不过，跟大多数新兴事物的发展逻辑类似，新时代下的互联网金融在近几年高速发展之际，由此前P2P野蛮生长期产生的恶意催收组织，也在新格局之下，摇身一变，化身老百姓的虚假“守护神”，通过引导用户参与“恶意债闹...警惕金融黑灰产骗局所谓金融黑灰产，主要指包括非法代理维权、反催收联盟、有组织逃废债、恶意投诉、征信修复、非法代理退保、电信网络诈骗、非法贷款中介、盗取账号、仿冒网站和App等在内，恶意扰乱金融服务秩序的行为...招联金融基于自主开发的“图数据库防欺诈系统” 通过一套行业领先高性能图数据反诈系统，建立了完善的图模型反诈体系，有效识别诈骗号码及团队特征，在实践应用中取得良好成效，协助破获大量犯罪窝点。...与此同时，建立黑产数据库，持续收集疑似黑产号码与通话声纹数据，主动识别黑灰产组织与个人，并将相关黑灰产防治设计加入到用户体验的各个环节。...小赢科技通过梳理相关典型案例，向广大用户普及防诈骗防黑灰产知识，累计影响行业用户人数达千万级，并在日常工作中持续向广大金融消费者及企业内部员工进行全内容全渠道线上宣传，讲解电信诈骗、集资诈骗等常用手段、
【数据猿导读】 中国网络黑产从业人员已超过150万，市场规模高达数千亿。如何避免黑产带来的损失已经成为了企业必须面对的问题。...黑产不但让正常用户无法获得优惠，也让企业蒙受了大量损失。 根据去年七月的统计数据，中国网络黑产从业人员已超过150万，市场规模高达数千亿。如何避免黑产带来的损失已经成为了企业必须面对的问题。...据介绍，自2004年至今，天御系统能力已经应用于包括QQ、QQ空间、微信等多个亿级用户产品，为腾讯的业务安全做出了不可磨灭的贡献。...他表示，反欺诈服务主要应用于银行、证券、保险、P2P等金融行业客户，通过腾讯的大数据风控能力，可以准确识别恶意用户与行为，解决客户在支付、借贷、理财、风控等业务环节遇到的欺诈威胁，降低企业的损失。...他告诉数据猿：“目前腾讯安全能力已经覆盖了全中国超过80%的手机，比如在苹果IOS或者安卓上面，会原生带上我们的一些APK，我们会检测它是否存在一些恶意的进程，并且去帮助我们的运营商识别电信欺诈，以及一些伪基站的数据
，颇为丰厚的奖励，当然也很快吸引了大批量黑产刷单人员关注，导致真实用户无法正常参与活动。及时接入腾讯云天御注册防刷系统后挽回ju损失。 ?...不要低估任何一个“羊毛党”团队的作战力 因为对他们来说，成本太低廉了 传统厂商在制定防刷安全策略时，主要采用IP限制、帐号限制、验证码等方式，下表为厂商的部分安全策略与黑产对抗策略的比较： ?...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。
寄生于游戏的风险不会止步于外挂，薅羊毛、恶意广告、恶意拉人、色情诈骗、DDoS攻击等黑产行为屡禁不止，让游戏生态雪上加霜。如何营造安全的游戏环境？...游戏黑产识别方案，追溯打击黑产源头 游戏黑产识别方案，基于多年的安全对抗经验与积累建立行业最全黑产库，帮助游戏运营商提前识别黑产帐号，前置限制应用后可最大限度的减少黑产对玩家的正常游戏体验以及经济系统造成的伤害...目前该方案可对打金号、仓库号、点券金币商、资源商、礼包商、号商等游戏黑产进行准确的提前预判，同时利用人工智能与大数据监测持续提升黑产识别能力，黑产覆盖率80%；存量黑产+动态异常行为判定，并辅以黑产标签退出机制...，黑产识别准确率达97%以上。...通过游戏内外行为数据，抽取工作室异常特征，使用机器学习、深度学习、复杂网络和统计概率等数据挖掘方案建立检测模型，应对代理IP、硬件修改等黑产打金手段；基于多业务、多场景海量真实用户数据的交叉验证评估能力
