京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
阿里安全峰会:大数据风控系统可向企业级用户输
曾为知名打车软件治理刷单 两周识别恶意领券近50万次
7月6日,全国人大官网公布了网络安全法草案。互联网的快速发展带来的诸多安全问题日益凸显,从国家、企业到个人,对网络安全的关注度越来越高。
7月9日,在阿里巴巴集团和蚂蚁金服集团共同发起的2015阿里安全峰会上,阿里巴巴集团安全部副总裁杜跃进表示:我们今天所做的IT安全、网络和信息安全,不再是过去提高生产效率的机房里的安全,而是保护整个企业和机构的业务安全。阿里要做的安全是电商领域、云计算领域、金融领域这整个生态系统的安全。
在峰会上,阿里巴巴高级安全专家郭睿在谈到打击网络黑产问题时指出,“现在,通过互联网的漏洞进行牟利已经成为一种趋势,线下犯罪正在向线上犯罪转移,并正在从传统的利用互联网基础系统漏洞的犯罪转向利用业务规则漏洞犯罪,完成黑产到灰产的转移。针对上述情况,阿里安全打造了一套完善的大数据风控系统。”
郭睿表示:“现在困扰互联网业务安全方面的问题,最典型的就是垃圾帐号注册和活动作弊,比如领券、抽奖、秒杀、购物返现等活动。随着黑色产业链获利的逐年递增,整个黑产也向着产业化、精细分工的方向发展,以垃圾帐号注册为例,产业上游有专门的手机卡及验证码平台商,有专门为黑产提供服务器提供商、以及注册软件开发商;产业中游有专门的垃圾帐号注册团伙和分销团伙;最终到达产业下游被众多不法分子利用恶意牟利。”
数据显示,随着黑色产业链的高速发展,某些黑色产业链中,位于顶端的几个团伙,就掌握了该黑产市场80%的份额。前段时间阿里安全部门曾查处过一个垃圾注册团伙,该团伙的3名成员就控制了多个网络平台上近500万的垃圾帐户。
大数据是保障业务安全的核心能力
阿里巴巴安全部基于近10年针对黑灰产业链的情报收集、深入研究和用户行为的分析,借助阿里自主研发的大数据运算平台(ODPS),结合大数据模型,针对各类风险建立了一整套数据驱动的监控-分析-识别-审理-处置的风控产品技术体系,从每天百亿级的交易,近百P的数据中实时识别和处置盗号、欺诈、假货、恶意行为、禁限售等数十种业务风险,对阿里生态体系的风险进行综合管控。
据悉,2015年初阿里的大数据风控系统曾试水提供对外输出服务,为某知名打车软件APP提供防刷单风控支持,解决垃圾用户恶意领券行为。该系统针对在微博上通过批量注册新用户恶意领券套现可能出现的风险,通过部署H5人机识别服务,在两周内,共识别恶意领券次数45.6万次,微博上领券新用户数量从12万张/天降低到1万张/天,为企业节省发劵成本300多万元。而这套大数据风控体系,将在近期接入阿里聚安全平台向第三方企业客户提供业务风险防控能力。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据工作的全流程中,数据清洗是最基础、最耗时,同时也是最关键的核心环节,无论后续是做常规数据分析、可视化报表,还是开展 ...
2026-03-20在大数据与数据驱动决策的当下,“数据分析”与“数据挖掘”是高频出现的两个核心概念,也是很多职场人、入门学习者容易混淆的术 ...
2026-03-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的全流程工作闭环中,统计制图是连接严谨统计分析与高效业务沟通的关键纽带,更是CDA ...
2026-03-20在MySQL数据库优化中,分区表是处理海量数据的核心手段——通过将大表按分区键(如时间、地域、ID范围)分割为多个独立的小分区 ...
2026-03-19在商业智能与数据可视化领域,同比、环比增长率是分析数据变化趋势的核心指标——同比(YoY)聚焦“长期趋势”,通过当前周期与 ...
2026-03-19在数据分析与建模领域,流传着一句行业共识:“数据决定上限,特征决定下限”。对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言 ...
2026-03-19机器学习算法工程的核心价值,在于将理论算法转化为可落地、可复用、高可靠的工程化解决方案,解决实际业务中的痛点问题。不同于 ...
2026-03-18在动态系统状态估计与目标跟踪领域,高精度、高鲁棒性的状态感知是机器人导航、自动驾驶、工业控制、目标检测等场景的核心需求。 ...
2026-03-18“垃圾数据进,垃圾结果出”,这是数据分析领域的黄金法则,更是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师日常工作中时刻恪守的 ...
2026-03-18在机器学习建模中,决策树模型因其结构直观、易于理解、无需复杂数据预处理等优势,成为分类与回归任务的首选工具之一。而变量重 ...
2026-03-17在数据分析中,卡方检验是一类基于卡方分布的假设检验方法,核心用于分析分类变量之间的关联关系或实际观测分布与理论期望分布的 ...
2026-03-17在数字化转型的浪潮中,企业积累的数据日益庞大且分散——用户数据散落在注册系统、APP日志、客服记录中,订单数据分散在交易平 ...
2026-03-17在数字化时代,数据分析已成为企业决策、业务优化、增长突破的核心支撑,从数据仓库搭建(如维度表与事实表的设计)、数据采集清 ...
2026-03-16在数据仓库建设、数据分析(尤其是用户行为分析、业务指标分析)的实践中,维度表与事实表是两大核心组件,二者相互依存、缺一不 ...
2026-03-16数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师开展一切工作的核心载体,而数据读取作为数据生命周期的关键环节,是连接原始数 ...
2026-03-16在用户行为分析实践中,很多从业者会陷入一个核心误区:过度关注“当前数据的分析结果”,却忽视了结果的“泛化能力”——即分析 ...
2026-03-13在数字经济时代,用户的每一次点击、浏览、停留、转化,都在传递着真实的需求信号。用户行为分析,本质上是通过收集、整理、挖掘 ...
2026-03-13在金融、零售、互联网等数据密集型行业,量化策略已成为企业挖掘商业价值、提升决策效率、控制经营风险的核心工具。而CDA(Certi ...
2026-03-13在机器学习建模体系中,随机森林作为集成学习的经典算法,凭借高精度、抗过拟合、适配多场景、可解释性强的核心优势,成为分类、 ...
2026-03-12在机器学习建模过程中,“哪些特征对预测结果影响最大?”“如何筛选核心特征、剔除冗余信息?”是从业者最常面临的核心问题。随 ...
2026-03-12