人工智能大會(huì)在京開幕，DataVisor受邀演講指出反欺詐新思路

4月11日，由O'Reilly與Intel AI共同舉辦的人工智能大會(huì)在北京召開。

這幾年，人工智能火爆，最終從大學(xué)實(shí)驗(yàn)室的圈子走出，成為軟件開發(fā)人員工具集的重要組成部分，也成為主流公司的關(guān)注點(diǎn)。相對(duì)于學(xué)術(shù)會(huì)議中展示的研究成果，業(yè)界對(duì)于人工智能的應(yīng)用有緊迫的需求。這也是本屆人工智能大會(huì)舉辦的目的，即如何讓人工智能技術(shù)落地在現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景。

本屆大會(huì)邀請(qǐng)到了眾多知名人工智能科學(xué)家、學(xué)者、教授、企業(yè)代表等知名業(yè)內(nèi)人士。這些專家專注于人工智能的不同領(lǐng)域，并分享自己領(lǐng)域內(nèi)專業(yè)的成果，現(xiàn)場(chǎng)思想火花碰撞。DataVisor作為領(lǐng)先的人工智能科技創(chuàng)新公司也受邀參加，并分享了“在欺詐檢測(cè)中的應(yīng)用人工智能”的主題。

演講中，DataVisor解決方案架構(gòu)師崔宏宇(Hongyu Cui)從四個(gè)方面詳細(xì)分析了在線欺詐領(lǐng)域的一些狀況，包括欺詐現(xiàn)狀、欺詐技術(shù)手段、反欺詐面臨的挑戰(zhàn)，以及最新的反欺詐技術(shù)。

欺詐無(wú)處不在、技術(shù)也日益多變

總體而言，欺詐正愈演愈烈。從起初的電商領(lǐng)域，如我們熟知的刷單、薅羊毛，攻擊者一般是個(gè)人，發(fā)展到現(xiàn)在，欺詐幾乎無(wú)處不在，社交、游戲、電子商務(wù)、搜索……只要在互聯(lián)網(wǎng)上就有可能發(fā)生欺詐。與此同時(shí)，攻擊行為也發(fā)生了巨變，它們有組織、有預(yù)謀、掌握各種先進(jìn)技術(shù)、面向各個(gè)業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)。

崔宏宇(Hongyu Cui)重點(diǎn)列舉了當(dāng)前應(yīng)用非常廣泛的三大攻擊手段，包括設(shè)備刷機(jī)、IP造假和養(yǎng)號(hào)。刷機(jī)是通過(guò)各種技術(shù)手段，為設(shè)備創(chuàng)建新的標(biāo)識(shí)符，從而充當(dāng)多臺(tái)設(shè)備來(lái)使用。弊端顯而易見。舉個(gè)例子，一個(gè)App開發(fā)商，想通過(guò)一些市場(chǎng)推廣促進(jìn)用戶下載，如果遇上刷機(jī)這種情況，那營(yíng)銷費(fèi)用就浪費(fèi)了，因?yàn)檫@并不是真實(shí)的用戶。

IP造假與設(shè)備刷機(jī)有些類似。最常見的就是一臺(tái)設(shè)備通過(guò)不斷變更IP地址來(lái)躲避相應(yīng)的檢測(cè)系統(tǒng)，來(lái)謀取非法暴利，比如虛假點(diǎn)擊。而云計(jì)算服務(wù)商的出現(xiàn)，又給了欺詐者可趁之機(jī)進(jìn)行IP造假，數(shù)據(jù)顯示，18%來(lái)自云服務(wù)商的賬戶是欺詐性的。更棘手的是，IP造假和設(shè)備刷機(jī)經(jīng)常結(jié)合使用。

養(yǎng)號(hào)，從單個(gè)的用戶行為來(lái)看，與我們自己使用的賬號(hào)并沒(méi)有什么差異，但看似正常的這些賬號(hào)可能會(huì)潛伏幾天、幾個(gè)月甚至幾年，一旦被喚醒時(shí)，它們就是一個(gè)個(gè)攻擊者。DataVisor統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，44%的欺詐賬戶在7天甚至更長(zhǎng)時(shí)間保持睡眠狀態(tài)，37%的賬戶在三個(gè)月甚至更長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)都不會(huì)采取行動(dòng)。

毫無(wú)疑問(wèn)，欺詐者變得越來(lái)越狡猾，反欺詐正面臨更多挑戰(zhàn)。在崔宏宇(Hongyu Cui)看來(lái)，挑戰(zhàn)主要集中在三點(diǎn)，一是欺詐者越來(lái)越像正常用戶，這導(dǎo)致傳統(tǒng)基于規(guī)則、黑名單、IP等的反欺詐解決方案失效;二是欺詐變化太快，沒(méi)人會(huì)告訴你明天的欺詐是什么樣子，這使得反欺詐相對(duì)滯后;三是需要檢測(cè)的數(shù)據(jù)量太大，原有系統(tǒng)難以招架。