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...手机接码平台：猫池、接码平台，手机验证不再是门槛 黑产手机（猫池）组成短信接码平台，至少近亿手机号在黑产手中，可以任意指定号码，用于各类平台的注册和验证。...活动防刷服务（ActivityAntiRush）针对电商、O2O、P2P、游戏、支付等行业，通过防刷引擎在促销活动中精准识别出“羊毛党”，避免企业被刷带来的巨大经济损失。...比如手机重放号、帐号被盗后找回等，因历史作恶被判定为黑而永久黑，天御实时判定服务，确保在不同的环境（如IP）下，实时关联数据亦不相同。所以每次请求，即使是同一个帐号，亦会做出公允的判断。...，，更了解隐藏在用户端的羊毛黑产，经历了数亿用户十年的考验。
1 多中心金融合规专区 “两地四中心”合规机房，通过等保四级，可信云等多重认证，协助您顺利通过合规验收，数据异地自动同步，业务无忧。...2 30+安全机制立体防护 多重防护保障数据安全，秒级抵御网络攻击，P级黑产数据，90%恶意用户识别率，降低金融欺诈风险。...3 社交大数据连接亿万用户 QQ、微信、开放平台多渠道场景化曝光引流，连接亿万用户，个性化用户画像及社交大数据，精准营销，挖掘新业务。...2 30+安全机制立体防护 多重防护保障数据安全，秒级抵御网络攻击，P级黑产数据，90%恶意用户识别率，降低金融欺诈风险。...3 社交大数据连接亿万用户 QQ、微信、开放平台多渠道场景化曝光引流，连接亿万用户，个性化用户画像及社交大数据，精准营销，挖掘新业务。
黑色产业链看准社交平台的高用户量和高活跃度，通过社交网络帐号发起恶意，威胁着互联网及相关行业的安全运营。...它能成功地识别出数千万活跃的不良账号及相关黑产资源，为克制通过社交网络帐号发起恶意提供了基础性的解决方案。...较互联网商家常用的基于单点恶意流量 IP 的对抗方式，该成果提供了更健壮的基于黑产团伙关联资源的系列防犯罪分子绕过的识别和压制手段。 ?...例如： 1.用于分析预测用户的关系连接、社交角色等重要信息； 2.用于深度恶意识别、社交网络恶意趋势感知、社交网络恶意自动对抗体系、黑产团伙挖掘等工作； 3.通过不正常帐号识别、反不良信息、反恶意刷榜和对抗各类网络攻击所长期积累的知识...反欺诈服务主要是应用于银行、证券、保险、P2P 等金融行业客户，通过腾讯的大数据风控能力，可以准确识别恶意用户与行为，帮助您解决在支付、借贷、理财、风控等业务环节遇到的欺诈威胁，降低企业的损失。
▲腾讯云安全业务中心总监周斌 11月22日，在腾讯云媒体沙龙上，腾讯云安全业务中心总监周斌详细讲解了黑产的操作流程，并揭晓了腾讯云天御防御黑产的技术原理。...经过天御系统的分析和筛选，通过大量机器模型的学习、神经网络的运用、数据的深度挖掘，再辅以相关的数据，包括账号类别、身份识别等手段，完成安全策略的持续对抗。...在刚刚过去的双十一购物节中，腾讯云天御为各行业客户识别防御了近12亿次的恶意请求。即便按照每个优惠券价值1元来计算，就相当于为商家挽回了12亿元的经济损失。...腾讯云内容安全的消息过滤服务，可准确识别这些场景的恶意文字和图片内容，包括违法违规、垃圾广告、恶意营销等，帮助客户有效提高产品体验，保护业务健康发展；在风控安全方面，腾讯云的反欺诈服务通过腾讯的大数据风控能力...，可以准确识别恶意用户与行为，帮助企业解决在支付、借贷、理财、风控等业务环节遇到的欺诈威胁，降低企业的损失。
他们意识到，必须有强有力的数据和算法系统来对抗黑产。 02风控策略：欺诈检测是首要一环 互联网金融的蓬勃发展，给人们的生活带来便利，同时也给网络黑产带来巨额利润空间。...不同于初期的单兵作战，当前网络黑产早已集团化、产业化，在金融欺诈领域，数据窃取、数据交易、信息伪造仿冒、黑中介代办已成为完整的产业链，欺诈手法和工具也是五花八门。...03典型的欺诈风险类型 1、黑中介代办欺诈 互联网金融产品里，中介团伙是恶意用户主力军，据有关信息披露，网络黑产里中介收取的单笔手续费高达10%甚至更高。...幸运的是，运用社交大数据与图计算技术，黑中介代办识别的问题可以迎刃而解。凭借社交模型分析算法优势，可以深度挖掘黑中介、黑产链条和欺诈团伙。...腾讯云天御反欺诈服务基于腾讯社交大数据与 AI 能力，依托腾讯十余年的黑产对抗经验，为银行、互金、消金等企业单位实时甄别欺诈风险。
