大数据反欺诈解决方案20160707
如何应对网络欺诈的七个解决方案
如何应对网络欺诈的七个解决方案网络欺诈是指以非法手段获取他人财产或者其他不当利益的行为。
随着互联网的普及和发展，网络欺诈的形式也日益多样化和复杂化。
为了保护自己的权益并避免成为网络欺诈的受害者，我们需要采取一些解决方案。
本文将介绍七个应对网络欺诈的解决方案，并提供相应的实践建议。
解决方案一：加强个人信息保护网络欺诈的首要目标是个人信息，因此加强个人信息保护是预防网络欺诈的重要措施。
首先，不要轻易泄露个人信息，包括姓名、身份证号、电话号码等。
其次，提高密码安全性，定期更换密码，并避免使用简单易猜测的密码。
最后，谨慎使用第三方应用和平台，了解并掌握其隐私政策和数据使用方式。
解决方案二：警惕钓鱼网站和钓鱼邮件钓鱼网站和钓鱼邮件是网络欺诈常用的手段之一。
为了避免受骗，在访问网站或打开邮件时，要注意检查网址的正确性和邮件的发送者。
同时，不要随意点击陌生链接或下载不明文件，以免被诱导进入钓鱼网站或下载恶意软件。
解决方案三：使用可靠的安全软件安装可靠的防病毒软件和防火墙是保护个人设备和信息安全的重要手段。
及时更新并开启软件的自动更新功能，及时修补系统漏洞，提高设备的抗攻击能力。
同时，不要随意安装不明来源的软件，以免下载恶意软件。
解决方案四：谨慎对待网络交易网络购物和在线支付已成为我们日常生活的一部分，而网络欺诈也往往伴随而来。
在进行网络交易时，应选择有信誉、口碑良好的平台进行购物，尽量使用支付宝、微信支付等安全支付方式，并核实交易平台的安全认证。
遇到价格异常低廉的商品或者收到要求“先付款后发货”的信息时，应增加警觉，避免被骗。
解决方案五：加强网络安全意识教育加强网络安全意识教育是另一项重要措施。
家长和学校应该教育孩子如何正确使用互联网，提醒他们避免随意泄露个人信息，妥善保护隐私。
此外，政府和相关机构也应该加大网络安全宣传力度，提供有关网络欺诈的知识和案例，帮助公众提高警惕和防范能力。
解决方案六：加强国际合作打击网络犯罪网络欺诈往往涉及跨国犯罪，因此加强国际合作打击网络犯罪至关重要。
反欺诈解决方案
反欺诈解决方案
《反欺诈解决方案》
随着互联网的发展，欺诈行为在各个领域都愈发猖獗，给人们的生活和工作带来了很大的困扰。
为了应对这种情况，需要采取一些有效的解决方案来打击欺诈行为，保障人们的合法权益。
首先，建立健全的法律法规是解决欺诈问题的关键。
政府应该加强对欺诈行为的立法监管，加大对欺诈行为的打击力度，并及时对欺诈行为进行惩处。
同时，在法律体系中建立完善的涉及欺诈行为的民事诉讼程序，让受害者能够通过法律手段来维护自己的权益。
其次，加强技术手段也是反欺诈的重要环节。
利用现代科技手段，比如人工智能、大数据等技术，可以通过对大量数据进行分析，发现并预防欺诈行为。
对于金融领域的欺诈行为，可以通过建立完善的风控系统，加强对账户的实名认证和监控，及时发现异常交易行为。
此外，加强社会宣传教育也是非常重要的一环。
通过开展各种形式的宣传教育活动，提高公众对欺诈行为的认识，增强大家对欺诈行为的防范意识，从而降低受害者的数量，阻止欺诈行为的蔓延。
总的来说，要想有效地解决欺诈问题，需要政府、企业和个人共同努力，采取多方面的手段来对抗欺诈行为，保障人们的合法权益。
只有通过适当的法律法规、技术手段和社会宣传教育
的综合作用，才能有效地打击欺诈行为，维护社会秩序和公平正义。
反欺诈解决方案
反欺诈解决方案旨在帮助组织识别、预防和应对各种类型的欺诈行为。
以下是一些常见的反欺诈解决方案：
1.数据分析与风险评估：
●利用大数据和机器学习技术，对用户行为、交易模式和历史数据等进行分析，以识
别潜在的欺诈风险。
●建立风险评估模型，通过多个指标来量化风险，并采取相应措施。
2.身份验证与认证：
