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刷1單騙1毛錢?
2016-09-07

紫K新聞報道:刷1單騙1毛錢?欺詐者一天狂刷300萬次,公司直接損失30萬!Maxent要做互聯網反欺詐

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玩過手機游戲,或者體驗過各類O2O產品的人都知道,首單獎勵的優惠往往是很誘人的。可能你試過用親朋好友的新手機號來盡可能多的享受這種優惠。這種事情稍微做一點,也就是貪便宜的表現,可要是做得喪心病狂,甚至以此牟利了,就可以稱之為“欺詐”。善良如你大概想象不出什么叫“喪心病狂”,邦哥來舉個例子。

曾經有家互聯網公司做補貼優惠。有人拿不同的手機號來刷獎勵,一次從中賺取1毛錢。負責人想,一次一毛錢,能被騙多少?不用管他。結果,有個人用一天時間把其中一個獎勵來回刷了300萬次,直接造成公司30萬經濟損失。

這就是典型的互聯網業務欺詐,甚至可以說是無處不在。

▲紅極一時的日劇《欺詐游戲》,其中各種欺詐手段層出不窮

專注于使用機器學習來反欺詐的Maxent,其下產品猛犸反欺詐(Fraudynamics)就是用來幫助互聯網企業規避業務欺詐的,他們已經在年初完成了A輪數千萬元融資,投資方為祥峰投資。如果你有朋友身處于高危的欺詐行業,不妨轉給他們看看。

互聯網反欺詐究竟是什么鬼

Maxent的創始人張克是一名在反欺詐領域工作多年的資深人士。他最早是在移動互聯網廣告公司。張克告訴邦哥,移動互聯網廣告超過50[%]的預算其實都被浪費了,很大一部分原因就是欺詐。

廣告主拿到數據后,總是能夠看到自己的廣告被點擊了很多次,很滿意。其實很多點擊都是由機器完成的,并非真實用戶點擊,這其中就是欺詐。

張克他們曾經做的就是判斷哪些廣告是真實的點擊,而哪些是機器造假。“因為人手點擊廣告的位置是不固定的,而機器的點擊位置極為精準。”


▲Maxent創始人張克

再加上他之前在思科任職SaaS服務部門時的經歷,張克在2014年成立Maxent之后,就將公司的產品方向定為反欺詐SaaS服務,而主攻方向是機器學習識別欺詐。這種定位,基于張克對于反欺詐行業的兩種判斷:

1、基于IDC設備的傳統安全服務,隨著云服務的普及,市場將越來越小,未來的增長點在于業務安全。道理很簡單,如今很多互聯網公司都不知道自己的設備在哪里,已經很少需要找安全公司來做設備安全維護了。

這些傳統的安全公司,他們的目標客戶應該是阿里云、騰訊云這種提供云服務的企業。隨著互聯網越來越深入各類交易業務,業務安全將會成為新增長點。

2、大多數的反欺詐公司都采用傳統的人工識別,雖然短期看效果比較明顯,但是隨著欺詐手段升級(且這是必然),機器學習可以大量提高識別效率,同時控制反欺詐系統的使用成本。

剛開始,反欺詐公司可以定義很多硬性規則,但是欺詐者會想辦法繞過你的規則;也可以定義黑名單,但是欺詐者會偽造身份。靠人工很難第一時間堵上漏洞,應該根據攻擊變化來“進化”反欺詐手段。換言之,就是機器學習。

Maxent以機器學習為主要差異

談到Maxent本身,張克對創業邦說,他們最重視底層“特征”的積累。在機器學習中有一個很有名的經驗:好的特征能夠讓簡單的模型打敗復雜的模型。那么什么是這里說的“特征”呢?

張克舉例說,“一天在上海打開某App一百次是一種欺詐”,這就可以稱為一種特征。特征既不是發明,也不能申請專利,卻可以作為一種經驗,應用在反欺詐的各種模型中。

Maxent的反欺詐系統所使用的底層規則是通用的。比如說對行車路徑的判斷,可以用在外賣、交通、打車、物流等各個領域,而決定最終使用情況的,是不同應用場景下的計算模型。

▲打車平臺的獎勵是欺詐的重災區(圖片來自網絡)

有了大量特征積累后,哪些特征和哪些場景之間的聯系可以判斷為欺詐,就是積累和規律。這一點上,機器學習的優勢就能體現出來。張克給邦哥介紹了猛犸反欺詐系統中的一個核心功能:關聯圖譜。這一技術就是通過技術識別出各類偽造身份者的欺詐手段。

打個比方,某一條路上有100個門牌號。有些欺詐團伙就可以在同一家電商上,用不同地址偽造出不同的身份,但最終的用戶就他一個。

Maxent使用關聯圖譜將各個地址分段,比如說省市區縣。如果某一個團伙偽造了一百個身份,那么他在某一區域中的所有地址就會被關聯在一起的。通過機器識別確認后,該用戶就會被定性為欺詐者。

這類大量數據的關聯性靠人工很難發現,Maxent的機器學習卻可以提升這類場景的反欺詐識別效率

降低成本是反欺詐的核心目標

目前,猛犸反欺詐的SaaS產品采取流量收費的模式,接入平臺的公司有三四百家。對于更多的潛在用戶,張克他們更看重的不是說服他們使用“反欺詐產品”,而是要使用“以機器學習驅動的反欺詐產品。”

對于B端用戶來說,他們的決策是相對理性的,并非能夠像C端用戶那樣被教育。在越來越多企業認識到反欺詐的必要性之后,如何更高效地做好反欺詐工作,降低成本才是Maxent應該要做的事情。

▲Maxent官網的產品效果圖

張克告訴邦哥,除了非常重視風控的金融客戶,他們的另一大客戶就是游戲公司。一般國內的重度手游,都會有15-20[%]的壞賬,這是典型的欺詐手段造成的,而Maxent能夠識別出壞賬70[%]的欺詐手段(原話轉述,邦哥未證實)。

客戶最關心的應當是:在使用SaaS服務后,收入不降低的同時壞賬率降低。換言之,也就是成本降低了。

Maxent也不可能在杜絕所有欺詐,但目標和所有反欺詐的公司一樣是無限逼近精準。他們仍然在把融資得到的錢大量用于研發上,為了積累更多“特征”和“規則”,逐步抬高欺詐制造者的成本,也把自己的業務壁壘砌得再高一點。

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