作为深耕网络安全20余年的腾讯安全，通过腾讯安全威胁情报中心，结合多年黑灰产对抗经验，对海量安全数据进行过滤和自动识别，形成威胁情报库，再从攻击意图、策略以及方法等进行行为模式分析，归入到不同事件等级，...该病毒通过云控下发恶意代码，包括收集用户信息、挖矿等，同时利用“永恒之蓝”高危漏洞进行扩散。当天，腾讯安全威胁情报中心通过对数据收集、分析、处理，及时向全国首发预警，防止病毒进行全网扩散。...腾讯安全威胁情报提供的三大服务 腾讯安全通过大数据、人工智能等技术加持，依托海量安全数据，结合多年在黑灰产对抗经验，建立了一个强大的威胁情报生产平台，实时地产生各类情报，为各类用户提供最及时、准确、覆盖面全的威胁情报服务...从资源、接口、交易、工具四个维度监控黑产动向，提供详细完备的黑产洞察情报。 恶意资源：监测数十亿级别的黑产手机号、IP等资源。 攻击接口：蜜罐能力监测黑产业务场景攻击流量。...零售行业：依托腾讯安全系统定制方案，为东鹏特饮公司提供威胁情报服务，通过调用天御风控API，给出用户评级，对营销风险提前作出预判，识别恶意行为并进行拦截，帮助企业过滤虚假流量，对抗羊毛党，打击黑产牟利,
左图是正常账户特征，右图是恶意账户特征 小结：这两种特征是黑产账户所固有形成的。...即，这些黑产受利益所驱动而无法绕开这些模式（只要能准确捕获黑产账户之间共享的设备信息，这里的设备不限于某一个手机、某一个IP地址，可以认为是一种媒介）。...因此，我们针对这些数据特点设计了基于图的神经网络算法识别黑产账户。...该方法可以准确识别那些设备聚集度特别高的黑产账户。但是对于设备聚集程度一般或较低的账户，很难做出准确区分。.../p/152399147 蚂蚁金服：GeaBase[1] 金融级图数据库，通过自定义类语言为业务方提供服务，全量计算下推，提供毫秒级延时。
写在前面 如何在大规模数据下检测异常用户一直是学术界和工业界研究的重点，而在微信安全的实际生态中，一方面，黑产作恶手段多变，为了捕捉黑产多变的恶意模式，若采用有监督的方法模型可能需要频繁更新，维护成本较高...“划分属性”将整个用户空间划分为若干子空间，后续节点间相似度的计算均在这些子空间内部进行；恶意属性检测模块则根据输入数据自动自适应地识别用户特征中的“可疑”值；用户空间划分和恶意属性检测完成后，在每个用户子空间上...经过一系列的实验和分析，我们将用户特征划分为以下两类： 核心特征：核心特征指黑产帐号若要避免聚集，需要付出较大的成本的特征，主要包括一些环境特征； 支撑特征：支撑特征指黑产帐号若要避免聚集，改变所需成本较小的特征...，若黑产恶意模式或使用特征发生较大的变更，则可能需要对权重重新进行调整，维护成本较高。 ...探索自动化的权重生成策略，以应对可能的特征或黑产模式变更； 是否可以根据聚类过程中的信息生成规则，用于实时恶意打击； 上述方案比较适合用来检测恶意用户可能存在的环境聚集和属性聚集，对于非环境和属性聚集的恶意类型则显得无能为力了
