La información indica que existe una gran laguna en la plataforma y que los usuarios pueden recibir un cupón sin umbral de 100 yuanes. Como miembro de toda la organización de producción negra, necesita ajustar rápidamente el software del guión para evitar que sus "compañeros" se apropien de él.
El juicio de Xiao Min no estuvo equivocado. Poco después, alguien del grupo expuso una captura de pantalla de un billete que contenía más de 900.000 monedas electrónicas. Según informes de prensa posteriores, se habían robado decenas de millones de cupones de la plataforma hasta que fue descubierta. Aunque la plataforma manejó el incidente con urgencia, aun así causó pérdidas considerables.
Cada año, tanto las principales plataformas de comercio electrónico como muchos comerciantes invierten dinero en marketing.
Para los comerciantes, el Double Eleven anual es un importante nodo de marketing para la tienda y una excelente oportunidad para atraer nuevos usuarios y retener a los antiguos. Muchos comerciantes están dispuestos a invertir algo de dinero para subsidiar las actividades de marketing y cultivar usuarios a largo plazo, y las ganancias son relativamente bajas.
Para las principales plataformas de comercio electrónico, esta también es una buena oportunidad para aumentar la actividad de los usuarios, desde publicidad, subsidios hasta diversas actividades deslumbrantes, la inversión es considerable.
Para los usuarios, Double Eleven puede disfrutar de mejores servicios y descuentos de lo habitual.
Esto es beneficioso para todos, pero las organizaciones ilegales sumergirán a toda la cadena en un círculo vicioso, que no solo tendrá un impacto negativo en la transformación del marketing de los comerciantes y las plataformas, sino que también permitirá los usuarios comunes pueden ver descuentos en segundos. Los cupones reducen en gran medida el entusiasmo de compra de los consumidores.
De hecho, cada año, cuando los consumidores van de compras, es también el momento en el que la guerra secreta entre las plataformas de comercio electrónico y los productos en blanco y negro se vuelve más intensa. Cómo ganar esta "guerra secreta entre productos blancos y negros" es una dura prueba que toda plataforma debe afrontar.
Después de años de desarrollo del comercio electrónico, la producción de ceniza negra en China ha formado una enorme cadena de ganancias de "oro negro". Según el "Libro blanco contra el fraude financiero digital" escrito por el Instituto de Investigación Financiera JD, la Universidad Renmin de China y la Escuela de Policía Criminal de China, en 2017, las "bandas de lana" profesionales han formado más de 15 puestos, 168.
Zhao Rui, jefe del departamento de gestión de riesgos de fraude de JD.com, es el principal responsable de gestionar los riesgos de fraude en el lado de los pagos. Según él, en los últimos años, los productores negros han estado utilizando varios métodos de trampa para eludir las reglas de monitoreo, cobrar tarifas de marketing corporativas y rápidamente se han convertido en una "fiesta de la lana" profesional organizada, que lleva a cabo frenéticamente actividades de marketing en las principales plataformas.
Convirtieron la recolección de lana en una cadena industrial negra. Utilizan directamente scripts de piratas informáticos o scripts técnicos para recopilar todos los descuentos de los comerciantes, seleccionar los que tienen mayores descuentos y luego convertirlos en sus propios recursos para revenderlos. Si no, acabarán muertos y algunos incluso irán a la quiebra.
Con el aumento de las actividades de marketing de los operadores telefónicos en los últimos años, el "equipo" de productos ilegales se ha vuelto cada vez más avanzado, y los recursos, la tecnología, la organización y la realización de la cadena industrial están mejorando gradualmente. No sólo los métodos se están volviendo cada vez más sofisticados, sino que cuanto más ocultos están, más letales son.
"A menudo encontramos que atacar es más fácil que proteger, porque el ataque solo necesita encontrar una escapatoria, pero la defensa es diferente. Todo el sistema debe ser defendido". Para Zhao Rui y su equipo, en el En la actual situación ofensiva y defensiva, es necesario establecer un sistema antifraude que tenga capacidades tanto ofensivas como defensivas. En las campañas de marketing, cada transacción fraudulenta bloqueada con éxito equivale a dinero real ahorrado.
