餓了麼、滴滴用它對抗刷單和黃牛， “蟻盾”讓黑産無處藏身

移動網際網路時代，越來越多的交易和操作轉移到了線上，而“黑色産業”卻也随之擴散到各行各業。從電商行業出現的炒信刷單、o2o行業的垃圾小号、公衆服務行業的黃牛倒賣，到羊毛黨、騙貸騙保黨、洗錢黨……“黑産”從業者們利用數百萬計的“黑卡”、自動化的操作程式，遍及行業的情報系統來針對企業安全措施進，從中牟利。

據人民網統計，目前國内“黑産”從業人員150萬，“黑産”市場規模超千億，網民經濟損失達915億。而據國際金融服務公司摩根士丹利（morgan stanley）預測，2020年時網絡安保産業的全球市場規模将達到1280億美金。

蟻盾的風控思路，是在依法合規，滿足授權的相關要求的前提下，基于大資料建立起來的風險網絡，結合甄别裝置的指紋識别技術、内外部積累加挖掘出的風險資訊名單、資料挖掘中前沿的智能機器學習技術、最新的生物識别技術等，打造适合多種場景的風控服務。

核心産品之一：rain風險評分

“蟻盾”具體如何幫助商家防範風險？“風險評分（risk of activity， identity and network， rain）”是其中一款靈活、輕量化的核心資料産品，它能對手機号、賬号等媒體進行風險預測、風險解釋，細化到批量注冊、撞号掃庫、營銷作弊和保險騙賠等各風險領域。

具體來說，rain風險評分的運作模式是：當商戶通過蟻盾來分析注冊使用者的手機号時，能得到基于其身份資訊、行為特征、聚集特征等多元度下的rain評分，進行風險評估，有效識别問題手機号是否可能與機器注冊、惡意刷單或黃牛搶購等相關，進而幫商戶降低業務經營風險。

接入商家可根據建議的風險評級，在不同環節對風險賬号采用針對性的防控政策。例如在注冊環節，對有風險的手機使用者進行标注，限制其後續有風險的操作，或是在搶購、下單環節，對有黃牛或刷單風險的手機使用者進行限制。

據介紹，該服務已經在電商、外賣、網約車、共享單車、醫院以及網際網路金融行業都有成功的合作案例。

蟻盾負責人張英（花名：韓愈）告訴《天下網商》，風險評分是做參考為主，合作方一般投入2人/日的工作量進行技術對接，具體風控行為則根據自身情況來開發。

外賣平台餓了麼使用蟻盾已經超過一年。“在我們剛組建風控團隊的時候就開始使用蟻盾了。”負責風控方面的餓了麼進階經理徐盎對《天下網商》說，“我們在風險評判中給蟻盾的評分一定權重，作為判斷依據。”

讓餓了麼頭痛的一個問題，是部分外賣商家會找一些第三方刷單公司刷排名。通過蟻盾給的的權重，加上餓了麼系統背景了解到的注冊使用者的手機型号，在同一餐廳的下單頻次，輸入密碼的頻次強度等方面，聯合判斷該使用者是否為刷單使用者，進而進行攔截，還平台上各外賣商家一個更公平的競争環境。

另一個問題是，許多外賣平台都存在大量注冊新賬戶以獲得首單優惠資格，再将其定價出售的黑産商家。通過蟻盾識别注冊手機号的資訊，餓了麼能夠識别出這些“僞新客”，不予發放紅包，減少了平台損失。

與餓了麼類似，滴滴出行也是最初接入蟻盾的商戶之一。當時滴滴考慮到如果在活動補貼期間，不對使用者的真實性進行甄别，可能會出現虛假訂單騙取紅包優惠的現象。引入蟻盾後，通過rain評分服務，系統有效的識别出存在刷單行為的高風險賬号。

除了刷單，“黃牛”也是商戶心中的痛。北京大學第一醫院接入蟻盾風險評分後，能夠有效識别黃牛，對有風險手機号不予挂号或延時預約。類似的還有3c行業，熱門電子産品開售之初，通常供不應求。但“黃牛黨”總是能通過技術手段搶到，囤貨後高價賣出。通過蟻盾rain評分，品牌方可以對黃牛賬戶進行限制。

目前，多家業界領先的平台已接入蟻盾rain評分。蟻盾已接入螞蟻開放平台商家中心，有需求的商戶可以進行自助簽約。

“蟻盾”将重點打造三位一體産品線

已經打磨兩年的“蟻盾”，如今服務于200多家商戶，涉及電商、金融、出行、o2o、通信等行業。為了精準幫助商戶識别身份冒用、作弊、黃牛等風險，助力商戶的風險決策和業務發展，“蟻盾”還有這些風控産品：

其一，“蟻盾”可以通過saas服務，對外提供元件化的網絡分析、輿情預警、反洗錢等風控平台，商戶隻需要投入少量的人力進行基本營運即可。

其二，便是提供“裝置指紋”、核身等安全産品。“裝置指紋”指的是将對接商戶平台每個電子裝置，比如手機打上唯一的id認證，具體通過身份特征、網絡關系、環境特征、行為特征、裝置特征和沖突特征六個次元來判斷，可以甄别出僞裝的裝置。此外，人臉識别和指紋識别等技術則将被用于核身的安全服務。

談到設立“蟻盾”增值服務的初衷，張英表示，是為了讓生态圈的小夥伴更健康的發展，賦能風控能力到商戶，幫助他們業務更好的發展。而蟻盾下一步還會繼續孵化新産品，更深入地抵抗網際網路金融領域的黑色産業。

具體而言，“蟻盾”想要将無監督技術引入風險識别中，以技術驅動的方式作為傳統基于經驗風控的盲區，讓風控不再需要通過人工識别黑産的作弊類型，完全達到無人工監督，自動防禦的狀态。

編輯：段心鑫

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