江苏龙网

  1. 首页 > 社会 > >

不用AI搞仙人跳的黑产没有梦想( 三 )

不用AI搞仙人跳的黑产没有梦想

（腾讯云-色情音频识别效果 ， 娇喘党哭晕在厕所嘤嘤嘤） 现在主流的社区和音视频平台 ， 如果还没有接入内容风控的话 ， 基本上算是裸奔 ， 可以等着因为你的平台上有人裸奔而倒霉了 。 别笑 ， 这种事情每天都在发生 。 6 第三个故事和羊毛党有关系 。 只要电商搞促销 ， 就必然有羊毛党聚集 。 但是你们知道么 ， 羊毛产业链里虽然有无数的水军和线报群 ， 但是群里各种的羊毛信息的源头是哪里漏出来的？ 不否认 ， 确实是有内鬼这个现象 ， 但很多时候 ， 漏洞和规则是用AI来挖掘的 。 羊毛党最上游的那些大佬 ， 基本都是专业风控安全和技术出身的 ， 他们的进攻才是最可怕的 。 曾经某家电商做了促销 ， 有优惠券 ， 满100-20 。 但是系统设置存在漏洞 ， 如果你用了这张券 ， 但是退货了 ， 则会补充你20元的无门槛券 ， 这时候你可以买一个21元的商品 ， 只需要花1元就能买到 。 再例如 ， 某知名连锁餐厅 ， 曾经出现过一个BUG ， 使用了他们的某个代码的优惠券之后 ， 购买特定金额的产品 ， 优惠券数字会变化 ， 可以只花很少的钱喂饱6个人 。 再例如 ， 某知名生鲜电商 ， 曾经出现过拉新BUG ， 允许相同地址的人来反复刷新人优惠 。 再例如 ， 某知名互联网公司做拉新活动 ， 1人只能抽1次奖 ， 多抽需要分享到朋友圈 ， 但是实测在某个H5页面进行退回操作 ， 可以不分享也能额外获取机会 ， 有人一天抽了几十万次 。 这些规则 ， 单靠人脑去挖掘是非常浪费时间的 。 而且AI的特点是什么？是擅长大规模高频计算 ， 只要你制定好要素和想要的结果 ， AI就会无限次的实验各种方式 ， 直到越来越接近你要的结果 ， 最终输出方案 。 这天生就是为漏洞挖掘而生 。 人脑对于漏洞的认知以及特点是有限的 ， 或者说是缺乏想象力的 ， 但人知道自己想要什么 ， 所以把资料和结果给到AI时 ， AI就会去穷举所有的可能性 ， 很多细小的 ， 人意识不到的漏洞 ， 就这么被挖掘出来了 。 例如围棋 ， AI是如何暴打人类的？就是因为AI在每一步都会进行一次计算 ， 然后选取可能性最大的模式来操作 ， 尽管这个操作是不符合常理的 ， 但最终的胜利说明了一切 。 进攻也是如此 ， 手段再怎么奇葩都不重要 ， 重要的是 ， 结果 。 进攻 ， 往往就需要这种突破思维 。 7 云时代 ， 如何拦截掌握了AI技术的羊毛党？ 在我看来 ， 一共3重方案 。 第一重解决方案很简单 ， 拔电源 。 别笑 ， 这是一个很严肃的解决方法 ， 当你在软件层面拦截不了对方的时候 ， 拔电源属于硬件解决方案 。 只要你的服务器设计是支持异地多活和断点数据保护的 ， 断电是非常好的模式 ， 就像数据库迁移最快最安全的方式是什么？ 把硬盘拆下来 ， 用货车运走 。 进攻方都是无所不用其极 ， 防守方应该更加灵活 。 第二重方案 ， 不把自己当人 。 简单来说 ， 既然对方的进攻使用AI ， 那么防守也要使用AI 。 羊毛党的漏洞挖掘技术说真的防不了 ， 也不用防 ， 只要在执行阶段进行拦截就可以 。 羊毛党再怎么找漏洞 ， 找到了漏洞总归要执行 。 执行只有2种方式 ， 机刷和肉刷 。 