饿了么和滴滴用它对抗刷单和黄牛， “蚁盾”能成为黑产克星么？-天下网商-赋能网商，成就网商

文 / 天下网商记者 何承轩

编辑 / 段心鑫

移动互联网时代，越来越多的交易和操作转移到了线上，“黑色产业”也随之扩散到各行各业。从电商行业的炒信刷单、O2O行业的垃圾小号、公众服务行业的黄牛倒卖，到羊毛党、骗贷骗保党、洗钱党……“黑产”从业者们利用数百万计的“黑卡”、自动化的操作程序，遍及行业的情报系统来针对企业安全措施进，从中牟利。

据人民网统计，目前国内“黑产”从业人员150万，“黑产”市场规模超千亿，网民经济损失达915亿。而据国际金融服务公司摩根士丹利（Morgan Stanley）预测，2020年时网络安保产业的全球市场规模将达到1280亿美金。

蚁盾的风控思路，是在依法合规，满足授权的相关要求的前提下，基于大数据建立起来的风险网络，结合甄别设备的指纹识别技术、内外部积累加挖掘出的风险信息名单、数据挖掘中前沿的智能机器学习技术、最新的生物识别技术等，打造适合多种场景的风控服务。

核心产品之一：RAIN风险评分

“蚁盾”具体如何帮助商家防范风险？“风险评分（Risk of Activity， Identity and Network， RAIN）”是其中一款灵活、轻量化的核心数据产品，它能对手机号、账号等介质进行风险预测、风险解释，细化到批量注册、撞号扫库、营销作弊和保险骗赔等各风险领域。

具体来说，RAIN风险评分的运作模式是：当商户通过蚁盾来分析注册用户的手机号时，能得到基于其身份信息、行为特征、聚集特征等多维度下的RAIN评分，进行风险评估，有效识别问题手机号是否可能与机器注册、恶意刷单或黄牛抢购等相关，从而帮商户降低业务经营风险。

接入商家可根据建议的风险评级，在不同环节对风险账号采用针对性的防控策略。例如在注册环节，对有风险的手机用户进行标注，限制其后续有风险的操作，或是在抢购、下单环节，对有黄牛或刷单风险的手机用户进行限制。

据介绍，该服务已经在电商、外卖、网约车、共享单车、医院以及互联网金融行业都有成功的合作案例。

蚁盾负责人张英（花名：韩愈）告诉《天下网商》，风险评分是做参考为主，合作方一般投入2人/日的工作量进行技术对接，具体风控行为则根据自身情况来开发。

外卖平台饿了么使用蚁盾已经超过一年。“在我们刚组建风控团队的时候就开始使用蚁盾了。”负责风控方面的饿了么高级经理徐盎对《天下网商》说，“我们在风险评判中给蚁盾的评分一定权重，作为判断依据。”

让饿了么头痛的一个问题，是部分外卖商家会找一些第三方刷单公司刷排名。通过蚁盾给的的权重，加上饿了么系统后台了解到的注册用户的手机型号，在同一餐厅的下单频次，输入密码的频次强度等方面，联合判断该用户是否为刷单用户，从而进行拦截，还平台上各外卖商家一个更公平的竞争环境。

另一个问题是，许多外卖平台都存在大量注册新账户以获得首单优惠资格，再将其定价出售的黑产商家。通过蚁盾识别注册手机号的信息，饿了么能够识别出这些“伪新客”，不予发放红包，减少了平台损失。

与饿了么类似，滴滴出行也是最初接入蚁盾的商户之一。当时滴滴考虑到如果在活动补贴期间，不对用户的真实性进行甄别，可能会出现虚假订单骗取红包优惠的现象。引入蚁盾后，通过RAIN评分服务，系统有效的识别出存在刷单行为的高风险账号。

除了刷单，“黄牛”也是商户心中的痛。北京大学第一医院接入蚁盾风险评分后，能够有效识别黄牛，对有风险手机号不予挂号或延时预约。类似的还有3C行业，热门电子产品开售之初，通常供不应求。但“黄牛党”总是能通过技术手段抢到，囤货后高价卖出。通过蚁盾RAIN评分，品牌方可以对黄牛账户进行限制。

目前，多家业界领先的平台已接入蚁盾RAIN评分。蚁盾已接入蚂蚁开放平台商家中心，有需求的商户可以进行自助签约。

“蚁盾”将重点打造三位一体产品线

已经打磨两年的“蚁盾”，如今服务于200多家商户，涉及电商、金融、出行、O2O、通信等行业。为了精准帮助商户识别身份冒用、作弊、黄牛等风险，助力商户的风险决策和业务发展，“蚁盾”还有这些风控产品：

其一，“蚁盾”可以通过SaaS服务，对外提供组件化的网络分析、舆情预警、反洗钱等风控平台，商户只需要投入少量的人力进行基本运营即可。

其二，便是提供“设备指纹”、核身等安全产品。“设备指纹”指的是将对接商户平台每个电子设备，比如手机打上唯一的ID认证，具体通过身份特征、网络关系、环境特征、行为特征、设备特征和冲突特征六个维度来判断，可以甄别出伪装的设备。此外，人脸识别和指纹识别等技术则将被用于核身的安全服务。

谈到设立“蚁盾”增值服务的初衷，张英表示，是为了让生态圈的小伙伴更健康的发展，赋能风控能力到商户，帮助他们业务更好的发展。而蚁盾下一步还会继续孵化新产品，更深入地抵抗互联网金融领域的黑色产业。

具体而言，“蚁盾”想要将无监督技术引入风险识别中，以技术驱动的方式作为传统基于经验风控的盲区，让风控不再需要通过人工识别黑产的作弊类型，完全达到无人工监督，自动防御的状态。