由于黑产掌握大量的“猫池”手机号码和代理IP资源，业务如何识别恶意手机号和IP，限制黑产刷量行为称为一大难题。...通过对接防水墙防刷解决方案：在兑换页前端接入新型滑动验证码提高自动机请求门槛，有效识别标记自动机请求；后台基于安全大数据对黑产手机号和IP进行恶意匹配判断，对高风险请求进行实时拦截。...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。...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。...总的来说从情报、数据、策略、模型、实时风险识别、恶意打击提供完整的业务安全解决方案。 五、写在最后 犯我业务者，虽远必诛。
、盗号、恶意登录、薅羊毛、推广作弊、批量养号等欺诈风险，帮助企业判定，访问业务的设备是正常用户还是恶意用户， 识别机器攻击。...在应用推广、展示广告等场景下，黑灰产会通过各种技术工具伪造数据、流量作弊，骗取推广费用。通过设备指纹技术可以及时识别虚假机器、真机虚假安装等，从而有效地追踪渠道流量和表现。 识别模拟器/调试风险。...来自黑灰产社区社群、暗网论坛、违法违禁网站和App的监测，以及打码平台、众包平台、行业非风险数据的共享的30000+风险源，经过智能平台实时分析，形成覆盖威胁的事件背景、攻击表现、威胁分析、防御建议、防御方案...利用机器学习、关联网络技术对对千万级IP数据进行分析和挖掘，输出IP地址评分，挖掘出关联风险设备、关联风险IP、关联群体、近7-30天和最近一次的团伙拒绝率、占比等指标，助力反欺诈团队掌握黑产行为，制定针对性防控策略...顶象业务安全情报拥有 30000+风险源，包含来自对黑灰产社区社群、暗网论坛、违法违禁网站和App的监测，以及打码平台、众包平台、行业非风险数据的共享等。
“金融安全智慧超脑”是腾讯依靠20年来积累的海量黑灰产对抗数据，和全球最大的黑灰产知识图谱，围绕金融安全推出的一个功能全面、覆盖多种多样金融业务场景的“超级大脑”。...何为“超脑”，三大核心优势和两大特点 三大核心优势：技术+数据+人才 技术优势：20年黑灰产对抗经验。...腾讯安全团队累积了大量的成熟对抗技术，通过大数据+AI能力，已形成独有的黑灰产对抗技术系统和安全能力。 数据优势：全球最大的黑灰产知识图谱。...它的主要优势有： 实时动态：积累了上P级安全行为数据，覆盖99%的中国网民，每日有亿级新增数据。 技术优势：基于图像识别、深度学习等前沿技术，能够有效发现线索、追踪溯源。...，识别和发现恶意欺诈行为；前三个层级叠加组合成面对各种特定业务场景的解决方案，这些方案可以帮助金融机构搭建全流程、完善的风控体系。
溯源分析层: 情报数据自动溯源分析、样本分析、网络特征、作弊方案分析 数据存储层: 外部黑灰产识别数据，黑灰产数据规则 数据应用层: 防控、风控、打击、大数据关联。...基于蜜罐技术和情报挖掘能力构建黑灰产监测平台，主要监测黑灰产交流渠道、攻击工具、攻击流量、使用资源（比如: 恶意IP、恶意手机号、恶意账号等），并将数据进行沉淀形成业务情报平台。...重点解决互联网反欺诈安全问题，例如恶意注册、薅羊毛、流量欺诈、爬虫、恶意引流等。 溯源处理，通过对游戏登录的用户信息，用户的设备信息，用户游戏中的行为等数据，对这些数据进行做加工，进行情报溯源处理。...企业可以针对恶意用户的行为偏好和其在黑产中的使用广度，在设备信息、注册信息重合度、恶意用户的行为数据等方面，进行多维度的判断。...7、结合恶意数据情报库，对可疑用户提高注册门槛、增加复杂验证码等，并对这些用户进行重点监控，当其进行敏感操作时，进行防护。 8、打击游戏的黑灰产需要通过技术手段和运营策略相结合。
