欺诈特征检测是反欺诈的基石。某种意义上，欺诈特征检测与JC案件侦查的逻辑是一样，均需要充分掌握基础信息，广泛收集线索。

互联网反欺诈体系至少要做到三个层面的欺诈特征检测：Real、Right、Reliable，下面我们简单聊一下三个层面欺诈特征的关注点。

受限于反欺诈的敏感性，本文中对欺诈特征检测的具体方法点到即止，有兴趣的童鞋欢迎后台留言提供联系方式，私下交流。

01 Real

在互联网刚刚兴起的初期，网路世界中有一句经典的话，「互联网时代,没有人知道你是一条狗」。

诚然，到目前为止，让一只狗上网还是有点难度的。但是在互联网上，公司的网站、APP、小程序、公众号的用户是不是一个活人还真的很难说。

对于黑灰产团伙而言，如果按照普通正常用户的方式，手工的进行欺诈攻击，换取一点点微薄的欺诈获利，绝对不是一个明智的选择。这也是互联网反欺诈理论的第一个基本定律，「互联网欺诈成本低于欺诈获利」。

因此，自动化的欺诈手段成为了黑灰产团伙的首选。自动化脚本、模拟器、群控设备等技术可以模拟一个正常用户在网站、APP上的操作请求，辅助以IP切换、接码平台、打码平台、图片验证码识别演算法、GPS伪造等手段，往往会让互联网企业损失惨重。

互联网反欺诈欺诈特征检测工作中第一个层面的Real，就是要能够区分当前使用互联网服务的用户究竟是不是一个真实的活人，这一点是互联网反欺诈最基本的要求。

要达到这一目标，可以从几个角度进行防范，

1.从请求发起设备、请求发起网路环境、请求发起手机号、请求发起物理位置等多方面建立终端数据采集的能力，并拓展变数维度，利用高维度的机器学习来区分真实人类用户的操作请求和非真实人类发出的操作请求；

2.善用欺诈情报，广泛的收集第三方的欺诈信息，提取有效威胁情报信息用于非真实人类操作的检测；

02 Right

在完成了Real层面的欺诈特征检测后，我们姑且假定通过了反欺诈拦截的请求均是由真实的活人用户发起的。这时反欺诈的第二个层面任务就是核实用户提供的信息是否真实、有效。

眼下国内公民个人信息被盗取、转卖和泄漏的情况比比皆是，每隔一段时间就会爆出几条大规模公民信息泄漏的新闻。因此，对于互金平台、机票签证、支付平台等一些需要用户提交资料的互联网平台而言，不能简单的相信用户自行提供的信息。

Right层面的欺诈特征检测的主要任务就是对用户提交的各种基础信息进行核验。根据不同的业务类型，需要核验的资料类型也有所不同，常见的如用户的身份信息、住址信息、工作单位信息、收入情况信息、财产状况信息、学历信息等。

基础信息核验可以从两个角度展开：

1.勾稽对比，勾稽一词原本是财务术语，指的是不同会计报表科目之间的内在逻辑关系。引入反欺诈体系后，指的是需要将用户提交的基础信息与其他信息源进行对比。如身份证二要素信息应当与公安部身份核验数据源保持一致、银行卡四要素信息需要与银行四要素核验数据源保持一致、学历数据需要与教育部学历资料库保持一致等。

勾稽对比是一种基础且必要的核验方式，但是如前文所述，在公民信息大规模被泄漏、盗取和转卖的今天，勾稽对比并无法完全解决基础信息被冒用的情况，这就需要进行第二个角度的核验。

2.交叉对比，指通过对用户提交的不同信息进行独立推演，发现其提交信息之间的内在不合理之处。简单的如年龄小于15岁的硕士学历、人脸照片与身份证照片不一致等；复杂的如活动轨迹从未覆盖家庭住址或者工作单位等。交叉对比的效果拒绝于对用户基础信息的深度解析和信息之间逻辑关系的不断挖掘。

03 Reliable

Real和Right层面的反欺诈措施有效的防范了非人和非本人的欺诈攻击。经历了前两个层面的反欺诈防线，我们目前已经获得了一个真真正正的用户，基本上可以杜绝第二方欺诈和第三方欺诈。

然而此时还不是鸣金收兵的时刻，对于互联网信贷业务、营销补贴活动等，我们还需要对客户进行更深入的分析，判断用户是否存在欺诈的意愿，这个就是Reliable层面的欺诈特征检测了。

Reliable层面欺诈特征检测的维度有很多，可以结合互联网平台的业务类型进行裁剪。常见的如互金平台关注的团伙客户检测、中介客户检测；电商平台关注的虚假联系方式检测、虚假流量检测等。

实现Reliable层面的欺诈特征检测需要结合用户的社交、通讯、金融、出行、车产、房产、职业等多维度的信息，进行横向的关联分析。知识图谱、无监督机器学习演算法等数据科学手段可以很大的提高Reliable欺诈特征检测效率和效果。

总结

欺诈特征检测是互联网反欺诈体系的眼睛和雷达，其效率和效果，直接的影响了后续欺诈风险处置和指标等其他反欺诈工作的选择。

由于欺诈场景和环境的复杂性，欺诈特征检测必然存在误报和漏报，准确率和覆盖率是衡量欺诈特征检测工作质量的2个重要指标。

黑灰产在欺诈的过程中也会不断关注防守方欺诈特征检测能力的高低，同时反欺诈的技术也在不断发展，因此欺诈特征检测工作是整个互联网反欺诈体系中最需要不断更新迭代推陈出新的一环。

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