域名|互联网反诈：一场技术驱动的“攻坚战”( 二 )

HOSTS反黑文件作者、反钓鱼专家蒲浪告诉锌刻度：“那时，安全厂商每天鉴定的钓鱼网站数量在8000个~10000个，而每天新增的钓鱼网站上万个，总有钓鱼网站成为漏网之鱼，威胁网民安全。 ”
网络安全厂商对此的解决办法就是提取钓鱼诈骗网站的“DNA” ，提升安全工具对钓鱼诈骗网站的识别能力，从而提前进行拦截，遏制泛滥趋势。
与10年前不同，现在超级互联网平台早已意识到企业安全风控能力建设的重要性，都建设了自身的安全技术团队。同样，应对网络诈骗，也需要建设网络诈骗的“DNA”库。
从前面的几类基础资源及引流手段看，目前网络诈骗团伙的“DNA”大致可以分布在几类载体上：IP地址、设备、文本、图片、视频及链接等。《抖音网络诈骗打击治理报告》显示，抖音为了打击网络诈骗，基于这几类载体，建立了百亿级样本量的风控数据库。
这些拥有海量样本的风控数据库，和人的DNA一样，我们用户根本看不到，但风控数据库可以说是所有互联网平台打击治理网络诈骗的基石，能够帮助互联网平台及时及早发现网络诈骗团伙的违规批量注册、引流内容发布等违规行为。
网络诈骗模型与策略研发：对症开药方拥有了“DNA”库，怎么用？
一个IP地址，被网络诈骗团伙用来违规批量注册抖音账号，被平台发现并收录入风险IP库，如果网络诈骗团伙再试图利用该IP地址发布引流诈骗内容，就能够被第一时间发现并拦截阻断。
上述的发现拦截阻断，可能有网友会说，这不就是简单的数据匹配么？我在大街上看见一个骗子，穿着白T恤、黑牛仔裤，戴着鸭舌帽，梳着汉奸头，下次再看到，对上了，就知道这是个骗子，他的话不能信。
听起来似乎简单，然而实际案例中，网络诈骗行为打击的复杂度要远高于此。
仍以IP地址为例，网络诈骗团伙总会发现自己的IP地址已经被封禁不能使用，就会去购买新的IP地址作恶。新的IP地址并不在互联网平台的风控数据库里，那么如何对网络诈骗团伙的犯罪行为进行打击？
这就需要互联网平台基于风控数据库，针对网络诈骗团伙建立系统的识别体系，包括针对账号、内容、行为及设备等多种因素进行识别。
比如账号识别，同样是评论“说的真好，给你点赞”这样的文本，网络诈骗账号可能使用，普通用户账号也会使用。那么显然无法简单粗暴地进行匹配识别，需要结合文本内容、行为与设备做综合的识别能力建设。举例来说，账号A在某个视频下留言“说的真好，给你点赞” ，如果之后该账号去观看其他视频，并且偶尔点赞、偶尔留言，且点赞时间不一、留言内容不一，这可能是我们普通用户的行为。
但是，如果是一个涉嫌“交友诈骗”的账号B ，在精准诈骗的同时为了提升效率，可能会呈现几方面特点：一是文本上留言内容大多保持一致，二是大多选择在女性账号下面留言，三是留言行为频率比较频繁，四是留言之后还会有关注行为甚至私信行为。
那么，反过来，如果平台想要通过账号识别体系打击“交友诈骗” ，应该怎么做？可以通过上面这几个特点想办法找出这类账号进行处罚。
这种情况下，通过人工去筛选肯定不现实。如果抖音希望这么做，估计招一百万人也难做到。

最有效的办法，通过深度学习、机器学习等人工智能技术，去挖掘网络诈骗账号的特征，研发对应的模型与策略进行识别、打击。这实际上有点类似于对症下药，模型、策略，有些像是药方。