DataVisor一招制勝

基于對(duì)欺詐現(xiàn)狀的理解和認(rèn)識(shí)，DataVisor獨(dú)有的無(wú)監(jiān)督反欺詐算法，其最大的特點(diǎn)是無(wú)需人工干預(yù)，就能自動(dòng)識(shí)別惡意賬戶、事件之間的細(xì)微關(guān)聯(lián)，并自動(dòng)建立相應(yīng)的規(guī)則和應(yīng)對(duì)機(jī)制。

崔宏宇(Hongyu Cui)舉例，一個(gè)欺詐團(tuán)伙利用從各種渠道獲取的信息申請(qǐng)新的信用卡，這個(gè)過(guò)程中填寫的各種信息。如果只分析圖一的信息，都是合法用戶，基于規(guī)則的一些反欺詐系統(tǒng)根本無(wú)從判定。即便加上第二張圖的信息，常見的以IP黑名單、郵箱黑名單為檢測(cè)機(jī)制的反欺詐系統(tǒng)也幾乎沒(méi)什么作用。

圖一、姓名、年齡、住址、郵箱等

圖二、姓名、IP、設(shè)備類型、瀏覽器等

事實(shí)上，這些賬戶都是欺詐賬戶。申請(qǐng)相同的卡片類型、所有IP都來(lái)自數(shù)據(jù)中心、一樣的手機(jī)且都是舊版本的、一樣的操作系統(tǒng)、一樣的瀏覽器，這些在傳統(tǒng)單個(gè)查看的反欺詐系統(tǒng)里都會(huì)被定義為正常用戶，而在DataVisor無(wú)監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)算法中均能成功檢測(cè)，并自動(dòng)形成相應(yīng)的規(guī)則和應(yīng)對(duì)機(jī)制。

除此之外，DataVisor無(wú)監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)基于Spark、Hadoop、HBase、ES等多種大數(shù)據(jù)處理框架，擁有超高的處理計(jì)算效率，可同時(shí)處理數(shù)十億事件的數(shù)據(jù)分析工作。

綜上，DataVisor反欺詐解決方案能充分應(yīng)對(duì)當(dāng)前的挑戰(zhàn)。也正因?yàn)榇?，DataVisor在全球受到了多家中大型企業(yè)的認(rèn)可。截至當(dāng)前，DataVisor已經(jīng)覆蓋全球超過(guò)20億終端用戶，其客戶包括Pinterest、Yelp、阿里巴巴、大眾點(diǎn)評(píng)、今日頭條、獵豹移動(dòng)、餓了么和Tokopedia等全球最大的金融機(jī)構(gòu)和互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)。

同時(shí)，DataVisor多次獲得行業(yè)認(rèn)可，比如，榮獲Frost &Sullivan 2017技術(shù)創(chuàng)新獎(jiǎng)，在IFPI2017上獲得金融科技反欺詐杰出方案獎(jiǎng)，在2017中國(guó)財(cái)經(jīng)峰會(huì)上被評(píng)為2017年最具成長(zhǎng)性公司，品途集團(tuán)2017年度商業(yè)影響力大數(shù)據(jù)領(lǐng)域新銳企業(yè)TOP10，美國(guó)SINET安全領(lǐng)域2016創(chuàng)新獎(jiǎng)等。

關(guān)于DataVisor

DataVisor是提供在線欺詐和金融犯罪檢測(cè)服務(wù)的領(lǐng)先企業(yè)，致力于利用最先進(jìn)的人工智能技術(shù), 尤其是無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法以及大數(shù)據(jù)應(yīng)用，最大程度保護(hù)用戶和企業(yè)。DataVisor總部位于美國(guó)加州山景城，在中國(guó)北京和上海設(shè)有辦公室。2015年10月，DataVisor宣布獲得由GSR與New Enterprise Associates領(lǐng)投的A輪融資;2016年5月，獲得元生資本的B輪投資，并同年成立中國(guó)分公司。2018年2月，獲得由紅杉資本中國(guó)基金領(lǐng)投的四千萬(wàn)美元C輪融資。

崔宏宇(Hongyu Cui)

現(xiàn)任DataVisor高級(jí)算法工程師，自2015年起，負(fù)責(zé)使用分布式無(wú)監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行欺詐分析，負(fù)責(zé)過(guò)如Pinterest、Yelp、阿里巴巴和獵豹移動(dòng)等世界上最大的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)上的大規(guī)模注冊(cè)、虛假內(nèi)容、垃圾郵件、欺詐交易和虛假應(yīng)用安裝等場(chǎng)景 。目前主要的經(jīng)驗(yàn)領(lǐng)域有模型調(diào)整、特征工程和算法開發(fā)。崔宏宇擁有在愛荷華州立大學(xué)的博士學(xué)位，在博士期間的研究方向?yàn)閿?shù)據(jù)分析和結(jié)構(gòu) - 性能建模等。

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