邻近双十一，顶象特地策动了双十一危险防控系列主题直播内容，为各企业双十一业务保驾护航。
10 月 13 日下午 15:00 由顶象资深解决方案专家鳯羽带来主题为《双 11 电商行业业务平安解析》的直播。直播从电商行业的危险及双十一业务平安的防控难点讲起，深度分析了双十一期间电商行业可能遇到的危险，诸如薅羊毛、刷单炒信、账号盗用、歹意退货等，并针对电商行业的危险和防控难点提出了针对性的防控思路。
双十一电商购物节缘何会吸引黑灰产？
每年双十一不仅是一场电商盛宴，更是一场刺激国民生产、促成经济增长的及时雨。但在这场狂欢背地，同样也是黑灰产的狂欢盛宴。
究其原因，次要有两个方面。
1、营销周期长给了黑灰产足够的筹备工夫。
从图中能够看到，各大电商平台在双 11 前夕都会提前进行预热流动，也就是在 10 月中下旬就会开始相应的营销投入。整个双 11 电商大促流动会继续将近一个月，这也给了互联网黑灰产充沛的工夫去针对各个电商平台的流动规定和流动流程做深入研究，为后续的营销欺诈流动做好充分准备。
2、营销玩法减少给了黑灰产更多攻打门路。
从各大平台的经营趋势来看，都呈现出了优惠力度加码，玩法多元化的趋势。比方天猫聚焦高质量倒退，构建“低碳双 11”，首次设立绿色会场，发放 1 亿元绿色购物券；关注银发群体，上线淘宝前辈版，设置首个前辈会场；京东则设立了首个“不熬夜”的双 11，晋升消费者体验；降级多种价格爱护政策及释怀换服务，保障消费者权利；出台绿色低碳、扶贫助农打算等。
营销投入的加大意味着黑灰产有更大的能源去进行薅羊毛攻打，因为一旦胜利，收益更大。而丰盛的营销伎俩则意味着黑灰产有更多的路径、更多的场景去实现薅羊毛攻打，因为一条攻打门路走不通，便能够抉择另一条攻打门路。并且依据咱们以往的教训，新的营销伎俩往往会因为防控教训不成熟，更容易呈现业务规定的破绽，成为黑灰产攻打的突破口。
而在双十一千亿、百亿的成交金额数字中，有多少是被黑灰产卷走的本该属于平台或者失常消费者的收益，或者是因为黑灰产攻打而使得本来的战果应该不止于此的，预计只有各大平台本人晓得，甚至于有些平台可能也无奈统计出精确的数字。另外还有像抖音、快手这种直播型电商平台的看播人次数据，其中也掺杂了不少为了凑直播间人气的虚伪流量。
那么，对于电商行业而言，到底有哪些业务平安危险？
电商危险几何？
依据不同场景会有不同的业务危险。
在客户端场景，有破绽利用、逆向破解、仿冒利用等几种危险；在账号体系场景，有垃圾注册、撞库攻打、暴力破解、密码找回等危险；在营销流动场景，有推广舞弊、流动套利、薅羊毛、黄牛秒杀等危险；在交易交付场景，有歹意下单、虚伪交易、盗卡盗刷、信用套现等危险。
这些危险一旦被黑灰产利用造成的损失也是不可估量的。
咱们以几个典型场景为例具体来看下。
首先是 垃圾注册。垃圾注册通过机器脚本批量化操作，注册大量账号，为后续营销流动薅羊毛、刷人气、广告导流等行为做筹备，给平台后续业务环节埋下隐患的同时，因为产生了大量虚伪账号，也会对用户新增、用户留存等指标的统计造成重大烦扰，甚至可能导致平台经营决策的失误。
比方平台在统计新增用户、用户留存等指标时，可能被虚伪注册量造成烦扰，导致平台后续的营销决策、商品剖析、数据分析等决策产生偏差。
歹意登录 指的是包含撞库、暴力破解、密码找回等危险，即非法盗取别人账号，最终导致平台信息泄露，造成用户经济损失，给平台带来投诉、信用影响等结果。
