站長資訊網“雙11”過后，如何抑制網絡黑產一度成為業內討論的焦點話題。“雙11”不僅僅是購物者的狂歡，也是黑產的年度盛宴，有媒體報道稱，集結的黑產“羊毛黨”，可以“薅上一天，夠吃一年”。
這背后是“卡商”提供賬號、黑客提供軟件、擼客搶貨搶券、收貨商收贓并銷贓——在灰色地帶已經形成一條完整產業鏈。
在人們看來似乎只是蠅頭小利的“薅羊毛”，危害能有多大呢?第一財經記者此前跟蹤過一個案例，廣州某個互聯網金融公司，曾被“羊毛黨”薅到倒閉。
2015年7月，這家融資規模已經上億的互金公司砸下獲客成本，只要投標即可領百元代金券。但這個優惠補貼計劃被一伙來自湖南的團伙作案羊毛黨給瞄上了。結果，密密麻麻的投資賬戶薅了代金券、全部買入7天期的超短標，到期集體贖回，包括代金券兌價補貼一起計入，拿錢走人。
這家互金平臺在此惡意羊毛黨事件的重壓下再沒緩過氣來，不久后宣告停業，平臺投資人的資金也嚴重虧損。
值得一提的是，如今的網絡黑產，包括申請在內的多道環節，已經發展到機器人技術階段。
網絡“黑產”年產值超千億
網絡黑產無處不在。和金融相關的“黑產”滲透于支付環節，比如銀行卡盜刷;借貸環節，比如冒用身份信息騙貸、辦信用卡、養卡、提額套現;消費環節，比如惡意“羊毛黨”等。
對依靠大數法則發放小額分散貸款的互金平臺而言，網絡黑產幾乎是他們的天敵。對此類數據進行研究追蹤的Talking Data首席金融行業專家鮑忠鐵稱，大多數互金平臺上70%的借貸損失，根源是詐騙;這其中，70%是有組織的團伙詐騙。
鮑忠鐵給出了一組數據：目前國內網絡“黑產”的直接從業者超過40萬人;若計入網絡“黑產”輔助性質的上下游人員，從業者超過160萬人;“黑產”可利用的因倒賣、遺失等原因而游離在市場上的身份證，約1000萬張;“三件套”、“四件套”(身份證、手機卡、銀行卡、網銀盾)市場倒賣報價，500元到1200元不等;“黑產”在2016年造成的銀行卡欺詐同比增長率約40%;網絡“黑產”年產值約1100億元。
上述年產值數據，也可被阿里巴巴集團安全部副總裁杜躍進的估算驗證。杜躍進表示，中國現在網絡黑灰產業一年的產值千億，而做網絡安全的全部產值不到300億。
一名反欺詐相關從業人員稱，部分“黑產”從業者利用大數據的能力甚至超過一些知名互聯網企業，他們能夠精準地獲取數據，進行精確詐騙。
更有甚者，“黑產”還會開培訓班，在網上招募學員，比如為信用卡提額套現發展下線，還打出“包教包會、教不會下期免費再學”的旗號。
反欺詐升級戰
哪里有“黑產”，哪里就有反欺詐。在移動行為數據方面進行的反欺詐，策略已經升級。
鮑忠鐵舉了一些例子。比如，通過移動設備辨別申請人的工作和居住地址：一個地址或者附近發生的大量申請，是可疑的;一臺申請設備從來不移動是可疑的。
又比如，可通過填寫信息來辨識“中介”：多個申請人填寫的家庭電話是同一個，居住地址填寫假的小區、或是不同城市申請人填寫同一個小區名，是可疑的。
再比如，機卡歷史數據出現異常，手機SIM卡更換頻率過高、機卡多次分離多次重合、申請前機卡出現變化、又或是諸如“20多歲的年輕申請人卻使用了舊的OS、非常老款的手機型號”等異?，F象，都值得引起警惕。
下圖是一個基于網絡源與設備指紋的“羊毛黨”行為異常識別規則體系。圖片中三種顏色的圓點分別代表移動設備、APP、賬號。在技術的輔助下，我們能夠明顯看到異?，F象：比如一個手機裝了很多個同類APP、一個APP上又登陸了十幾二十個賬號。“黑產”異常現象已被監控。
此外，電信網絡實名制的推行對“黑產”產業鏈中的相關環節是一次重大打擊。從金融機構的技術升級實踐來看，“人臉識別”也是一項對反欺詐行之有效的技術運用。第一財經記者早前從平安普惠相關管理層人士處獲悉，該機構率先在2015年4月于風控環節中增加貸款申請人的“人臉識別”后，無抵押個貸逾期率顯著降低，改善率在70%以上。
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