京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
腾讯安全北京亮“金盾”大数据技术戳穿诈骗阴谋
在2015年“首都网络安全日”活动上,北京市公安局网络安全保卫总队与腾讯安全、安全联盟,启动了警企合作的 “天下无贼—金盾守卫计划”。各方将通过联手协作,共享信息诈骗数据库,“首都网警”微信公号、微博账号有针对性地发布网络诈骗安全防范知识,提升网民自我防范能力,推动构建安全、文明、和谐的网络环境。
当前,信息诈骗层出不穷、手段不断升级,诈骗利益集团给人们生活及社会安定造成严重威胁及危害。2014年全国有信息诈骗案件30万件,涉案金额150亿元,出现了多起单笔数额巨大的信息诈骗案件,像若彤经纪人被盗走100万巨款,武汉一国企财务部部长黄某被骗走3700万巨款,诈骗案例之频繁、数额之巨大,导致不少民众财产损失惨重。
腾讯副总裁丁珂表示,移动互联网时代的信息安全正面临全新的挑战,不法分子拥有从开发、传播、运营到最后利益整合分配的一条龙作业的庞大黑色产业链,并且每次犯罪活动都是有组织有计划的。在此背景下,传统的端级防护、单点布防安全解决方案能起到的作用甚微。为此,腾讯安全联合北京市公安局、安全联盟发布“天下无贼——金盾守卫计划”,共享安全云库数据,通过大数据技术防范诈骗。
据了解,腾讯安全云库数据包括全球最大的URL网址数据库、全国最大的活跃电话号码库和全国首个恶意诈骗银行账号黑名单数据库。其中,URL网址数据库日均拦截恶意网址8000万次,每年可为中国网民挽回800亿元被骗的经济损失;活跃电话号码库,日均查询号码量6500万,拦截恶意电话号码91万个,拦截1030万次呼叫,保护940万用户免受影响;首个恶意诈骗银行账号黑名单数据库也补足了反信息诈骗产业链重要一环,形成真正的全产业链反信息诈骗。
丁珂强调,在产业链协同方面,腾讯安全拥有三大优势:
首先,腾讯安全团队跟内部各产品线都有深度合作,并能通过QQ聊天工具、手机管家、电脑管家等产品快捷对用户进行网址风险提醒,表现形式也比较简单。
其次,腾讯安全部门制定了一套数据分级管理标准,例如,将恶意数据统称为“黑数据”。这类数据大概有五十多个类别,每个类别里面又有很多细分,比如欺诈类有银行、购物网站等细分类别。通过将每个细分类别的数据分别标识,再通过技术接口分发给联盟合作伙伴。由于数据都已带上标识,每个平台都可以根据不同的需求来应用。
此外,腾讯安全打造的反信息诈骗平台,允许用户将值得信赖的网站、商家、移动App等标记出来,通过联盟平台的分发、共享机制,在各个应用层面推动白名单库建设。这样当用户遇到虚假网站时,就可以通过白名单库直接访问正确网站,尽快达到目的地。
在此次发布会上,北京市公安局、腾讯安全和安全联盟也发布了“反信息诈骗白皮书”,集结归纳了429个具有代表性的信息诈骗案例,并根据案例特点,将信息诈骗分为8大类型。安全联盟负责人代柏阳表示,白皮书中的429个案例对首都民众传递反信息诈骗常识起到积极作用,“将反信息诈骗事前教育做好,令犯罪分子无机可乘,才是最有效的反信息诈骗手段”。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在用户从“接触产品”到“完成核心目标”的全链路中,流失是必然存在的——电商用户可能“浏览商品却未下单”,APP新用户可能“ ...
2026-01-14在产品增长的核心指标体系中,次日留存率是当之无愧的“入门级关键指标”——它直接反映用户对产品的首次体验反馈,是判断产品是 ...
2026-01-14在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的业务实操中,“分类预测”是高频核心需求——比如“预测用户是否会购买商品”“判 ...
2026-01-14在数字化时代,用户的每一次操作——无论是电商平台的“浏览-加购-下单”、APP的“登录-点击-留存”,还是金融产品的“注册-实名 ...
2026-01-13在数据驱动决策的时代,“数据质量决定分析价值”已成为行业共识。数据库、日志系统、第三方平台等渠道采集的原始数据,往往存在 ...
2026-01-13在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心能力体系中,“通过数据建立模型、实现预测与归因”是进阶关键——比如“预测 ...
2026-01-13在企业数字化转型过程中,业务模型与数据模型是两大核心支撑体系:业务模型承载“业务应该如何运转”的逻辑,数据模型解决“数据 ...
2026-01-12当前手游市场进入存量竞争时代,“拉新难、留存更难”成为行业普遍痛点。对于手游产品而言,用户留存率不仅直接决定产品的生命周 ...
2026-01-12在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“挖掘变量间的关联关系”是高频核心需求——比如判断“用户停留时长 ...
2026-01-12在存量竞争时代,用户流失率直接影响企业的营收与市场竞争力。无论是电商、互联网服务还是金融行业,提前精准预测潜在流失用户, ...
2026-01-09在量化投资领域,多因子选股是主流的选股策略之一——其核心逻辑是通过挖掘影响股票未来收益的各类因子(如估值、成长、盈利、流 ...
2026-01-09在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作场景中,分类型变量的关联分析是高频需求——例如“用户性别与商品偏好是否相 ...
2026-01-09数据库中的历史数据,是企业运营过程中沉淀的核心资产——包含用户行为轨迹、业务交易记录、产品迭代日志、市场活动效果等多维度 ...
2026-01-08在电商行业竞争日趋激烈的当下,数据已成为驱动业务增长的核心引擎。电商公司的数据分析师,不仅是数据的“解读官”,更是业务的 ...
2026-01-08在数据驱动决策的链路中,统计制图是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师将抽象数据转化为直观洞察的关键载体。不同于普通 ...
2026-01-08在主成分分析(PCA)的学习与实践中,“主成分载荷矩阵”和“成分矩阵”是两个高频出现但极易混淆的核心概念。两者均是主成分分 ...
2026-01-07在教学管理、学生成绩分析场景中,成绩分布图是直观呈现成绩分布规律的核心工具——通过图表能快速看出成绩集中区间、高分/低分 ...
2026-01-07在数据分析师的工作闭环中,数据探索与统计分析是连接原始数据与业务洞察的关键环节。CDA(Certified Data Analyst)作为具备专 ...
2026-01-07在数据处理与可视化场景中,将Python分析后的结果导出为Excel文件是高频需求。而通过设置单元格颜色,能让Excel中的数据更具层次 ...
2026-01-06在企业运营、业务监控、数据分析等场景中,指标波动是常态——无论是日营收的突然下滑、用户活跃度的骤升,还是产品故障率的异常 ...
2026-01-06