Frente a oponentes "totalmente armados", el Departamento de Matemáticas de JD.com comenzó a estudiar los medios de los ataques a productos negros desde su creación y ha utilizado tecnología antifraude para interceptar decenas de miles de millones. de productos negros en el pasado, lo que le ahorró a la empresa miles de millones en pérdidas de fondos de marketing.
Aunque el Partido de la Lana es muy astuto, con el establecimiento gradual de un sistema antifraude en los últimos años, la vida de los productores negros se ha vuelto cada vez más difícil. "En el pasado, la confrontación entre las plataformas de comercio electrónico y los productos negros se encontraba en un estado muy pasivo. Cuando los productos negros lanzaban un ataque, intentábamos atacarlo. Pero ahora es diferente. Tomaremos la iniciativa de estudiar Productos negros ". Zhao Rui dijo que cuando se estableció el Departamento de Matemáticas de JD, comenzó a luchar contra la industria negra.
Si no sabes atacar, ¿cómo sabes prevenirlo? En primer lugar, es importante conocerse a sí mismo y a su enemigo. Para luchar contra la producción ilegal, es necesario entender cómo funciona. Por lo tanto, los miembros del equipo se infiltrarán en cada grupo reuniendo lana para realizar contrarreconocimientos.
En el proceso, utilizarán las rutinas del grupo de la lana para realizar experimentos de prueba. Si el ataque tiene éxito, la campaña no se lanzará inmediatamente, lo que reduce la probabilidad de que el atacante tenga éxito en un ataque conocido. Sin embargo, frente a los métodos de fraude cada vez más cambiantes y encubiertos de las empresas ilegales, los métodos antifraude tradicionales se han vuelto algo exagerados.
¿Cómo analizar el comportamiento en tiempo real de una cuenta para saber si está realizando transacciones peligrosas y poder bloquearla lo antes posible?
Para resolver este problema, el Departamento de Matemáticas de JD.com ha desarrollado un motor de riesgo de toma de decisiones completo, proactivo e inteligente. No solo puede superar los cuellos de botella de desempeño, la puntualidad y la complejidad de los indicadores del sistema de reglas tradicional, sino que también proporciona un monitoreo e identificación de riesgos multidimensionales que cubren todo el escenario de una manera más integral y oportuna.
La dificultad de la lucha contra el fraude radica en el hecho de que cuando nos defendemos, las empresas ilegales continúan atacándonos y utilizan constantemente medios de alta tecnología para romper nuestras estrategias y modelos solidificados originales. Los métodos de ataque son cambiantes y muy rápidos, lo que significa que las estrategias modelo para prevenir ataques automáticos por parte de actores negros también deben actualizarse rápidamente. Frente a diferentes productos negros y múltiples modos de ataque, ¿cómo responder e iterar rápidamente?
Lu Jun, responsable de tecnología antifraude en el Departamento de Matemáticas de JD.com, dijo que si solo confiamos en soluciones manuales para resolver este problema, nos quedaremos atrás y el recurso La inversión será enorme, pero la plataforma de aprendizaje automático de contramedidas ha superado este problema.
La plataforma de aprendizaje automático de confrontación automática utiliza algoritmos como aprendizaje de muestras pequeñas y redes neuronales gráficas para capturar información dinámica de fraude en tiempo real y puede lograr la derivación automática de características, la selección automática de modelos, la recomendación automática de estrategias y la Enfrentamiento por fraude. Actualmente, está dirigido a diferentes escenarios, como seguridad de cuentas, registro de máquinas por lotes, marketing, robo de pagos, retiro de créditos, etc. , la plataforma inteligente de contramedidas automáticas antifraude cubre miles de escenarios comerciales y utiliza clústeres de inteligencia artificial de alta disponibilidad para garantizar el funcionamiento comercial normal. Actualmente, se realizan más de 654,38 billones de cálculos complejos cada día y la velocidad de cálculo alcanza el nivel de milisegundos.
Desde contraseñas, huellas dactilares hasta pagos con reconocimiento facial, de hecho, la experiencia de front-end de los consumidores ha mejorado constantemente. Las transacciones a nivel de milisegundos son fluidas y fluidas, lo cual es inseparable de un soporte de control de riesgos inteligente y eficiente.
