本文由公众号“苏宁财富资讯”原创,作者为苏宁金融研究院数据风控实验室首席研究员,首图来自壹图网。
时下,新零售正在成为一种潮流,“大数据”反欺诈是新零售中必不可少的一环。
更进一步说,新零售下的“大数据”反欺诈管理系统,面临着诸多挑战和机遇。一方面,风控变得简单了,在拥有了海量的个人数据之后,对人的分析变得简单了;另一方面,随着新技术的应用普及,黑产份子的各种行为也变得更加隐蔽,他们的各种行为淹没在海量的普通消费者的数据中,导致对黑产的风控异常识别也变得更有挑战了。
综合近些年苏宁金融在风控管理上的一些经验,我们从垃圾注册防控、养账户群体的识别、盗卡盗账户防控等维度,来探讨新零售下的安全防护问题。
一
垃圾注册防控
垃圾注册防控是在用户进入系统时的第一道安全防控关卡。
互联网平台通常通过各种优惠措施,如注册奖励等手段实现短时间内聚集大量用户注册的目的。对于厂商而言,各种优惠措施如果是给每个真实的消费者,属于一个双赢的局面:用户获得了实际优惠,厂商获取了大批量的真实用户群体。
然而,“有人的地方就有江湖”,总有黑产分子利用互联网的隐匿性,通过技术手段实现批量的虚假账户注册,进而获取注册账户带来的利益。这样给用户和厂商都造成了损失:一方面,真实用户的注册权益被虚假用户挤占;另外一方面,厂商的营销目的因为海量虚假账户的注册而遭受损失。
垃圾注册的防控怎么做呢其核心就是寻找其账户群体的规模聚集性。
互联网上的账户注册,都可以追踪到其注册的来源(ip地址),短时间内如果有大批量的账户在同一地址上发生注册行为,我们就能很快的锁定它们,并封堵漏洞。
例如,短时间内设置一个ip地址上的注册账户不能超过xx个。
同样,这也逼迫黑产分子进行垃圾注册技术的升级,即利用代理资源池ip地址列表来动态地变化账户注册的ip地址。
但是,当黑产分子利用软件控制每个ip上注册的账户数量时,以上的控制策略将很容易被攻破。黑产分子通过在每个ip上注册小数量的账户,分散多个ip进行(即代理ip资源池),依然能够实现垃圾注册攻击的成功。由此可见,简单的限制ip上的注册账户数量,无法防范和抵御垃圾注册的攻击。
这个时候,互联网厂商的防范垃圾注册的技术升级包括:
(1)识别ip的属性。通常代理资源池的ip和普通运营商提供给用户上网的ip是不一样的。
(2)寻找更为安全可靠的聚类算法。如时间密度函数算法,实现短时间内批量注册分组的识别。
(3)对注册权益的领取设置更为严格的条件。如需要实名认证来领取,这种措施也大大提升了黑产分子的成本。
二
养账户群体的识别
养账户群体识别是互联网电商的第二道防线。
当批量注册账户、防控漏杀的账户(黑产分子通过限制每个ip上注册的数量,以及拉长注册的时间,进而完成注册的账户群)成功进入电商账户体系后,他们会利用这些打入系统内部的账户进行如下的几种操作:
(1)针对注册新用户的权益进行变现,比如领取新人打折券、代用金等。
(2)通过养账户,择机进行营销薅羊毛。其中“养账户”表现为通过机器实现定期批量登录、浏览网页(模拟)等,伪装成为正常的用户,等待各种营销活动的出现。
(3)定期维护账户的登录、浏览,利用爬虫技术,获取商家的各种折扣信息。
(4)短时间内的定期维护账户,实现“白户”转为丰富造假账户,进行欺诈活动。
防范此类账户产生的危害需要聚焦一个核心点:“聚集性”。通常,此类账户都是黑产人员通过机器进行批量控制,因此其账户群体明显具有一致性的特征,如批量登录、批量打卡等。电商的反欺诈系统通过大数据的各种技术,识别出聚集性规模账户群。
此类聚集性规模账户群存在的风险,随着不同的业务线,呈现出高低不同的潜在风险因素。例如,在互联网金融领域,养账户群体,通过规律的登录、购买的行为,会被系统认定是普通的账户群,因此借贷时,群体规模风险没有识别出,造成损失;而在传统电商领域,养账户群则可能对各种营销发券进行攻击,导致营销活动的损失。
举例来说,苏宁金融的养账户群体的识别防控用到了两类技术:
(1)大数据环境下的聚集性检测技术—— 综合不同的事件(各种具体的营销事件)、时间、ip地址、设备id、手机号码等多维度信息,实现规模账户聚集性的识别;
(2)关系图谱技术——通过手机、收货地址、设备等多维度的信息关联,实现账户群体的发现。
三
盗卡盗账户防控
盗卡盗账户防控是另外一个账户管理的基础核心要素。而盗卡盗账户事件多发生在账户所在平台的安全系统被攻破,或者第三方平台的账户泄露引发的安全风险。对盗卡盗账户的防控主要通过时间、地点、设备、行为几个维度的异常进行判别。
例如,用户在平台的登录通常呈现出规律性的特征,比如地理位置不会发生较大的偏移,比如设备具有稳定性,比如购买的商品类型也符合一定的规律。当以上的维度发生异常时,通常我们的反欺诈系统会首先锁定订单(称之为截单)。
盗卡盗账户的防控,通常还会和风控舆情结合起来,通过风控舆情平台识别出近期出现的“拖库”、“撞库”事件,并进一步探查哪些账户发生了泄露,是否在本平台有一样的邮箱、手机号等信息,进而对该批账户提升风控的警戒水平或者直接短信通知等。
四
账户安全管理的延伸
新零售下的安全场景,实际覆盖三个维度:“人”、“货”、“场”。其中,对“人”的防控是核心根本,对“货”、“场”的防控是在“人”的防控基础上的场景延伸。
例如,针对“货”的安全管控,需要重点关注3c领域,对容易套现出手的电子商品进行严格的控制,特别是对有互联网金融借贷结合的账户群体,更需要严格的风险管控。
又如,针对“场”的安全防控,通常表现在对黄牛、中介的群体识别上,即通过某门店的风险聚集性,识别线下门店潜在的黄牛团伙、中介团伙等。
需要指出的是,新零售下的安全防控不能仅仅是被动的防御,还需要御敌于国门之外。这意味着,新的电商安全防控系统需要主动的探测潜在的黑产动向。通常,我们利用风控舆情监控系统(互联网爬虫技术及时抓取黑产论坛中的各种信息,用于分析最新的黑产动向)提前做好准备。
此外,新零售下的风控,对比传统的风控手段,不仅仅是技术上有了更为广泛的集成和应用,业务策略、规则等也随着大数据分析的介入,有了更为全面和细致的防范布置。
不过,随着业务变更、技术变更的发生,新的技术应用和策略也是一个动态调整的过程。总之,新零售下的风控,以动态变化的技术为驱动力,以实现安全防控的长久稳定为终极目标。
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编辑:陈霞吴舒坦

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