●引入多因素身份验证，如使用密码、短信验证码、生物特征识别等，确保用户身份
的真实性和准确性。
●结合公共数据库和第三方服务，核实用户所提供的个人信息的真实性。
3.实时监测与警报：
●部署实时监测系统，对交易活动、登录尝试、网络活动等进行持续监控，及时发现
可疑行为。
●设置自动化警报机制，当系统检测到异常或风险事件时，立即触发预警通知。
4.欺诈行为模式识别：
●建立欺诈行为模式库，通过对历史案例的分析与总结，识别出欺诈行为的特征和模
式。
●利用智能算法和规则引擎，对实时数据进行比对和匹配，以检测是否存在类似的欺
诈行为。
5.合作与共享：
●建立合作网络，包括与其他组织、金融机构、执法部门等的信息共享和合作，以加
强对欺诈行为的防范和打击。
●参与行业协会或安全联盟，共同制定标准和最佳实践，提高整个行业的反欺诈能力。
6.培训与意识提高：
●对员工进行相关培训，提高他们对欺诈行为的辨识能力和应对策略。
●加强用户教育，提高用户对欺诈风险的认知，增强警惕性并采取相应防范措施。
重要的是，每个组织应根据其具体需求和风险情况，定制适合自身的反欺诈解决方案，并持续进行监测和优化，以确保有效地应对欺诈行为。
加强大数据分析提升反欺诈能力
加强大数据分析提升反欺诈能力在当今信息化社会中，大数据分析在各个领域发挥着重要作用。
其中，反欺诈是一个重要的应用领域之一。
为了提升反欺诈的能力，加强大数据分析显得尤为重要。
本文将探讨如何利用大数据分析技术来加强反欺诈能力，从而保护企业和个人的利益。
一、大数据在反欺诈中的应用大数据分析可以帮助企业从庞大的数据中发现异常和风险。
在反欺诈领域，大数据分析主要应用于以下几个方面：1. 用户行为分析：通过对用户的交易记录、浏览历史、活动轨迹等数据进行分析，可以识别出异常行为，如频繁更换身份信息、异常登录地点等，从而及时发现欺诈行为。
2. 数据挖掘和模式识别：通过分析大量的欺诈案例和非欺诈案例，可以挖掘出欺诈行为的规律和模式。
这些规律和模式可以用于建立欺诈预测模型，帮助企业更好地识别和预防欺诈行为。
3. 实时监测和预警：将大数据与实时监测技术相结合，可以实时监测交易和活动数据，并及时发出预警。
这样可以在欺诈行为发生前及时采取措施，降低损失。
二、加强大数据分析的方法和技巧为了提高反欺诈能力，以下是加强大数据分析的一些方法和技巧：1. 多维度数据收集：收集尽可能多的数据，包括用户信息、交易记录、设备信息等多个维度的数据。
这样可以从不同的方面来分析和识别欺诈行为，提高准确性和可靠性。
2. 数据清洗和整合：大数据往往包含噪声和冗余信息，需要进行数据清洗和整合。
通过清除噪声和整合有用的信息，可以提高数据分析的效果。
3. 强化算法和模型：选择合适的算法和模型对大数据进行分析和挖掘。
常用的算法包括机器学习算法、深度学习算法等。
根据实际情况选择合适的算法和模型，并不断优化和改进。
4. 实时监测和反馈：及时监测和反馈分析结果，帮助企业及时采取措施。
可以利用实时监测技术和自动化系统来实现实时监测和反馈。
三、大数据反欺诈的挑战和解决方案在实际应用中，大数据反欺诈也面临一些挑战，如数据隐私保护、模型可解释性等。
为了解决这些问题，可以采取以下一些解决方案：1. 数据加密和隐私保护：对于涉及用户隐私的数据，需要采取适当的加密和隐私保护措施，确保数据安全和合规。
反欺诈解决方案
反欺诈解决方案欺诈行为对企业和个人都造成了巨大的损失，为了降低欺诈风险，提升安全性，许多组织正在寻找强大的反欺诈解决方案。
本文将介绍一些常见的反欺诈解决方案，包括机器学习、人工智能和数据分析技术。
这些技术和解决方案可以帮助企业有效识别欺诈行为，并采取相应的措施保护自身。
1. 机器学习技术机器学习技术是一种基于数据的分析方法，通过训练模型来识别和预测模式。
在反欺诈领域，机器学习技术可以通过学习历史欺诈案例和非欺诈案例来构建模型，从而对新的交易进行分类。
