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如何打造一个能有效抵御“羊毛党”攻击的系统?

发布时间:2017-03-13 21:36文章来源:互联网文章作者: 佚名点击次数:
如何打造一个能有效抵御羊毛党攻击的系统?近年来,随着移动互联网的兴起,各种传统的业务逐渐转至线上,互联网金融,电子商务迅速发展,商家针对营销及交易环节的推广活动经常以返利的形式进行。由于有利可图,此类线上推广迅速滋生了针对返利的系统性的优惠

如何打造一个能有效抵御“羊毛党”攻击的系统?近年来,随着移动互联网的兴起,各种传统的业务逐渐转至线上,互联网金融,电子商务迅速发展,商家针对营销及交易环节的推广活动经常以返利的形式进行。由于有利可图,此类线上推广迅速滋生了针对返利的系统性的优惠套利欺诈行为,俗称薅羊毛。由于移动设备的天然隐蔽性和欺诈行为的多变性,传统的防范手段,比如规则系统等就显得有些笨拙和捉襟见肘了,使得薅羊毛看起来仿佛防不胜防。但是正所谓魔高一尺,道高一丈。在实践中,我们发现,一个基于统计和机器学习的多层动态风险评分体系和决策系统能有效地抵御“羊毛党”的攻击。那如何打造这样一个系统呢?

首先,我们来了解下此系统的核心部分之一:特征工程。

特征工程,又称特征学,是学习一个特征的技术的集合,将原始数据转换成为能够被机器学习来有效开发的一种形式。通俗地讲,特征工程对原始数据进行加工,将其转换为精确的,可量化的数据。

著名法国小说《小王子》中有这样的描述:“如果你对大人们说‘我看到一幢用玫瑰色的砖盖成的漂亮的房子,它的窗户上有天竺葵,屋顶上还有鸽子……‘,他们想象不出来房子有多好,必须对他们说‘我看见了一幢价值十万法郎的房子’他们才能理解房子有多好。”文中,从房屋模糊的文学性描述到“十万法郎”就是一个特征学习的例子。

特征工程转换后的数据能被更好的理解和运算,方便我们从貌似渣乱无章的原始数据中找出那些可疑的异常数据。它是机器学习中很重要的一步,也许是最重要的一步。在机器学习领域里有一个不成文的共识, 数据和特征决定了机器学习的上限,而模型和算法只是逼近这个上限而已。

在反欺诈的实践中,我们发现从网络及设备终端、用户行为信息、业务事件频次,欺诈网络图谱这四大维度提取特征,并在此基础上对有组织的薅羊毛行为层层筛查,对风险加以甄别,就能让羊毛党无所遁形。

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设备终端与网络

设备终端与网络层面的特征是防范羊毛党的第一道防线,为了规避筛查,或者方便适用自动化工具,欺诈者首先选择在终端做手脚。他们或者适用PC或服务器以脚本或模拟器冒充终端设备,或者在终端设备上,Root, 越狱,打开调试模式,安装一键新机软件,按键精灵等等,也有的正常用户不幸安装了木马程序,而沦为任人摆布的肉鸡。除了终端,网络也是欺诈者最常摆弄的,他们经常适用代理,VPN, 或和一些机房的网络管理人员合作,分散IP,进而冒充来自不同的地域。

为了对抗上面所提到的种种作弊行为,在实践中,我们通常按下面的方法来构造一个设备指纹系统:1)根据收集到的历史数据,形成操作系统签名数据库。这个数据库被用于判断一个设备的操作系统签名是否和声明的操作系统及厂商,型号等吻合,进而判断设备是否是脚本程序或模拟器伪装,是否使用了代理或VPN,是否篡改了UA等设备信息等等;2)对设备的IP来源进行分析,看是否有可疑行为的历史,是否来自机房,从而判断其自动化或作弊的可能性;3)根据设备相关的三十多个特征将设备进行关联,赋予其唯一的身份识别符,此ID是上层特征,即用户行为、频次及欺诈网络图谱的基础。

用户行为信息

在坚实的设备指纹的基础上,需要在会话和账号两层采集和提取用户行为信息。在会话的层面上,借助基于概率的聚类模型和模式挖掘算法(sequential pattern mining),将用户的行为模式,比如事件发生的次序以及事件发生的间隔时间,归为几类。并在此基础上识别出异常行为模式。这些标示特征为区分正常用户和欺诈者或自动化工具提供了重要信息;更进一步,在账号的层面上:首先以账号为索引,将会话层面上提取到的行为信息特征按时间串联起来,得到账户层面的异常行为标示特征。其次根据账号相关联的历史行为数据,提取出用户的偏好属性,比如是否为僵尸账号,相邻登录的平均地理距离等。最后,我们将这些信息综合起来,形成特有的用于反欺诈的用户画像。
如何打造一个能有效抵御“羊毛党”攻击的系统?
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