亮眼数据的背后，是同程艺龙积极从OTA（Online Travel Agency）向ITA（Intelligent Travel Assistant）转型升级，基于用户出行场景，以技术创新推动服务创新，...（图：用户在同程艺龙预订酒店可享“先住后付”） 针对可能出现的信用黑灰产团伙，同程艺龙风控团队也进行了提前部署防御，基于同程艺龙多年深耕调研的OTA黑灰产数据积累，深度分析信用欺诈行为及作弊链条，通过大数据刻画潜在黑产群体的属性和用户画像...，再结合腾讯安全20多年的黑灰产对抗经验和全球最大的黑灰产知识图谱，有效过滤掉以往信用记录较差的黑灰产团伙；同时由于支付分对用户质量的把控，优质用户才能享受便捷的服务权益，三方合力，助力平台商户的用户质量稳步提高...为了提升营销资金使用效率、维护用户的福利体验，早在2018年底，同程艺龙便与腾讯安全合作，联手建立了“同御计划——业务安全联合项目组”，致力于对抗营销活动中的恶意作弊行为，精准识别恶意流量，在当时为同程艺龙节约了百万级营销费用...在腾讯社交生态与腾讯安全的技术助力下，同程艺龙实现用户服务能力、数字化营销能力和黑产对抗实力的三重升级，打造出一个基于微信支付分的全场景信用服务体系，从而为用户的旅行等方方面面提供更优质高效的服务，也为后疫情时期
图片营销大促活动，不仅是商家吸引用户、冲刺业绩的关键战役，也是一场防御黑灰产入侵的守卫战。...腾讯云WAF-BOT管理系统构建了客户端风险识别、安全情报监测、大数据访问行为分析三道安全防线，可对平台的BOT 威胁程度进行智能打分，快速自动识别响应BOT流量及其变体，实现对不同恶意程度的请求分级、...然而作为常规数据载体的IMEI和IDFA获取越来越困难，一些黑名单规则的覆盖率也受到影响，当前欺诈流量的识别和防御难度提升，这给了黑灰产可乘之机。...腾讯安全天御流量风控解决方案，在注册登录、活动参与等关键环节，可针对高风险用户及行为进行差异化策略处理，帮助商家提早定位高风险用户及欺诈行为，精准识别恶意伪造流量，最大限度节省营销费用。...腾讯安全基础网络防护，通过定制化灵活配置网络安全、主机安全、数据安全、应用安全、安全管理等产品模块，为商家的多场景营销构筑牢固的基础安全防护体系，稳定应对黑产恶意攻击。
恶意手机应用、病毒暗扣话费、流量劫持等移动端黑产给用户和商家营销活动造成了巨大损失。所以我们需要一个新的安全视角，帮助业务能够稳定的运营和发展。...就我们目前拿到的数据来看，一半以上的APP里面都有不同的漏洞，这涉及到用户敏感数据的泄露、资料的获取。...在初级阶段，黑产还只是利用“猫池”(GSM MODEM池，用于短信集群收发的专业设备)、验证码识别器等设备作弊，搜刮商家优惠福利；中级阶段黑产违法行为变本加厉，通过“手机墙”等批量进行刷单、刷APP下载量...这里可以看到有几个不同的颜色，比如粉色、绿色、黄色，最终在图里面把差异化的行为抓取出来，就把高危的用户进行了识别。...腾讯云天御以自身的 AI 能力优势，提出“迁移学习”的动态建模，通过“对黑产手段的感知”及时发现黑产变种，再结合异常流量发现平台，自动找出黑产的恶意特征，把恶意流量从正常流量中分离出来，完成建模对抗，使得原来处于被动的
针对营销黑产，腾讯云天御反欺诈系统搭建的多层级安全体系能够从数据安全、AI 组件、AI 安全模型和风控服务四个层面实施有效防护。 ?...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。...对抗技术升级 AI 助力天御搭建多层级安全体系 在黑产逐渐形成合作产业链并使用高科技手段的情况下，陈炳文指出，想要实施有效防御和打击，需要在营销的各个环节都加强部署，同时引入新的技术应用到黑产识别中。...多层 AI 安全平台助力天御对抗黑产 腾讯云天御反欺诈系统搭建了多层级安全体系，从数据安全、AI 组件、AI 安全模型和风控服务四个层面对营销黑产进行分析和对抗。...在数据安全层形成数据防护线；在 AI 安全模型层刻画多类型风险、定制识别引擎；在风控服务层提供营销反欺诈行业适配解决方案实现更科学、高效的黑产对抗。 ?
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