常见的机器学习算法包括决策树、逻辑回归、支持向量机和神经网络等。
机器学习技术可以从大量的数据中挖掘隐藏的模式，准确地识别欺诈行为。
然而，机器学习技术也面临着一些挑战，例如需要大量的训练数据、数据的不平衡问题以及随时间变化的欺诈模式。
因此，结合其他技术如数据分析和人工智能可以更好地解决这些问题。
2. 人工智能技术人工智能技术是模仿人类智能的理论、方法和技术的总称。
在反欺诈领域，人工智能技术可以通过模拟人类的思维过程，对欺诈行为进行推理和判断。
例如，人工智能技术可以通过自然语言处理来分析欺诈者的言辞，或者通过图像处理来分析欺诈者的面部表情等。
人工智能技术可以模拟人类的经验和判断能力，帮助企业更准确地识别欺诈行为。
但是，人工智能技术也存在一些挑战，例如需要大量的计算资源和时间，以及对复杂模型的解释困难等。
3. 数据分析技术数据分析技术是通过收集、清洗和分析数据，来发现其中的规律和趋势。
在反欺诈领域，数据分析技术可以识别异常模式和关联规则，从而发现潜在的欺诈行为。
例如，数据分析技术可以通过检测异常交易行为、分析关联网络以及构建用户行为模型等方法来识别欺诈行为。
数据分析技术可以帮助企业更好地理解和分析大量的数据，从而找出欺诈行为的特征和模式。
然而，数据分析技术也需要有效的数据处理和分析方法，以及充分的领域知识来指导分析过程。
4. 综合应用综合应用是将各种反欺诈技术和方法相结合，形成一个综合的解决方案。
金融大数据反欺诈解决方案
数据预处理：数据清洗、数据归一化、数据标注等
数据整合：将不同来源、类型的数据进行整合，形成统一的数据仓库
01
03
02
04
数据分析与挖掘
数据采集：从各种渠道收集数据，包括交易数据、用户行为数据等
数据清洗：对数据进行清洗，去除噪音和异常值，保证数据的准确性和完整性
跨行业合作，提高反欺诈领域的人才交流和培养
谢谢
DESIGN WORKS KEEP
03
提高用户体验：提供安全、便捷的金融服务，提高用户满意度
04
维护市场秩序：打击金融欺诈行为，维护市场秩序，促进金融市场健康发展
维护金融秩序
防止金融欺诈：大数据反欺诈有助于及时发现并阻止金融欺诈行为，维护金融市场的稳定。
01
保护消费者权益：大数据反欺诈有助于保护消费者的合法权益，降低金融风险。
02
数据预处理：对数据进行预处理，包括数据标准化、数据归一化等
数据建模：利用机器学习算法，建立反欺诈模型，包括分类、聚类、回归等模型
模型评估：对模型进行评估，包括准确率、召回率、F1值等指标
模型优化：根据评估结果，对模型进行优化，以提高模型的预测效果
模型部署：将模型部署到实际应用中，实现实时的反欺诈检测和预警
信贷风险评估
01
利用大数据技术，对客户信用信息进行全面分析
03
设定风险阈值，对高风险客户进行预警和拦截
02
结合历史数据，预测客户还款能力及违约风险
04
优化信贷审批流程，提高审批效率和准确性
支付安全保障
2
1
实时监控：对支付行为进行实时监控，及时发现异常交易
智能预警：利用机器学习算法，对欺诈行为进行智能预警
大数据反保险欺诈工作手册
大数据反保险欺诈工作手册大数据反保险欺诈工作手册一、前言随着科技的进步和大数据的广泛应用，保险行业面临着前所未有的挑战和机遇。
保险欺诈不仅损害了保险公司的利益，也严重影响了整个保险行业的健康发展。
为了有效打击保险欺诈行为，本手册将介绍如何利用大数据技术开展反保险欺诈工作。
二、大数据反保险欺诈概述大数据反保险欺诈是指利用大数据技术对保险欺诈行为进行识别、预警和防范，以保护保险公司和客户的利益。
大数据技术的应用可以帮助我们更好地分析保险业务数据，发现潜在的欺诈行为，提高反欺诈工作的准确性和效率。
三、大数据反保险欺诈流程1. 数据收集：收集与保险业务相关的各类数据，包括投保信息、理赔数据、客户信息等。
