灰产恶意刷单的影响，其所带来的企业营销决策误判，以及营销资金浪费已成为零售数字化营销的核心痛点，极大地阻碍了营销效果的有效转化。...，帮助业务方在营销风控、金融风控、内容安全等领域预防欺诈识别风险，让品牌把钱花在刀刃上，使每一分优惠都能触达真正的消费者。...在黑灰产防御方面，天御系统以人工智能为核心，以腾讯海量黑灰产数据为基础，利用跨平台数据优势，基于“优码”帮助平台监测、识别各类营销欺诈行为，打造天御活动防刷模型，深入业务场景，识别羊毛党、黄牛党、网赚团伙...从2016年开始，腾讯安全天御与东鹏特饮展开合作，在“开盖赢红包”活动中，基于黑产大数据分析和超强计算能力，实现了盗刷预警、异常访问判断、黑产洗码识别等行为的智能营销风控，既保证了正常消费者权益，又高效打击了大批羊毛党...仅今年“618”活动期间，腾讯安全天御累计为零售电商平台提供防刷防护次数将近40亿次，替消费者守住了5.5亿张优惠券。 ???点击“阅读原文”，了解《白皮书》详情。
此外还会通过搜集反馈回来的失败样本，以及人工打码的标定数据，来实时训练和更新识别网络，不断迭代训练进行优化，进一步提高神经网络模型的识别能力。...由于恶意用户仅占总体用户的少部分，具有异常样本“量少”和“与正常样本表现不一样”的两个特点，且不依赖概率密度，因此此异常检测模型不会导致高维输入的下溢出问题。...该模型可识别异常用户盗号、LBS/加好友、欺诈等行为。随着样本增加，恶意请求的uin、类型、发生时间通过分析端通过线下人工分析和线上打击，达到良好的检测效果。...在恶意代码识别方面，区别传统的黑白名单库、特征检测、启发式等方法机器学习的安全应用从反病毒的代码分类、恶意文件检测、恶意URL的网页代码识别等 在社工安全防范方面，区别传统的技术与业务经验分析、安全宣传...，因此恶意访问、攻击样本的不充分，导致模型训练后的检测准确率有待提高。
整个行业的补贴可以说是放血式的，一张优惠券少则几块多则几十块，尤其是P2P理财更高达上百块，但是，高额的补贴、优惠在获取用户的同时了也催生了——“羊毛党”，他们严重破环了活动的目的、侵占了活动的资源，使得企业获取用户的成本在提升...注册保护服务（RegisterProtection）针对网站、App 等线上注册场景，预先识别恶意注册风险并通知开发者进行处理，从源头降低作恶风险，保证您的业务健康发展。...登录保护服务（LoginProtection）针对网站和 App 的用户登录场景，为开发者发现异常登录并提出相应的防护建议，降低恶意用户登录给业务带来的恶意风险。...验证码服务（Captcha）为网站、App 开发者提供安全智能的验证码，减少交互，最大程度地保护业务安全并避免验证码难以识别的问题。...因此，对抗的本质就是识别虚假账号，一般来讲主要从三个环节入手： 注册环节 识别虚假注册、减少“羊毛党”能够使用的账号量。在注册环节识别虚假注册的账号，并进行拦截和打击。
在4月12日中国科学院人工智能联盟标准组、北京理工大学计算机学院主办的2019 AI 科学前沿大会AI应用论坛上，腾讯云安全高级研究员陈炳文博士受邀出席，分享了人工智能在营销场景中的最新应用实践。...腾讯云安全高级研究员陈炳文博士分享 黑灰产形态演变趋于智能化，全球广告主2018年损失190亿美元 随着线上营销的迅猛发展，许多商家通过发放红包、优惠券、赠送礼品等手段吸引顾客，不仅为店铺带来更多流量，...而电商在购物节等活动中发放的优惠券和红包也成为黑产分子眼中的肥肉，数量庞大的“牛马羊”黑产群体通过倒卖、转卖等行为攫取巨额利益。...，实时识别恶意流量，并结合生成对抗网络检测恶意变种，为客户提供实时的恶意风险等级评估，辅助客户风控决策，打击黑产，目前已经帮助蒙牛、东鹏特饮等知名企业节省了数千万的营销资金。...尤其在金融领域，截止目前，腾讯云安全天御已覆盖金融领域超过80%的标杆客户，为银行、证券、保险等客户提供金融级身份认证、金融反欺诈、交易反欺诈、定制化专家模型等反欺诈服务，累计识别高恶意金融行为超过4000
其中，厂商优惠4.5万元，政府补贴4.5万元，累计优惠9万元，裸车价仅为12.19万元左右，是东风系旗下品牌中降价幅度最大的一款车型。...汽车电商业务中涉及到的优惠系统、客户系统等，规则使用上互相重叠漏洞很多，业务风险点多，账户、订单等各系统均有可能出现漏洞，单点防控难度大。黑灰产手握大量账号，个体行为合法、群体非法，识别难度大。...他们熟悉各项业务流程，了解企业的需求、风控规则及业务漏洞，能够娴熟地运用移动互联网、云计算、人工智能等新技术进行业务欺诈操作。他们能够熟练应用自动化、智能化各类新技术，不断开发和优化各类攻击工具。...黑灰产手握大量账号，个体行为合法、群体非法，识别难度大。攻击者中既有不良用户，又有专业黑灰产，还有可能是恶意同行。同时，秒拨IP、模拟器等专业工具不断更新，新手段层出不穷，对抗难度大。...同时，它使用孤立森林（Isolation Forest，一种异常检测算法）提出Isolation概念，将异常数据从既有数据分布中孤立，用以实现异常检测的目的，不仅可以有效地不仅提升验证码对机器行为、恶意行为的识别能力
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