机刷其实特别容易拦截 ， 不说设备号 ， IP ， 这样的批量相似点 ， 就说操作频次 ， 业务路径 ， 进入链接 ， 订单信息 ， 都可以用AI来进行拦截 。 同时比对同一个时间节点所有下单用户的信息 ， 然后聚类把可疑订单聚集起来 ， 然后提取订单中的特征 ， 然后再依据特征抓第二批用户 。 接下来拦截发货 ， 等待拦截用户的后续操作 ， 再依据后续操作提取新的特征 ， 进一步拦截 。 这里面大量的计算 ， 都是AI来完成的 。 肉刷相对复杂 ， 因为用户都是真人 ， 操作特征和机器有典型的不同 ， 如果说防范机刷只需要比对同一时间内所有用户的特征 ， 算是横向 。 那么防范肉刷 ， 除了在这个基础上 ， 还要再比对同一个人 ， 在不同的时间线内 ， 进行操作的异常 。 举个例子 ， 一个用户下了100单 ， 其中20单是有刷单嫌疑的 ， 那么这其实是个好人 ， 虽然爱占便宜 ， 封号是不合理的 。 但是当这人的第101单 ， 通过和过去的特征比对（例如特定地址 ， 特定收货人 ， 特定跳转路径等等等等） ， 判定大概率为刷单 ， 于此同时 ， 出现了大量和他一样的可疑用户（包括用户自己和自己的比对以及横向用户和用户的比对） ， 那么这一单 ， 就要拦截 。 这恐怖的计算量 ， 同样要靠AI来实现 。 第三重方案 ， 放羊 ， 吃肉 。 这是我常干的事情 。 羊毛党要刷 ， 就让他刷好了 ， 干嘛费劲儿不让人刷呢 。 只要踩死掉他们的获利渠道 ， 让他们付出代价就可以了 。 例如特定的活动里 ， 专门配置发货规则 ， 并且在规则中中设置大量的异常判定 ， 有问题的 ， 全部拦截 ， 资金N天后再到账 。 例如某些存在现金收益的产品 ， 设计套利规则为需要先付钱再套利 ， 例如满100减80 ， 有问题的单子全都拦截提现 ， 想提现带着实人认证来 ， 经常可以套一大笔钱沉淀在账户 ， 这钱也不能动 ， 但是足够恶心人 。 例如提现中 ， 禁止多账号提现到同一个金融类账号中 ， 并且要求账号必须和本人实名一一对应 ， 然后再控制拉新的奖励成本 ， 可以有效让羊毛党一通操作除了创造便宜日活没有任何其他意义 。 例如规则设置中 ， 对同样的坏用户 ， 采取完全不同的处置策略 ， 让他们也吃不准是哪个节点出了问题 ， 干扰他们对于规则的试探 ， 很多时候和经验老道的黑产交锋 ， 只用传统策略没有意义的 ， 人家比你懂的多了 。 其实我也讨厌防守 ， 防守必须要做 ， 不想着反攻羊毛党的风控 ， 显然更有趣一些 。 8 真正的重点在第四重 。 进攻 ， 进攻 ， 还是进攻 。 从进攻者的角度找问题 。 我始终坚持认为 ， 不懂得进攻的安全从业者 ， 是做不出真正的防守的 。 防守本身就足够被动了 ， 还干巴巴在家里坐着等人打上门来 ， 非常愚蠢 。 每一个安全从业者 ， 都应该先去进攻 ， 自己来进攻自己的系统 ， 做攻防演练 ， 以攻破为目的 ， 刀刀见血 ， 只有在这样的过程中 ， 才能有着更强的防守 。 给大家看看真正的黑产可以做到什么地步 。 现在的黑产入侵已经可以做到构造一段包含任意命令的条码 ， 并将其编码到激光中 ， 条码阅读器接收激光后 ， 会误以为扫到条形码 ， 同时执行隐藏在其中的任意命令 ， 从而攻入系统 。 合适的激光发射装置甚至可以在很远的地方发起这种攻击 。 腾讯玄武实验室已成功实现这种进攻模式 。


推荐阅读


上一篇：有人说机器人替代人们后就不需要太多人口了，噗

下一篇：新晋世界首富，野到要统治全球奢侈大牌的包工头