在某电商平台购物节期间，大二学生晓敏凌晨3点被一串“夺命连环call”震醒，拿起手机后，他瞬间清醒，这个“羊毛”必须得薅！
信息提示，该平台出现一个巨大漏洞，用户可以领取100元无门槛优惠券，作为整个黑产组织中的一员，他需要快速调整脚本软件，以免被“同行”抢占先机。
晓敏的判断没有错，不久之后，群中就有人晒出了一份薅到90余万元电子币的账单截图。据后来的新闻报道，直到被发现，平台已经被盗取数千万元优惠券，虽事后平台紧急处理，但依然造成了不少损失。
每年双十一，无论是各大电商平台还是众多商家，都会投入资金来做营销。
对于商家来说，每年的双十一是店铺的重要营销节点，这是吸引新用户、留住老用户绝佳机会，不少商家愿意投入一定资金做营销活动补贴，并以相对低的利润，来培养长期用户。
对于各大电商平台来说，这也是提高用户活跃度的大好时机，从广告、补贴到各种眼花缭乱的活动，投入可观。
而对于用户来说，双十一也的确能享受到比平时更好的服务和优惠。
本是一件“多赢”的事情，但黑产组织则会让整个链条陷入恶性循环，不仅会对商户和平台的营销转化造成恶劣影响，普通用户更是眼睁睁看着优惠券就秒没，极大降低了广大消费者的购物热情。
其实，每年消费者购物狂欢之时，也是电商平台与黑灰产在暗中博弈最激烈的时刻，如何打赢这场“反黑产暗战”，是每个平台都要面临的严峻考验。
经过电子商务多年的发展，我国黑灰产已经形成了一个庞大的“黑金”利益链，根据京东金融研究院联合中国人民大学、中国刑事警察学院等共同撰写的《数字金融反欺诈白皮书》显示，2017 年， 职业“羊毛党”已经形成 15 余工种，160 万余的从业人员，并通过上中下游的严密分工构建起了一个密切协作的网络，形成了产业规模超千亿元人民币的黑色产业链。
赵锐是京东数科欺诈风险管理部的负责人，主要负责应对支付端的欺诈风险，据他介绍，近年来黑产正在通各种作弊手段，绕过监控规则，套取企业营销费用，并快速壮大形成了组织化的职业“羊毛党”，对各大平台营销活动疯狂围剿。
他们把薅羊毛变成了黑色产业链，直接利用黑客脚本或者技术脚本，将商家的优惠活动全部薅过来，专挑那些优惠力度更大的，然后变成自己的资源倒卖，不薅则已，一薅到底，有的企业甚至会因此破产。
随着近年来电商营销活动的增大，黑产的“装备”越来越来越先进，产业链条中的资源、技术、组织、变现等在逐步升级，不仅手法越来越隐蔽，杀伤力也呈指数倍增长。
“我们经常会发现，攻击比防护更简单，因为攻击只要找到一个漏洞就可以，但是防守不一样，必须要进行全体系的防。”对于赵锐和团队来说，在目前的攻防态势下， 必须建立一个攻防兼备的反欺诈系统，在营销活动中，每成功阻断一次欺诈交易，就等于挽回了真金白银。
面对“全副武装”的对手，京东数科早在成立之初就开始潜心研究黑产攻击手段，并在过往的大促实战中，已经利用反欺诈技术累计拦截数百亿次黑产恶意攻击，为公司节省数十亿的营销资金损失。
尽管羊毛党很狡猾，但随着近年来逐步建立起来的反欺诈体系，黑产的日子越来越难过。“以前电商平台和黑产之间的对抗其实处于一种非常被动的状态中，当黑产发起攻击时，我们才会想办法去攻击它。但现在不一样了，我们会主动去研究黑产。”赵锐介绍，早在京东数科成立之时，就开始了与黑产的反击战。
不知攻，焉知防？首先，知己知彼很重要。要反击黑产就要明白它是如何运转的，所以， 团队成员会潜入薅羊毛的各类群中来进行反侦察。
在此过程中，他们会将羊毛党的套路拿来做测试实验，如果攻击成功就不会让活动马上上线，降低黑产用已知方式攻击成功的概率。但面对黑产日趋多变与隐蔽的欺诈手段，传统的欺诈防范手段已显得有些捉襟见肘。
如何通过对一个账户实时行为的分析，来知道现在它有没有进行危险交易，从而在第一时间阻断？
针对这个问题，京东数科研究出了一套主动型、智能化全栈式决策风险引擎。不仅可以突破传统规则系统的性能瓶颈、时效性以及指标复杂度等多个问题，同时也能更全面、更及时覆盖全场景多维度风险监控识别。
反欺诈的难点在于我们在做防守的时候，黑产也在持续攻击我们，并利用高 科技 手段不断突破我们原有固化的策略和模型，攻击方式是变化多端、非常迅速，这就意味着防止黑产自动攻击的模型策略也需要快速更新。面对不同黑产多攻击模型如何快速响应迭代？
负责京东数科反欺诈技术的吕军表示，这个问题如果单纯靠人工解决是比较滞后的，且资源投入很大，而自动对抗机器学习平台攻克了这一难题。
