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推广|数美科技：每年4千多亿网络欺诈损失，怎么样做好反欺诈全靠这个能力

【推广|数美科技：每年4千多亿网络欺诈损失，怎么样做好反欺诈全靠这个能力】_原题为 数美科技：每年4千多亿网络欺诈损失 ， 怎么样做好反欺诈全靠这个能力
推广|数美科技：每年4千多亿网络欺诈损失，怎么样做好反欺诈全靠这个能力
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欺诈 ， 互联网营销不可避免的坑
中国互联网高度普及 ， 网民达7.5亿 ， 企业推广运营高度依赖于互联网 ， 企业通过互联网与用户建立联系 ， 而用户对互联网也形成了重度依赖 ， 用户及其行为由线下变为线上 ， 沉淀出大量数据 ， 当用户信息、数据、内容都暴露在网络中时 ， 给了灰产可趁之机 。
所谓网络灰产 ， 是指在互联网行业普遍存在的利用非法手段谋取不当利益的“黑色产业” ， 他们利用计算机和网络技术实施以营利为目的 ， 有组织、有计划、分工明确的团伙式犯罪行为 。
下面的数字 ， 可能会让你吃一惊！
电商安全生态联盟2017年发布的《电子商务生态安全白皮书》指出 ， 中国“网络灰产”从业人员已超过150万 ， 市场规模高达千亿级别 。
美国征信服务巨头益博睿（Experian）发布的《欺诈经济学：规避快速增长和创新中的风险》显示 ， 中国是目前全球互联网风险最大的国家之一 ， 网络犯罪导致的损失占GDP的比例为0.63%（ 约4000多亿人民币） ， 这一数字仅次于美国的0.64% 。
《报告》称 ， 亚太区59%的受访公司预计欺诈行为在未来五年将继续增加 ， 其中超过半数（51%）表示 ， 将投入更多时间与财务以防止欺诈 。 而在中国 ， 网络交易的爆炸式增长让网上欺诈行为骤增 ， 这也让网上交易成为行业增长最快的欺诈类型 。
企业为了生存发展 ， 想尽一切办法获取流量 ， 灰产则锁定了流量大和风控能力较弱的网站 ， 互联网平台在流量上来的时候 ， 风控如果没有跟上 ， 就容易成为灰产的目标 。
下图是某平台接入数美科技反欺诈引擎所检测出来的欺诈账户数量 ， 从图中可以看出 ， 欺诈账户数远远高于其他数据 。
推广|数美科技：每年4千多亿网络欺诈损失，怎么样做好反欺诈全靠这个能力
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谈互联网转型谈了很多年 ， 今天的互联网思维也在不断升级 ， 大家会谈到一些概念 ， 比如大数据、用户增长、数据化思维 ， 说得比较少的是互联网风控 ， 这是企业的薄弱项 ， 最容易忽视 ， 也是最影响企业运营与发展的地方 。
优质的用户与流量 ， 带来的是价值；而虚假用户、垃圾流量给平台带来的是风险、损失 ， 甚至是覆灭 。
无论企业转型或是发展 ， 只要依托互联网 ， 反欺诈就应该重视起来 。 你不理他 ， 他就会让你损失惨重 。
来自互联网的欺诈行为有哪些
想做好反欺诈 ， 首先得明白灰产的欺诈手段以及他们是怎么运作的？
网络欺诈行为包括营销推广欺诈和渠道流量作弊 ， 营销欺诈还分薅羊毛、用户裂变、刷榜刷单等等 ， 这几种类型的欺诈行为比较常见 。
渠道虚假流量
渠道是广告主极为倚重的推广方式 ， 常见于吸引新用户和激活老用户 。 今天的互联网人口红利已消失 ， 渠道获客成本大大提高 。 一些渠道商为了节约成本 ， 谋取暴利 ， 大肆掺假 。
作弊的渠道商 ， 常采用机刷、人刷、木马、积分墙、羊毛群等方式制造虚假的数据和用户 ， 欺骗广告主 。 而广告主则白白浪费推广费 ， 拉来一堆虚假机器用户 ， 让后续运营难以见效 。
羊毛党
互联网时代 ， 各行各业扎堆进军电商平台 ， 为了争夺市场 ， 发起各种营销活动（红包、优惠券、奖金）以达到获客拉新 ， 抢占市场的目的 ， 背后催生了一条特殊产业链：羊毛党 。
羊毛党操纵大量账号参与营销活动 ， 获取优惠券奖励 ， 通过收取费用代人下单 ， 从而获利 。 每年双11十万羊毛党灰产大军 ， 他们薅走的是企业的真金白银 。
用户裂变
在渠道获客成本高企不下的情况下 ， 越来越多的App采用“用户裂变”的方式进行推广 ， 以降低获客成本 。
用户裂变是通过一定的激励措施 ， 刺激已有用户通过自身关系链帮助平台拉新 。 由于激励是可变现的 ， 此类推广活动吸引了大量灰产通过作弊来套取推广费用 ， 使得活动方损失惨重 。
刷榜刷单
在粉丝经济时代 ， 企业热衷于寻找有名气的KOL、网红达人来做推广 。 而网红则靠粉丝数和作品活跃度（点赞、收藏、评论、播放量）来获取企业青睐 ， 于是刷榜单团伙应运而生 。
刷榜单团伙操纵大量账号 ， 通过运营刷手群或直接利用软件工具来对平台玩家的粉丝数/评论数等多项指标进行刷榜造假 ， 并从中谋取利益 ， 如电商刷销量、刷好评 ， 直播刷榜 ， 视频刷播放量 ， 最终使得平台遭受损失 ， 且散失公平性 ， 易导致用户流失 。
内容盗爬
随着大量用户数据与高价值内容暴露在互联网上 ， 引来大量欺诈团伙盗爬数据 ， 网络攻击和大规模信息泄露事件频发 。 欺诈团伙通常盗爬高价值内容 ， 如招聘网站简历、原创文章、会员专享视频/音乐/图片/音频等；行业竞争数据如商品价格、服务费价格等；个人隐私数据如社交关系、学历、工作经历、生活习惯等 。


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