虚伪刷量 指的是利用违规办法去进步相干账号性能数值（如直播电商刷直播间人数、粉丝数、点赞珍藏量、商品成交数等），最终达到伪造虚伪流量、炒作热度、减少曝光等目标。这种刷量行为经常扰乱平台秩序、毁坏平台生态，不利于优良内容怀才不遇，并且减少了创作者的老本。目前刷量舞弊的攻打模式次要有三种：机器刷量、真人刷量和养高级别账号刷量。其中，机器刷量为最传统的刷量模式，这类刷量的攻击面简直笼罩了所有支流平台，也是各大平台治理的重点。
而这些危险的背地，也是黑灰产伎俩专业化、工具多元化的体现，比方主动注册机、撞库工具、爬虫工具、秒杀工具等。
且黑灰产“从业者”曾经超过 1000 万人，黑灰产业造成损失已超千亿/年，数据透露成为社会问题，黑灰产的平安攻防业余度已超绝大多数技术人员，也使得防控难度进一步晋升。
其个别的攻打流程是账号筹备——工具筹备——营销舞弊——利益套现。
那么，具体到双十一场景中，电商防控难点具体表现在哪些方面呢？
双十一电商防控难点
通过剖析历年双十一电商行业遇到的危险，咱们发现以下几点防控难点：
防控难点 1：业务多样性、复杂性为黑灰产提供了攻打突破口。
双 11 期间，为了调动消费者积极性，开掘社交电商后劲，各平台纷纷推出了多种多样的营销玩法，如定时定点秒杀、红包优惠券、小游戏、好友分享等等，其中比拟有代表性的属“种草经济”。依据以往的防控教训，新的营销玩法往往会因为防控教训不成熟，而更加容易呈现业务规定的破绽，成为黑灰产攻打的突破口。
防控难点 2：危险防控的应急响应水平。
双 11 期间，因为流动周期长、玩法多、渠道广、流量大等因素，对于危险的监控、发现、处理、备案以及防控伎俩的优化都提出了更高的时效性要求，因为如果不能对危险进行及时的发现和阻断，波及影响面将比非流动期间更大，蒙受的损失也更大。
比方，2019 年 1 月，羊毛党利用电商平台拼多多“无门槛 100 元券”存在的 bug 薅羊毛，仅领取大量资金即可不限量支付 100 元无门槛券。依据网络上流传的真真假假的截图中显示，有用户称熬夜借助破绽充值了几十万元话费，更有音讯称该电商平台一夜之间被薅走数千万元。
防控难点 3：高流量、高并发对业务平安提出了更高要求。
双 11 期间，不论是沉闷用户数还是集中下单量都屡翻新高，这就对业务可能失常进行提出了更高的要求。而风控系统的存在价值是为了保障业务顺利开展，不受黑灰产的侵扰，除此之外风控系统自身是否应答大流量、高并发也是一项严厉的考验。因而应答双 11 业务平安的风控系统须满足高平安、高性能、高可用等特点，比方采纳分布式设计，可限流，具备降级机制等。
防控难点 4：平安边界难以界定。
因为双十一电商节都是线上操作，因而也很难辨别“好用户”与“坏用户，如果防控策略太严格，则会影响业务经营；反之，如果防控策略太宽松，防控便会没有成果，造成误杀或者漏杀失常用户，进一步影响用户体验。
防控难点 5：前段危险感知能力。
前端包含终端设备、前端程序、前端逻辑、前端数据等都是不可信的，因为黑灰产在任何一个环节都可能发动攻打，咱们无奈判断用户的好坏之分。比方在终端设备上，黑灰产能够通过 Root、多开软件、模拟器、越狱软件等发动攻打。
防控难点 6：人机辨认的反抗能力。
目前仍有不少企业仍采纳第一代传统图形化验证码来应答黑灰产的批量机器攻击行为，然而以后的技术水平下针对传统图形化验证码的自动化辨认曾经十分成熟，并且有丰盛的配套黑灰产辨认脚本软件做反对，导致传统字符验证码并没有起到料想的防控成果，也不具备良好的用户体验不符合国家适老化的要求，这也进一步使得黑灰产有了更多施展空间。
防控难点 7：是否具备残缺的危险防控体系。