自动对抗机器学习平台采用小样本学习、图神经网络等算法，实时捕捉欺诈动态信息，可达到特征自动衍生、模型自动选取、策略自动推荐和欺诈自动对抗。目前，针对账户安全、批量机器注册、营销黑产薅羊毛、支付盗刷、信贷套现等不同场景，智能反欺诈自动对抗平台覆盖数千个业务场景，通过采用高可用性AI集群保证业务正常运转，目前每日超过1000亿次复杂计算，计算速度达到毫秒级。
从密码、指纹到刷脸支付，实际上消费者在前端使用的体验感一直在不断提升，毫秒级交易顺滑无痕，离不开高效的智能风控支持。
但正常用户和坏用户都是千人千面的，如今每个作案团伙的作案特征或者作案手段是不同的，用传统的规则或者黑名单的方式做行为轨迹判定可能就失效了，这时又需要AI手段出马了。
每个人的行为都有自己的专属特征，如果将这些特征建立起一个的模型数据库，面临同类型的特征或者有相似的行为轨迹，就能事先预判到这种风险，对异常用户接下来要做的动作进行拦截。
在此过程中图神经网络对这种规模性的黑产攻击是非常有效的，但对黑产进行超大规模的用户和社群关系的建模过程中，会面临很多的问题，比如如何学习这些复杂网络里的节点和关系的表征。
“京东数科提出来一种无监督异构的图神经网络模型，非常巧妙地解决了这个问题，而且针对5亿节点10亿条边规模的图数据，计算时间能够达到分钟级返回，这在业界已经非常领先。”在此基础上，发现高度关联的群体，通过采用异常检测技术识别出欺诈团伙。
基于图数据和创新算法的反欺诈系统在实际业务中针对5亿点、10亿边，算法可分钟级返回，对欺诈团伙识别精度达到99%以上。除了赋能京东自身，京东数科的智能反欺诈平台也正在利用多年积累的经验、系统及人工智能模型能力，对外提供反欺诈综合解决方案，并通过为数十家银行和金融机构提供反欺诈服务，提升金融业的反欺诈管理能力。
和很多电商平台一样，每到电商大促节，我们最担心的不仅仅是羊毛党们，更担心的是用户的利益。花样翻新的诈骗手法更让消费者防不胜防，打击各种新型网络诈骗犯罪已经成为一场需要警方、互联网企业和网络完全同行共同携手进行的攻坚战。
多年来，京东数科一直在密切联合业内同行、警方，实现警企合作形成合力，共同对抗网络违法犯罪行为。与此同时，京东数科也正在通过“京东安全应急响应中心”等平台，联手业内其他“白帽子”来一同及时发现漏洞，保障系统安全运行。
可别以为反欺诈只是安全专家和警方的事儿，你可能也是其中的一份子！
为了给广大消费者更好的安全教育和风险警示，京东数科设立了消费者权益保护部，通过微信、微博、进校园等线上线下渠道，定期向用户提供最前沿的反欺诈知识，揭露网络黑产作案手法，并通过"国家网络安全宣传周"、"网络安全科普大讲堂"等活动为契机，走进校园、社区，面对面地向青少年学生、中老年消费者宣讲识别，避免晓敏一样的不懂法的普通人被黑产所利用。
其实，只要营销活动还在，就少不了挑战规则漏洞的投机者。互联网中的攻防之战将一直持续下去，面对这条配合紧密的黑产链，我们要做的不仅仅是依靠一套强大的安全架构，更需要各个“兵种”深度配合，才能力保城门不失。
现在网络上刷榜刷单的现象已经越来越多了，这给很多人带来了困惑，因为他们不能再通过看评论来区分一个商品的好与坏，如果无法区分哪些是真正的好评，哪些是刷榜刷单得来的好评，那么就会很严重地影响他们对一个商品的判断。
要说到刷榜刷单的危害，其实是有很多方面的。首先，对于这条黑色产业链中的被利用者而言，这些刷榜刷单的人会被领导他们的人要去ID账号。
如果他这些帐号绑定着他们实名的身份z件。那么，被用来刷榜刷单的这些账号，很可能导致自己的信用受损，或许在未来的某一天就会因为信用问题而导致自己的账号被封，也会因为这些蝇头小利而使自己受到很大的损失。
而对于刷榜刷单最主要的受害者还是顾客本身，尤其是对于那些比较喜欢网购的人，网上的评论是，他们决定是否选择这个商品最关键的因素，而如果他们看到的评论都是虚假的，都是刷榜刷单而来的，那么就会严重地影响他们的判断，购买来的商品也不是自己心仪的。
一般情况下，我对于评论中那些刷榜的好评是有一定辨识度的，因为他们的好评形式十分类似，并且拍摄的图片也都大体相同，所以也不难判断。而对于这些有刷榜刷单现象的店铺，直接会被我列入黑名单，因为我觉得他们的商品是经不起人们评价的，要通过刷榜来赢得好评，那么质量应该是不过关的。
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