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企业安全实践 | 初探互联网业务风控
2024-03-13 17:23:27

一、目的

从企业角度,建立风控目的:

  1. 降低风险:通过建立业务风控,可以识别、评估和降低各种可能对业务造成负面影响的风险,从而保护企业免受潜在损失的侵害。

  2. 合规监管:业务风控有助于企业遵守相关法律法规和监管要求,降低违规行为的风险,从而减少可能产生的法律责任和罚款。

从风控团队角度,建立风控目的:

结合黑产情报,从多维度信息识别风险,在业务关键环节中布控,识别并防御批量注册、薅羊毛、恶意刷单、虚假用户裂变等欺诈行为,为企业的业务增长保驾护航。

二、常见的业务风险

序号业务环节常见风险说明风险列举风险策略
1账号安全
  1. 垃圾注册:通过脚本批量操作,注册大量账号,为后续薅羊毛、恶意作弊等行为做准备。
  2. 恶意登录:包括撞库、暴力破解、密码找回等攻击手法盗取账号。
  • 垃圾注册
  • 虚假注册
  • 撞库登录
  • 盗号登录
  • 暴力破解
  • 批量养号
  • 账号倒卖
1、基于设备+账号+IP+时间等多维度进行异常行为识别;
2、三方情报:手机号、IP等风险画像;
3、特有的业务规则限制。
2营销活动
  1. 虚假刷量:利用违规方法(如机器刷量、真人刷量或养高级别账号刷量)去提高相关账号功能数值(如粉丝数、点赞收藏量、商品成交数等),最终达到伪造虚假流量、炒作热度、增加曝光等目的。
  2. 活动营销:滥用平台的各种营销活动机制,如新人奖励、用户拉新奖励、签到奖励、秒杀优惠、平台补贴等,通过批量操作大量虚假账号参与平台营销活动,以积少成多的方式套利。
  3. 渠道作弊:网站在广告渠道投放过程中遇到的作弊问题。例如:广告渠道投放运营人员为了能够更多的赚取到广告佣金,会通过刷下载量、刷点击量或刷交易量的行为制造虚假的数据来骗取广告佣金。
  • 秒杀作弊
  • 签到作弊
  • 领券作弊
  • 兑换作弊
  • 积分套利
  • 抽奖作弊
  • 裂变拉新作弊
  • 刷任务赚积分
1、基于设备+账号+IP+时间等多维度进行异常行为识别;
2、三方情报:手机号、IP等风险画像;
3、特有的业务规则限制。
3交易支付
  1. 虚假交易:商家炒信过程中创建的虚假交易。
  2. 套利交易:黑灰产人员通过交易的方式将网站的优惠券、积分等转换为现金的行为。
  3. 盗卡盗刷:指黑灰产人员使用盗取的银行卡在网站进行消费,导致被盗人员蒙受资金损失的行为。
  4. 洗钱:黑产利用商户收款二维码+退款机制,进行诈骗、洗钱。
  5. 电信诈骗:黑产利用平台进行刷单取信,便于后续大额诈骗
  • 虚假刷单
  • 电信诈骗
  • 恶意占库存
  • 恶意退款
  • 套现洗钱
  • 代理充值
1、基于设备+账号+IP+时间等多维度进行异常行为识别;
2、三方情报:手机号、IP等风险画像;
3、特有的业务规则限制。

三、案例

场景一(洗钱):将诈骗得手的资金转移到合法收款账户(比如在线购买会员、充值),再进行转卖套现。

  • 规避手段:建立实时风控检测,及时检测到风险,可采取措施如下:
  1. 验证购买者身份:在支付前,通过多种方式验证购买者身份,例如使用实名认证、手机号确认或第三方身份验证服务。

