场景综述

 

随着互联网、大数据、云计算等技术的不断发展，“互联网+”与传统行业、现代制造业与服务业等行业的融合，为各行业的发展带来了新的机遇和挑战。在当前买方市场条件下，市场竞争日益激烈，企业仅依靠传统的营销手段难于立足市场，互联网营销以其跨时空性、便捷性、互动性等特点受到了企业的青睐，成为企业传统市场营销手段的有效补充。

互联网络营销具有较强的互动性，帮助企业实现全程营销的目标，提升产品销量，使产品快速到达用户。企业借助互联网，在营销上不仅突破空间限制，还突破时间的限制，为企业创造了大量的市场机会，提高市场占有率；在价格形成上，互联网营销减少了商品的流通环节，减少了供货商、分销商对商品流通的附加值，有效降低了产品的流通成本，实现商品的价格优势，最终让利消费者，达到企业与消费者的共赢。

 

用户需求

 

01

在互联网营销的场景中，经常碰到有活动时账号活跃度快速提高，没有活动时账号活跃度大幅下降的场景，投入资源没有能有效带动整体的账号活跃度。

02

在活动期间营销资金被快速消耗，怀疑是有人通过不法手段薅羊毛，但是又苦于没有解决方案。

03

如何发现地下黑灰产的团伙作案，并通过有效技术手段筛查并屏蔽其造成的影响。

 

方案概述

 

营销反欺诈解决方案基于海量的设备安全数据、威胁情报数据和用户行为数据，利用流式分析处理、数据挖掘和机器学习等关键技术，构建以身份安全为核心的智能实时身份反欺诈模型，实现对用户身份的“无感知认证”，有效解决虚假注册、虚假开户、盗转盗刷、薅羊毛、网络代充、数据爬取、用户隐私信息泄露、营销欺诈等各类互联网欺诈，帮助客户降低资金损失和提升品牌美誉度。

 

方案优势

 

 精准识别黑产常用作弊工具，覆盖：手机农场、接码平台、模拟器/虚拟机、云手机、多开软件、攻击框架等，识别黑灰产团伙，并对高危用户提供独立的安全策略。

 构建欺诈识别模型体系，如：垃圾注册模型、秒杀作弊模型、虚假裂变模型、爬虫识别模型、广告作弊识别模型等，融合1000+组专家规则集，实现对欺诈行为的毫秒级智能甄别，准确率高达99%。

 通过深层神经网络挖掘和提取人类特有的生物行为特征，并基于机器学习模型对行为序列特征及模式进行实时分析，结合多种挑战模型，判断相关业务操作来自于人类还是机器人脚本，有效防范机器批量攻击。