本書主要介紹惡意流量的欺詐手段和對抗技術(shù)，分為5個部分，共12章：先講解流量安全基礎(chǔ)；再基于流量風(fēng)險(xiǎn)洞察，講解典型流量欺詐手段及其危害；接著從流量數(shù)據(jù)治理層面，講解基礎(chǔ)數(shù)據(jù)形態(tài)、治理和特征工程；然后重點(diǎn)從設(shè)備指紋、人機(jī)驗(yàn)證、規(guī)則引擎、機(jī)器學(xué)習(xí)對抗、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)對抗、多模態(tài)集成對抗和新型對抗等方面，講解流量反欺詐技術(shù)；最后通過流量情報(bào)與運(yùn)營體系來迭代和優(yōu)化流量反欺詐方案。
張凱，現(xiàn)任騰訊專家工程師。一直從事大數(shù)據(jù)安全方面的工作，積累了10多年的黑灰產(chǎn)對抗經(jīng)驗(yàn)，主要參與過游戲安全對抗、業(yè)務(wù)防刷、金融風(fēng)控和反詐騙對抗系統(tǒng)等項(xiàng)目。
周鵬飛，現(xiàn)任騰訊高級工程師。主要從事大數(shù)據(jù)安全方面的工作，積累了多年黑灰產(chǎn)對抗經(jīng)驗(yàn)，參與過游戲安全對抗、金融風(fēng)控、業(yè)務(wù)防刷、廣告反作弊、電信反詐和風(fēng)險(xiǎn)情報(bào)等項(xiàng)目。
楊澤，現(xiàn)任騰訊研究員。主要從事金融風(fēng)控、黑灰產(chǎn)對抗等業(yè)務(wù)安全工作。
郝立揚(yáng)，現(xiàn)任騰訊研究員。主要從事反詐騙、反賭博等業(yè)務(wù)安全工作。
熊奇，現(xiàn)任騰訊專家工程師。一直從事業(yè)務(wù)安全方面的工作，先后參與過反詐騙、App安全、金融反詐、安全大數(shù)據(jù)合規(guī)與業(yè)務(wù)風(fēng)控等項(xiàng)目，積累了15年的黑灰產(chǎn)對抗和安全系統(tǒng)架構(gòu)的經(jīng)驗(yàn)。
第 1部分 流量安全基礎(chǔ)
第 1章 緒論 2
1．1 互聯(lián)網(wǎng)流量的發(fā)展歷程 2
1．1．1 PC互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代 3
1．1．2 移動互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代 4
1．1．3 云計(jì)算和大數(shù)據(jù)時(shí)代 5
1．2 大數(shù)據(jù)時(shí)代的流量欺詐問題 6
1．3 大數(shù)據(jù)時(shí)代的流量反欺詐挑戰(zhàn) 7
1．3．1 監(jiān)管層面 7
1．3．2 行業(yè)層面 8
1．3．3 業(yè)務(wù)層面 8
1．4 流量反欺詐系統(tǒng)的架構(gòu) 9
1．4．1 流量反欺詐方案的演變歷程 9
1．4．2 流量反欺詐系統(tǒng)的架構(gòu) 11
1．5 小結(jié) 13
第 2部分 流量風(fēng)險(xiǎn)洞察x
第 2章 流量欺詐手段及其危害 16
2．1 流量前期欺詐 17
2．1．1 推廣結(jié)算欺詐 17
2．1．2 注冊欺詐 21
2．1．3 登錄欺詐 22
2．2 流量中期欺詐 24
2．2．1 “薅羊毛”欺詐 24
2．2．2 刷量欺詐 25
2．2．3 引流欺詐 27
2．3 流量后期欺詐 30
2．3．1 電信詐騙 30
2．3．2 資源變現(xiàn)欺詐 31
2．4 欺詐收益分析 33
2．5 小結(jié) 34
第3部分 流量數(shù)據(jù)治理
第3章 流量數(shù)據(jù)治理和特征工程 36
3．1 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)形態(tài) 36
3．1．1 流量前期數(shù)據(jù) 37
3．1．2 流量中期數(shù)據(jù) 37
3．1．3 流量后期數(shù)據(jù) 39
3．1．4 流量數(shù)據(jù)特性對比 40
3．2 數(shù)據(jù)治理 41
3．2．1 數(shù)據(jù)采集 41
3．2．2 數(shù)據(jù)清洗 42
3．2．3 數(shù)據(jù)存儲 43
3．2．4 數(shù)據(jù)計(jì)算 44
3．3 特征工程 45
3．3．1 特征構(gòu)建 45
3．3．2 特征評估與特征選擇 46
3．3．3 特征監(jiān)控 48
3．4 小結(jié) 49
第4部分 流量反欺詐技術(shù)
第4章 設(shè)備指紋技術(shù) 52
4．1 設(shè)備指紋的價(jià)值 52
4．2 技術(shù)原理 54
4．2．1 基礎(chǔ)概念 54
4．2．2 發(fā)展歷程 55
4．2．3 生成方式 56
4．3 技術(shù)實(shí)現(xiàn)方案 58
4．3．1 評估指標(biāo) 58
4．3．2 構(gòu)建特征 59