风控每个平台都会做，然而风控体系残缺与否才是差异所在。对业务人员来说，他们关怀的是以后是否存在平安问题，挪动利用有没有破绽，运行时有没有攻打，攻打起源产生在哪，是否进行无效监控及预警，是否定位到攻打地位，是否能够进行关联剖析等问题。所以搭建对环境危险、运行时攻打、异样行为的监测、预警，发现威逼时主动触发防护策略及处理，关联关系开掘、以及数据积淀的闭环处理体系是切实必要的。
防控难点 8：攻打情报的及时获取。
及时的获取黑灰场的情报，有利于咱们去理解黑灰场最新的攻打工具啊攻打手法，攻打指标，从而能够更好的、更早的去为危险反抗去做好筹备，在整个攻防反抗中占据无利地位。
防控难点 9：危险场景的反抗教训。
在电商行业流动玩法多元化的背景下，营销伎俩的减少意味着黑灰产有更多的路径、更多的场景去实现薅羊毛攻打，因为一条攻打门路走不通，便能够抉择另一条攻打门路。依据过往教训，新的营销伎俩往往会因为防控教训不成熟，更容易呈现业务规定的破绽，成为黑灰产攻打的突破口。
那么，如何应答这些危险？有哪些防控思路？
双十一电商防控思路有哪些？
针对双十一流动时间跨度长的问题，这就须要有欠缺的监控机制来对业务和技术进行监控、强有力的数据统计能力以及清晰的数据画像、危险画像等。
针对双十一业务多样性，风控系统在设计时应思考数据的隔离和接入问题，数据隔离方面应反对多租户、部门隔离、操作权限隔离等因素；接入方面倡议应用对立 API 接入，防止因为多渠道多场景引起的接入简单问题和不便于管理问题。
除此之外，还须要思考历史积淀教训对于多渠道多场景的风控赋能，比方策略、场景、危险类型、模型、黑白灰名单等。
针对双十一业务的复杂性，应思考事先、事中、预先的全流程防控体系。在事先阶段通过情报理解最新的黑灰产攻打动向，包含攻打手法、攻打指标、攻打工夫点等，做好充沛的反抗筹备；事中阶段通过策略、模型、名单等积淀能力进行实时危险监测、阻断；预先阶段对历史危险进行复盘总结，优化事先防控机制。
针对双十一的高流量、高并发问题，应从业务、零碎、技术、响应四个层面思考应答。业务层面通过大盘、日志、画像实时把握危险最新动静；零碎层面可能对 API、CPU、GPS、内存的运行状况进行监控；技术层面可能应用先进的流式计算保障计算性能和准确性；响应层面做到可能对突发事件进行紧急预案，如策略灰度、多版本备份、止血策略、60 秒内失效等。
架构层面能够思考容器化、K8S 服务编排、分钟级在线扩容等设计。
顶象的整体防控思路则是综合了以上的防控思路搭建的一个风控体系。
首先，顶象利用云端协同机制将云上的能力与端上的能力做联动优化。云上的能力包含业务平安情报、防控策略积淀、配置倡议等。同时涵盖事先危险防备——事中危险处理——预先剖析建模的危险应答体系。
事先咱们次要在前端、设施端、通信链路端进行危险防备。
在前端通过利用加固对资源文件、数据文件、H5/Web 代码做相应的防护；
在设施端，通过设施指纹给每一个设施赋予一个举世无双的 ID，去辨认设施运行时的危险；
在通信链路端，通过白盒加密技术避免通信链路中的数据伪造、数据泄露、数据篡改等危险问题。
事中的危险处理则通过决策引擎做相应的危险计算、危险预警、危险处理。
当然，平台也能够对整个防控策略做回放优化、复盘等。
预先能够通过相应的 AI 建模产品对危险数据、用户数据、营销画像、危险画像进行剖析，优化事先的防备能力，造成可继续循环的风控体系。
最初再给大家简略介绍下顶象业务平安大讲堂。
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下期将由顶象资深策略专家安心为大家带来主题为《电商场景风控策略利用实战》的直播分享，敬请期待！