
馬傳雷等
這是一本全面描述互聯網業務反欺詐體系的書籍,本書主要分爲洞察黑產、體系構建、實戰教程和新的戰場4個部分。第1部分介紹了黑產欺詐團伙的運作套路和攻擊手段;第2部分總結了我們在構建反欺詐技術體系過程中沉澱的實踐經驗;第3部分分享了我們和黑產對抗的多個實戰案例,以及機器學習算法的綜合運用;第4部分介紹了我們在物聯網、內容安全、隱私合規等方面的實踐和對海外廠商的觀察。讀者通過仔細閱讀本書,可以對互聯網反欺詐的過去、現在和未來有一個系統的認識。希望本書能夠爲正在關注該領域或從事相關工作的讀者提供有價值的參考。本書適合互聯網投資人、創業者、產品經理、運營人員和安全風控人員閱讀。
反欺詐領域的書相對比較少見,本書介紹得比較全面,在理論與框架方面能夠比較好的幫助新人搭建直觀的認識;具體到案例和case相對講解得比較淺,不過,也在情理之中,風控風控,講多了就控不住了,哈哈~ 方法論和思路框架,還是很讚的,涉及的反欺詐的各方面和各領域比較全,不過,最後對於內容安全涉獵相對有些少了,畢竟這塊還是很感興趣的,但是沒有看到什麼新的知識,有點可惜。
關鍵詞:風控、規則引擎、反欺詐(內容保護、反爬、防薅羊毛) 適合技術新人瞭解風控相關的業務內容及防護機制,拓寬視野。 無論是風控基礎設施的搭建、風控策略引擎的設計、指標體系的構建,還是結合機器學習(ML)和人工智能(AI)進行實戰應用,都能提供非常有價值的參考和借鑑。
一本全面介紹互聯網反欺詐工作內容的書,有技術,有理論,可以拓寬知識面,推薦
同盾也算國內頭部的風控外包公司了,由於內部主要來源於阿里,所以案例大多電商相關。對於想了解國內電商風控核心工作的同學,讀這一本科普書足夠了。業內人輕推一波
內容很齊全,是風控業務的入門教材
始終覺得安全風控這份工作很酷,因爲小時候崇拜互聯網上的紅客超人,而安全風控,高級點來說恰好是“紅客”與“黑客”的對抗,這是一份需要極強責任心和正義感的工作。 本書中,作者主要從電商業務的安全風控視角出發,介紹了互聯網黑產的概念、手段和技術,以及互聯網業務安全與風控的概念、工具、技術、方法和攻防過程,非常適合風控行業初入門者學習。專門講互聯網安全風控的書籍極少,能夠有這本系統性講解互聯網風控的書籍實屬不易。正如作者所說:本書將成爲中國互聯網歷史中一個微小但堅硬的符號。 本書於我個人來說,價值最大的點是加深了對電商業務風控的瞭解。電商業務中,黑產主要目的是通過薅羊毛、炒信、黃牛倒賣來實現盈利:批量註冊領取優惠券薅羊毛、裂變拉新作弊薅羊毛、批量做平臺任務薅羊毛、惡意退單薅羊毛、衆包作弊薅羊毛等,通過刷單刷量和空包來炒信(炒商家信用)。 本書也有它的侷限性,內容上也有些重複,可以更精煉些。一是,案例分析侷限在了電商業務場景,其他業務場景分析較少;二是,沒有介紹處罰措施和剃度處罰;三是,沒有介紹一套一般的安全風控工作配合模式,技術、產品、運營、審覈是如何配合和分工協作的;四是,缺少了互聯網風控中很重要的反詐騙部分(互聯網平臺上的詐騙由於其多爲真人操作、內容和行爲貼近正常用戶的特性,其攻防過程還要複雜一些,攻防思路與反黑產有共性,也有較多不同。黑產主要威脅到平臺的直接利益,而詐騙是直接威脅到了平臺用戶的利益,社會危害性大)。 “最後,我們向互聯網安全領域的所有工程師致敬。這個領域的公司、團隊和從業者,大多都不在互聯網舞臺中心和聚光燈下,但正是他們在爲開互聯網的萬世太平而努力奮鬥。”
風控自有以來都是喫力不好的,對內要防貪狼,對外防黑產。 互聯網業務的陰暗面是黑喫黑,套路與反套路,黑產攻防,風控是把雙刃劍,用得好是一把利劍,用不好就是屠龍少年變成下一條惡龍。 書中介紹了一些概念:垃圾註冊、薅羊毛、刷單、衆包、炒信、套利。風控的升級也面臨黑產出現團伙化、專業化、強對抗、跨行業的特點。 其實不做活動就可以最大程度的減少黑產,但是不做,活動不可能,運營要數據,老闆要融資,都需要數據,對於風控預算不足的公司把活動放在微信裏面可以減少80%的風險,微信這個巨型APP幫忙過濾掉了風險場景最高的註冊登錄。 在大部分時候風控往往都是最卑微的,很多時候爲了漂亮的數據,運營會讓風控滾開,對於風控來說,只有kpi和年終獎是自己的,虧損是公司的,何必呢。所以很多時候,有風控規則,但是常常不起效果。摩拜單車就是個很經典的例子,爲了數據,內部大面積的數據造假,腐敗橫行,被收購後,美團發現自己成了冤大頭,喫了大虧,血洗內部管理層。 如今,風控又多了一個發展方向,內部合規。如今寒冬到了,如何過好冬天,抓出內部的貪狼,成了一個更好的方向。
本書試圖勾勒出互聯網反欺詐風控體系的全景圖,涵蓋規則引擎、行爲分析、模型策略、數據治理等多個關鍵模塊。然而,全書更像是一份精心編排的課程大綱或項目提綱——每個章節都精準地指向一個值得深挖的核心議題,卻鮮少展開技術細節、實戰案例或落地挑戰。例如,在談及“用戶行爲序列建模”或“實時決策引擎”時,僅停留在概念層面,缺乏算法選型依據、特徵工程實踐或誤判成本權衡等一線從業者真正關心的內容。 這種“廣而不深”的寫法,使得本書雖結構清晰、脈絡完整,卻難以滿足具備一定經驗的風控工程師或產品經理對深度知識的需求。若將其中任意一章(如“設備指紋識別”或“團伙欺詐挖掘”)獨立成書,並輔以真實業務場景、數據邏輯與迭代過程,或許更能體現其價值。目前的呈現方式,更適合初入風控領域的讀者建立宏觀認知,但對於希望獲得方法論沉澱或技術實操指導的讀者而言,難免顯得淺嘗輒止。
如果想對互聯網金融行業的反欺詐防控有個框架性認知,本書還可一讀。它把互金欺詐防空的各個板塊,均進行框架性和理論性的介紹,並補充前沿性防控公司和措施。 但美中不足,很多內容點並未詳細介紹,淺嘗則止,讀者感覺猶如走馬觀花,並不能深刻理解。實際業務中也只有框架,落地難度及實際效能仍無法評估。只可做部分理論及框架的參考指引之一。
講的很多黑產案例對於開闊思維有很大的幫助,對於自己平時開發的系統而言更是提供了很多思路去優化安全方面的工作,贊,學無止境