TenSec 2018：腾讯云天御助力营销场景反欺诈

导读

10月10日上午，2018腾讯安全国际技术峰会（TenSec）在深圳举行。腾讯云高级研究员陈炳文在峰会上带来了题为《The Application of Anti-fraud in Marketing Risk Control》的议题分享。他指出，在网络营销中“羊马牛”党等黑产逐渐演变壮大，给商家带来巨额损失。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。

（陈炳文在2018腾讯安全国际技术峰会）

“羊马牛”党猖獗 

网络营销背后潜伏完整的黑产合作链路

网络营销的普及让许多商家尝到了互联网的甜头。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。

电商在重大购物节等活动前都会发放优惠券或红包来吸引消费者，而这些福利同样也成为了“羊马牛”党中的“肥肉”。“羊毛党”薅取优惠券等福利后进行售卖，“扫码党”则常通过线下实体扫码领取红包，而“黄牛党”通过抢占名额下单购买单价较高的商品再进行倒卖赚取利益。

针对商品售卖中出现的黑产现状，陈炳文表示其已经逐渐发展壮大，并形成了有组织的团伙作案和一定规模的合作链路。在黑产的上游，开发者、打码平台和服务器供应商提供软件开发和技术支持；中游环节由机器批量注册账号和分销；下游环节通过刷点击量、领取优惠券和奖品等方式实现盈利变现。

黑产团伙的作案形态也从初级的使用猫池养手机号、验证码识别、IP 地址修改等，迅速发展到组建手机墙并伪造新设备、采用群控软件操纵手机、模仿真人自动完成操作等新型科技手段，近期还出现了通过木马病毒传播感染、观看视频赚取积分的高阶手法。

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。

证据理论助力天御快速搭建专家系统

在传统防御方式中，领域特征结合业务规则的方法能够从设备、环境、时间序列等信息中抽取多阶特征，通过特征清洗、衍生、重要性评估、筛选组合等方式来构造业务规则树，并结合频控策略等辅助判断。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、集成学习与标签扩容等问题，并组建无监督 AI 网络引擎来应对恶意变种。

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。

目前，天御反欺诈系统已经帮助蒙牛在2018年世界杯期间节约数千万营销资金，并避免恶意数据对后续营销效果分析的干扰。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。

此外，全方位多层次的安全防御体系不仅能够打击营销场景下的欺诈行为，还能打击视频、电商及出行等行业的虚假流量、恶意刷量行为，节省客户的营销支出。