Sin embargo, hay miles de usuarios normales y malos usuarios. Hoy en día, cada banda criminal tiene características o métodos diferentes para cometer delitos. El uso de reglas tradicionales o listas negras para juzgar las trayectorias de comportamiento puede resultar ineficaz. En este momento, se necesitan medios de IA.
El comportamiento de cada persona tiene sus propias características únicas. Si se establece una nueva base de datos modelo basada en estas características y se enfrenta al mismo tipo de características o trayectorias de comportamiento similares, este riesgo se puede predecir de antemano y se puede interceptar la siguiente acción de los usuarios anormales.
En este proceso, las redes neuronales gráficas son muy efectivas contra ataques de producción negra a gran escala, pero en el proceso de modelar relaciones a ultra gran escala entre usuarios y comunidades, surgirán muchos problemas, como Cómo aprender representaciones de nodos y relaciones en estas redes complejas.
“El Departamento de Matemáticas de JD.com propuso un modelo de red neuronal de gráficos heterogéneos no supervisados, que resuelve este problema de manera muy inteligente, y para datos de gráficos con 500 millones de nodos y 65,438 mil millones de aristas, el tiempo de cálculo puede alcanzar A nivel de minutos, ya es líder en la industria: "Sobre esta base, la tecnología de detección de anomalías se utiliza para descubrir grupos muy relevantes e identificar bandas de fraude.
El sistema antifraude basado en datos gráficos y algoritmos innovadores apunta a 500 millones de puntos y 654,38 mil millones de aristas en el negocio real. El algoritmo puede regresar en minutos y la precisión de identificación de las bandas fraudulentas supera el 99%. Además de potenciar a JD.com, la plataforma antifraude inteligente de JD.com también está aprovechando años de experiencia acumulada, sistemas y capacidades de modelos de inteligencia artificial para brindar soluciones antifraude integrales al brindar servicios antifraude a docenas de bancos y entidades financieras. instituciones, Mejorar las capacidades de gestión antifraude de la industria financiera.
Como muchas plataformas de comercio electrónico, cada vez que el comercio electrónico realiza promociones navideñas, lo que más nos preocupa no sólo son las fiestas lanudas, sino también los intereses de los usuarios.
Los métodos innovadores de fraude dificultan que los consumidores se protejan contra ellos. La lucha contra varios tipos nuevos de delitos de fraude en línea se ha convertido en una dura batalla que requiere los esfuerzos conjuntos de la policía, las empresas de Internet e Internet.
Durante muchos años, JD.com ha estado trabajando estrechamente con sus pares y la policía para lograr la cooperación entre la policía y las empresas y formar una fuerza conjunta para combatir el cibercrimen. Al mismo tiempo, JD.com también coopera con otros "sombrero blanco" de la industria a través de plataformas como "JD.com". COM Security Emergency Response Center" descubre vulnerabilidades de manera oportuna para garantizar el funcionamiento seguro del sistema.
No crea que prevenir el fraude es solo una cuestión de expertos en seguridad y policía. Usted puede ser uno de ¡Para brindarles a los consumidores una mejor educación sobre seguridad y advertencias de riesgo, el Departamento de Matemáticas de JD.com ha establecido un Departamento de Protección de los Derechos del Consumidor para brindarles periódicamente a los usuarios las herramientas antifraude más avanzadas! conocimiento y exponer a los ciberdelincuentes a través de canales en línea y fuera de línea como WeChat, Weibo y el modus operandi del campus, y aprovechó la "Semana Nacional de Publicidad de Ciberseguridad" y la "Conferencia de Popularización de la Ciencia de la Ciberseguridad" como una oportunidad para ir a campus y comunidades para enseñar a jóvenes estudiantes. y los consumidores de mediana edad y mayores se identifican cara a cara para evitar la ignorancia.
De hecho, mientras continúen las actividades de marketing, habrá lagunas para que los especuladores desafíen las reglas frente a esto de cerca. cadena de producción negra coordinada, no solo necesitamos confiar en un marco de seguridad sólido, sino que también requiere una cooperación profunda de todas las "armas" para mantener intacta la puerta de la ciudad.