2. 数据清洗：对收集到的数据进行清洗和整理，去除无效和错误数据，确保数据质量。
3. 数据挖掘：利用大数据分析技术，对数据进行深入挖掘，发现潜在的欺诈行为。
4. 欺诈识别：根据挖掘结果，结合业务知识和规则，对可能的欺诈行为进行识别和预警。
5. 欺诈调查：对识别的欺诈行为进行调查，确认欺诈事实和涉及的人员。
6. 采取行动：根据调查结果，对确认的欺诈行为采取相应的处理措施，如拒赔、罚款、移交司法机关等。
7. 反馈与改进：对反欺诈工作进行总结和反馈，发现不足之处并改进，提高反欺诈能力。
四、大数据反保险欺诈技术应用1. 数据挖掘技术：利用聚类、关联规则、异常检测等数据挖掘方法，发现潜在的欺诈行为。
2. 自然语言处理技术：对理赔文本等非结构化数据进行处理，提取关键信息，提高欺诈识别准确性。
3. 机器学习技术：利用机器学习算法对反欺诈模型进行训练和优化，提高模型准确性和泛化能力。
4. 实时监测技术：对理赔等关键业务数据进行实时监测，及时发现异常情况和潜在欺诈行为。
5. 可视化技术：通过数据可视化工具展示反欺诈分析结果和预警信息，提高工作效率和决策支持能力。
五、大数据反保险欺诈人才培养与团队建设1. 人才培养：加强反保险欺诈人才的培养，提高其在数据科学、法律、风险评估等方面的专业素养。
大数据金融反欺诈解决方案
息
跨平台交易查询
交叉验证， 多头借贷，多头申
请
司法失信信息
法院案件号、欠款 描述、身份证
号、组织机构代码、 姓名、手机
号、银行卡号，不 良买家、不良商户
用户关联图谱
• 基于设备、IP、地 理位置、地域、联 系人、通话记录， 社交关系等多维度 数据挖掘用户关联 图谱
…...
电商应用
…...
支付应用
…...
场景化 事件驱动的欺诈识别服务
可信
可疑
高危
反欺诈模型
用户行为分析
风险信息库
专家经验 反欺诈规则库
四. 反欺诈云 技 术优势
精确的事件分析引擎
1. Event Processing Flow
• CEP引擎实时计算 分析（过滤、关联、
Input Event1
聚合）与欺诈案件
• 支持复杂规则处理， 包括时间窗口规则， 位置规则，统计规则， 名单规则，事件关联 规则，用户习惯规则， 异常规则
• 引擎将规则执行结果 量化为申请人的欺诈 概率，并将客户实际 业务场景与欺诈概率 阈值进行比较，进而
Product ion
Memor y
（Rules）
Rule Engine
Inference Engine
行业高发的欺诈问题
二. 反欺诈需要解决的 问题
反欺诈要解决的问题
你是你吗？
你是人吗？
你是自己吗？
你知道是自己 吗？
欺诈行为判别
构建用户行为画像
三. 解决方案 场景化，事件驱动的欺诈识别服 务
反欺诈云服务
用户
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
客户画像与欺诈关系
欺诈
地理 位置
网络IP
行为特征
设备 信息
人际关系
用户
交易往来
失信名单
高危账户
黑名单库
欺诈关联图谱
电话号码 高危地区 网络IP PC电脑终端
精准的设备指纹
独有的设备相似度计算方法， 识别设备的真伪
通过帆布技术提升设备指纹的 精准度
采集70余项软硬件属性对移动 端、PC记录客户设备特征
退单
1.恶意退订
评论
1.恶意评论 2.刷评论
全程持续对卖家、买家（基本信息+交易信息）信用等级评估，限额调控，风险控制
1.异常设备关联多用户 2.异常设备关联多IP、地域 3.异常IP关联多用户 4.高危账号ID、邮箱注册、登录 5.欺诈ID、电话、邮箱注册登录 6.用户登录敲击键盘行为异常 7.特定设备、IP注册登录频繁 8.使用代理IP登录 9.短信码平台注册用户
• 设备欺诈库 • IP欺诈库 • 账号欺诈库 • 电话欺诈库 • 身份欺诈库 • 邮箱欺诈库