4．3．3 生成算法 60
4．4 小結(jié) 64
第5章 人機(jī)驗(yàn)證 65
5．1 人機(jī)驗(yàn)證基礎(chǔ) 65
5．1．1 驗(yàn)證碼的誕生 65
5．1．2 驗(yàn)證碼的應(yīng)用場景 66
5．1．3 驗(yàn)證碼的構(gòu)建框架 67
5．2 基礎(chǔ)層面的攻防 68
5．3 設(shè)計(jì)層面的攻防 69
5．3．1 字符驗(yàn)證碼 70
5．3．2 行為驗(yàn)證碼 73
5．3．3 新型驗(yàn)證碼 75
5．4 小結(jié) 77
第6章 規(guī)則引擎 78
6．1 風(fēng)險(xiǎn)名單 78
6．1．1 風(fēng)險(xiǎn)名單基礎(chǔ) 78
6．1．2 風(fēng)險(xiǎn)名單的攻防演進(jìn) 79
6．1．3 風(fēng)險(xiǎn)名單上線和運(yùn)營 80
6．2 通用規(guī)則 82
6．2．1 IP策略的攻防演進(jìn) 83
6．2．2 設(shè)備策略的攻防演進(jìn) 87
6．2．3 賬號策略的攻防演進(jìn) 90
6．3 業(yè)務(wù)定制規(guī)則 94
6．3．1 規(guī)則智能預(yù)處理模塊 95
6．3．2 規(guī)則智能構(gòu)建模塊 96
6．3．3 規(guī)則智能篩選模塊 96
6．3．4 其他模塊 97
6．4 小結(jié) 97
第7章 機(jī)器學(xué)習(xí)對抗方案 98
7．1 無樣本場景 99
7．1．1 傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)方案 101
7．1．2 無監(jiān)督學(xué)習(xí)方案 102
7．2 單樣本場景 104
7．2．1 傳統(tǒng)半監(jiān)督學(xué)習(xí)方案 105
7．2．2 行為序列學(xué)習(xí)方案 107
7．3 多樣本場景 112
7．3．1 二分類模型與回歸模型 113
7．3．2 可解釋性判別場景 114
7．3．3 集成模型 117
7．4 小結(jié) 122
第8章 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)對抗方案 123
8．1 流量前期方案 124
8．1．1 單維資源聚集的團(tuán)伙檢測 125
8．1．2 多維資源聚集的團(tuán)伙檢測 129
8．2 流量中期方案 133
8．2．1 結(jié)構(gòu)相似性團(tuán)伙檢測 134
8．2．2 欺詐資源家族檢測 138
8．3 流量后期方案 141
8．4 小結(jié) 145
第9章 多模態(tài)集成對抗方案 146
9．1 多模態(tài)數(shù)據(jù)來源 147
9．1．1 關(guān)系圖譜信息 147
9．1．2 文本信息 148
9．1．3 圖像信息 149
9．1．4 其他模態(tài)信息 149
9．2 多模態(tài)融合方案 150
9．2．1 數(shù)據(jù)層融合 151
9．2．2 特征層融合 152
9．2．3 決策層融合 154
9．2．4 混合融合方案 156
9．3 小結(jié) 157
第 10章 新型對抗方案 158
10．1 聯(lián)邦學(xué)習(xí) 158
10．1．1 聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架 159
10．1．2 異常流量的檢測效果 161
10．2 知識蒸餾 162
10．2．1 知識蒸餾框架 162
10．2．2 異常流量檢測的步驟 164
10．2．3 異常流量檢測的效果 164
10．3 小結(jié) 165
第5部分 運(yùn)營體系與知識情報(bào)
第 11章 運(yùn)營體系 168
11．1 穩(wěn)定性運(yùn)營 169
11．1．1 服務(wù)穩(wěn)定性 171
11．1．2 數(shù)據(jù)穩(wěn)定性 173
11．2 防誤報(bào)處理 175
11．2．1 疑似白名單 176
11．2．2 自動化運(yùn)營 177
11．3 用戶反饋處理 177
11．3．1 用戶申訴處理 178
11．3．2 用戶舉報(bào)處理 179
11．4 告警處理體系 179
11．5 小結(jié) 181
第 12章 知識情報(bào)挖掘與應(yīng)用 182
12．1 黑灰產(chǎn)團(tuán)伙情報(bào)挖掘 183
12．1．1 “薅羊毛”情報(bào) 184
12．1．2 水軍刷評論情報(bào) 187
12．2 黑灰產(chǎn)行為模式情報(bào)挖掘 189
12．2．1 短視頻平臺養(yǎng)號 189
12．2．2 廣告點(diǎn)擊欺詐 191
12．3 黑灰產(chǎn)價(jià)格情報(bào)挖掘 193
12．4 小結(jié) 194
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