中国信通院：2019移动数字金融与电子商务反欺诈白皮书(98页).pdf

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1、 参与单位 牵头编写单位 中国信息通信研究院泰尔终端实验室 中移信息技术有限公司 China Telecommunicaon Technology Labs-Terminals 泰尔终端实验室 北京数美时代科技有限公司 中国电信世纪龙有限公司 统一推送联盟 电话邦 浙江每日互动网络科技股份有限公司 深圳市和讯华谷信息技术有限公司 泰尔卓信科技（北京）有限公司 北京数字联盟网络科技有限公司 威胁猎人 联洋国融 ( 北京 ) 科技有限公司 北京邮电大学 四川享宇金信金融科技有限公司 ti 移动数字金融与电子商务反欺诈白皮书 I 目录目录 图目录 . VI 表目录 . VIII 一、移动数字金融与电

2、子商务中的欺诈现状 . 1 1.1 移动数字金融与电子商务欺诈概述 . 1 1.1.1 营销活动欺诈 . 2 1.1.2 渠道流量欺诈 . 3 1.1.3 虚假用户裂变欺诈 . 5 1.1.4 盗取信息欺诈 . 6 1.1.5 恶意交易欺诈 . 6 1.1.6 金融支付欺诈 . 7 1.1.7 网络刷单欺诈 . 7 1.1.8 电信欺诈 . 8 1.1.9 网贷欺诈 . 9 1.1.10 优质内容爬取欺诈 . 9 1.2 移动数字金融和电子商务领域的反欺诈场景 . 10 1.2.1 移动用户的身份判断 . 10 1.2.2 移动欺诈的状况评估 . 11 移动数字金融与电子商务反欺诈白皮书 II

3、 1.2.3 移动欺诈的行为判断 . 12 1.3 数字欺诈对我国经济的影响与分析 . 12 1.3.1 当前网络欺诈的现状 . 12 1.3.2 移动互联网欺诈的模型和结果分析 . 13 二、黑产欺诈态势分析 . 19 2.1 黑产欺诈问题当前态势 . 19 2.2 欺诈在移动业务中的趋势和特点 . 29 2.2.1 行为模式：“被动”变为“主动” . 30 2.2.2 安全漏洞：“碎片”变为“系统” . 31 2.2.3 商业逻辑：“孤岛”变为“融合” . 31 2.2.4 变现逻辑：“量变”变为“质变” . 33 2.2.5 迭代速度：“缓慢”变为“迅速” . 34 三、移动数字金融和电

4、子商务领域的反欺诈方案 . 35 3.1 现有反欺诈方案面临的挑战 . 35 3.2 全栈式实时反欺诈方案 . 36 3.2.1 全场景识别体系 . 37 3.2.2 全路径实时布控体系 . 37 3.2.3 全方位策略体系 . 39 移动数字金融与电子商务反欺诈白皮书 III 3.2.4 全流程运营体系 . 39 3.3 移动设备唯一性甄别实时反欺诈方案 . 40 3.3.1 账号识别及保护反欺诈方案 . 41 3.3.2 营销活动反欺诈方案 . 41 3.3.3 网络安全/提供风控方案 . 42 3.3.4 互联网金融反欺诈方案 . 42 四、反欺诈的技术与效果评估 . 45 4.1 反欺

5、诈技术体系架构 . 45 4.1.1 接入层 . 46 4.1.2 业务逻辑层 . 47 4.1.3 决策层 . 47 4.1.4 基础引擎层 . 47 4.1.5 模型数据层 . 48 4.1.6 基础平台层 . 48 4.1.7 管理层 . 49 4.2 反欺诈技术详解 . 49 4.2.1 反欺诈情报体系 . 49 4.2.2 设备指纹技术 . 49 移动数字金融与电子商务反欺诈白皮书 IV 4.2.3 实时决策引擎（规则引擎）技术 . 55 4.2.4 知识图谱 . 56 4.2.5 有监督机器学习技术 . 58 4.2.6 无监督机器学习技术 . 60 4.2.7 实时画像引擎技术

6、. 61 4.2.8 实时统计引擎技术 . 64 4.2.9 可信 ID 技术 . 65 4.3 运营商风控技术实践 . 66 4.3.1 运营商业务风控系统 . 66 4.3.2 通信数据在风控中的应用 . 68 4.4 反欺诈效果验证与评估 . 70 4.4.1 事前评估 . 70 4.4.2 事中分析 . 71 4.4.3 事后评估 . 72 五、移动业务反欺诈的挑战及展望 . 75 5.1 反欺诈的困难和挑战 . 75 5.1.1 业务风险不确定性分散 . 75 5.1.2 风控效果不可判断性高 . 75 移动数字金融与电子商务反欺诈白皮书 V 5.1.3 认知盲区不认知性强 . 75