• 高法失信执行 • 网贷失信跑路 • 信用不良记录 • 身份异常 • 企业经营异常
• 遭遇诈骗账号 • 邮箱密码泄露 • 账号关联欺诈
• 欺诈关联图谱 • 客户人物画像
欺诈信息库
黑名单库
失信名单库
高危账号库
反欺诈核心技术
设备异常评估
身份评估
地理位置评估
行为相似评估
交易评估
客户环境异常评估
欺诈信息库
信用评估
失信信息库
高危账号库
欺诈关联图谱
正常 交易
• 设备绑定认证 • 设备相似度模型 • 设备跨机构注册 • 设备跨机构用户
GPS、IP、基站 • 陌生交易地区 • 可疑异地飞行 • 银行卡、手机、
身份交易不同 • 跨地区跨机构
P2P&众筹&消费信贷
互联网金融的核心是风险管 控能力，借款人冒用身份、 老赖、多平台借款、黑中介、 企业经营异常、贷后无法跟 踪等问题。监管也明确指出
加强风控管控。
反欺诈技术发展趋势
欺诈团伙作案时代
用户密码 身份认证（UKEY、Token）
欺诈团伙协作时代
欺诈产业链时代
半画像时代
用户密码 身份认证（UKEY、Token、短信） 反欺诈系统（机构自身数据） 规则模型、客户行为
支持各纯浏览器、控件、客户 端、移动端应用方案（JS SDK）
清除浏览器Cookie，还认识客 户，不影响客户体验。
维修电脑，更换配件，通过设备相 似度同样认知客户设备
设备频繁换账号交易、频繁换 地域、频繁更换IP异常行为
一个账号在一台新设备交易
js+flash采集浏览器信息、移动端sdk采集器
设备ID关联客户、账号、IP、交易、地理位置 有效识别机器行为、异常用户、异常交易
收款
全程持续对商户、用户（基本信息+交易信息）信用等级评估，限额调控
注册登录
1.异常设备关联多用户 2.异常设备关联多IP、地域 3.异常IP关联多用户 4.高危账号ID、邮箱注册、登录 5.欺诈ID、电话、邮箱注册登录 6.用户登录敲击键盘行为异常 7.特定设备、IP注册登录频繁 8.使用代理IP登录 9.短信码平台注册用户
ATF 大数据反欺诈解决方案
许武强 TEL:15210868817 MAIL: xuwuqiang@
北京宏基恒信科技有限责任公司
上海林果实业股份有限公司 60+金融机构客户
2016年启动大数据反欺诈云项目
致力于国内金融反欺诈领导者
林果旗下业务
1997年成立
1.国内最早U盾、动态口令牌身份认证产品厂商。
>400W
包括欺诈手机号、邮箱、身份证 号、姓名、银行卡号、设备ID、 IP地址
>600W
法院案件号、欠款描述、身份证 号、组织机构代码、姓名、手机 号、不良买家、不良商户
>3亿
邮箱、手机号、账号ID、QQ、 身份证号
用户行为数据
地理位置库
异常IP
异常电话
>1KW
设备ID、IP、地理位置、时间、 用户ID、网址等等
>10W
IP全球最精准IP定位、GPS经纬 定位、基站定位数据
>1KW
全球代理IP库，实时更新获取代 理IP、恶意IP
>1KW
短信池、猫池号码用于注册多账 号申请、骚扰电话等等。
欺诈信息库 互联网金融企业
P2P 消费金融
银行 支付公司
反欺诈信息库
与公安、银联、互联网安全企业的合作
潜伏灰色市场 欺诈信息（舆情、欺诈手机、欺诈IP、欺诈邮箱、欺诈QQ、联系人、欺诈高发地区），通过大数据技术进行筛查分析
坏账风险
申请欺诈
账户信息 盗用
信用欺诈
丢失被盗卡交 易
非面对面 交易
恶意倒闭 虚假商户
钓鱼网站
鱼叉式网络钓 鱼
身份认证 盗取
会话阻塞
网址嫁接
恶意爬虫
撞库
键盘记录器 黄牛、羊毛党 身份泄露
黑中介 冒用身份
老赖 多头借款
跑路
伪卡交易
洗单
计算机劫持
刷评、恶评
欺诈身份 不良信用记录
未达卡交易
套现
会话劫持
短信轰炸
大数据用户行为画像
鼠标挪动节奏
常用设备
家里设备
C某银行网银、手机转账
键盘敲击节奏
B某电商购物 陌生设备
移动端习惯角度
社会地位
常去网站
消费层次
休息时间
非习惯时间
设备安全性
D某官网登录查询
消费频度
E某理财网站投资
工作时间
习惯时间
是否欺诈标识
信用不良记录
A某支付付款
差旅城市
B某P2P借款、投资
关联欺诈团伙
交易欺诈是指在真实客户或银行不知情，欺诈者以非法获利为目的，通过传统渠道或电子渠道的转账、支付、消费等交易 造成或预期造成真实客户所拥有的各账户资金或银行资金损失的行为。 交易欺诈按业务条线分为：
银行卡
互联网业务
金融信贷
身份盗用
持卡人欺诈 第三人欺诈
商户欺诈
钓鱼
中间人
木马
虚假用户
账号盗用
申请欺诈
信用风险
1.绑定银行卡、交易地、手 机地三地异常。
2.设备绑定多用户银行卡 3.银行卡涉及欺诈关系 4.反复更换多人银行卡绑定 5.大额异常交易监控 6.易套现商品支付监控 7.商户交易金额突增、过频
1.特价商品下单突曾行为异常 2.特价商品送货地址基本相同 3.下单后变更送货地址的 4.新用户短时间下单量较大 5.特定用户、设备下单率较高 6.反复参与优惠活动异常监控 7.是否不良买家下单
•异常交易行为分析 •客户风险等级分析 •欺诈网络关联分析 •风险趋势分析
•外部信用数据引入 •外部欺诈数据引入 •外部失信数据引入 •外部身份数据引入 •外部高危账户引入 •用户行为关联图谱 •大数据欺诈关系图谱
事前风险预防
事中风险防控
事后风险处理及分析
在风险防控过程中，将后续环节识别的风险特征反馈到前置环节中，持续优化风险预防与控制机制
2009年至今
2.国内动态密码器产品（市场占有率高）厂商。 3.国内身份认证产品（市场占有率高）厂商
2010年进入金融反欺诈领域至今
4.国内最早金融业反欺诈产品供应商。 5.国内金融业最权威反欺诈解决方案供应商。
2013年至今 3年财务状况
6.营业收入近3年均超2亿。
2015年上证主板 IPO 排队中
理
•双通道认证技术
•针对欺诈设备、IP、
地域、账号、手机
号等黑名单、失信
的事前拦截
•客户端环境异常检
测评估
•基于多年积累的行 业反欺诈业务模型， 采用规则引擎+人工 智能风险引擎组合识 别交易风险 •差异化交易风险识 别策略 •基于客户和交易风 险评价，自适应的交 易风险处置策略
•流程化告警事件管理 和风险案件管理 •风险调查核实确认 •客户告警与通知 •欺诈赔偿机制
注册
登录
绑卡
1.恶意注册、抢红包套利
1.绑定他人银行卡
2.欺诈借款用户注册申请
2.变更银行卡
3.账号盗用撞库登录
（非本人持有卡片）
4.账号盗用可能导致电信诈骗风险
充值
下单
到期提现
活动
1.非同卡进出风险
1.虚拟多用户参加活动套利 2.重复参加活动风险
1.异常设备关联多用户 2.异常设备关联多IP、地域 3.异常IP关联多用户 4.高危账号ID、邮箱注册、登录 5.欺诈ID、电话、邮箱注册登录 6.用户登录敲击键盘行为异常 7.特定设备、IP注册登录频繁 8.使用代理IP登录 9.短信码平台注册用户
电商反欺诈模型（云服务）
1.虚假用户抢红包 1.绑定他人银行卡
修改 密码
1.账号盗用、撞库 2.商户隐私泄露导致的退单电信诈骗
1.恶意注册、抢红包套利 2.盗用银行卡消费注册 3.刷单用户注册
注册
登录
抢红 包
下单
绑卡
1.银行卡盗刷
支付
1.特价商品黄牛、竞争对手抢单套利 2.虚假订单，炒作订单量 3.非正常使用红包、非法参与优惠活动
上海林果（宏基恒信） 反欺诈业务 成功案例
热点高发பைடு நூலகம்诈问题
银行业
网银行、手机、电商、自助、 POS、柜面等渠道经常遭遇 钓鱼网站、木马病毒、电信 诈骗的攻击，给客户资金安 全带来严重影响。随着银行 互联网化，银行在开展网络 支付、直销理财、电商、供 应链金融、消费信贷、P2P 等创新业务，更是面临严峻