  2. 监控支付模式:分析购买者的支付模式,包括频率、金额及用途,如果出现异常支付模式,立即触发警报并暂时冻结账户。

  3. 限制转卖行为:设定在购买后一定时间内禁止会员转让,以防止购买后立即进行二次交易。

  4. 监控套现行为:通过分析会员使用情况和套现行为,及时识别异常套现模式,如频繁转卖、大额提现等。

  5. 交易对手识别:监测购买者与转卖者之间的关联性,例如相同的收款账户、设备指纹或IP地址,发现可疑关联应加强审核。

  6. 教育用户防范:提供用户教育,加强用户对于扫码支付和转让行为的风险意识,提示用户注意谨慎购买。

场景二(刷单):利用合法收款二维码进行刷单或任务激励,将二维码聚合到诈骗APP里,诱导受害者进行扫码支付,支付完成后给予一定报酬或返现,便于后续实施大额诈骗。如:“激活导师”目前出现较多的诈骗案例是“同城约会”,诱导下载APP,分配激活任务,一般是3单小额返利,第4单开始大单收割。

  • 规避手段:建立实时风控检测,及时检测到风险,可采取措施如下:

  1. 购买频率监控:设定每日、每周、每月、每年最大购买次数限制,超过限制的账户需进行额外审核。

  2. 异常金额监测:监控异常高额支付,例如突然出现大额支付行为,系统应立即触发警报并暂时冻结账户。

  3. 购买与使用行为匹配:分析用户的购买和实际使用行为,如果发现差异较大,可能表明存在异常操作,需要进行进一步核实。

  4. IP地址及地理位置:检查用户下单或支付所用的IP地址和地理位置,若频繁变更或跨国交易,则可能涉及风险。

  5. 设备指纹识别:通过设备指纹技术对用户的设备进行唯一标识,以便检测是否存在多个账户在同一设备上进行恶意充值行为。

  6. 行为分析模型:建立用户行为分析模型,监控用户的购买及退款行为,及时识别异常模式。

四、风控策略

根据以上案例,从多维度考虑,列举一些风控规则(具体还需要结合不同业务场景详细制定),以下仅供参考或探讨:

序号类型识别风险风险规则
1

基础规则

基于IP、手机号、邮箱、设备指纹等多维度进行风险识别,可以结合三方情报数据

规则1:手机号风险画像

  • 识别黑产手机号
  • 识别虚拟运营商手机号
  • 识别小号
  • 识别薅羊毛手机号
  • 识别虚假手机号等

规则2:IP地址风险画像

  • 识别秒拨/代理IP
  • 识别云机房运营商IP
  • 识别攻击/扫描/远程控制/恶意软件/垃圾信息/肉鸡/爬虫等类型的IP
  • 识别薅羊毛IP
  • 识别作弊IP等

规则3:邮箱风险画像

规则4:设备风险画像

2

交易金额限制

基于业务规则,限制单笔最小金额和最大金额,防止异常金额交易

规则1:同一个用户单笔支付金额小于m

规则2:最近x时间内,同一个用户累计购买金额超过n元

3

账号同人限制

识别是否同一个用户行为,防止非法用户

规则1:下单账号和实际支付账号不同

规则2:用户在x时间内,频繁进行手机号或邮箱等换绑

规则3:用户在x时间内,频繁进行修改密码

4

购买行为限制

识别用户是否在短时间内进行多次购买,防止异常购买行为

规则1:最近x时间内,用户购买相同商品种类大于n

规则2:短时间内,用户购买行为异常

5

频繁支付限制

识别用户在短时间内是否支付多笔订单,防止异常交易行为

规则1:最近x时间内,账户或者设备上支付次数频繁

规则2:最近x时间内,账户关联支付账户数异常

规则3:最近x时间内,设备关联多个交易账户

6

跨地区交易限制

识别用户在不同地理位置发起的交易,防止异常交易行为

规则1:最近x时间内,账户关联的ip数较多

规则2:用户登录IP和实际支付IP不一致(如跨国、跨省、跨区)

规则3:用户在不同支付方式下所使用的IP地址不同或用户支付使用IP与常用IP地址不一致

规则4:最近x时间内,用户移动的位置距离较远

7

交易时间限制

识别用户在非常规时间(如凌晨)进行交易的潜在风险行为

规则1:夜间[m-n]时间段支付行为异常

规则2:夜间聚集支付,最近x时间内,用户购买商品次数大于n

8

支付方式限制

识别用户是否频繁更改支付方式进行购买,防止异常支付风险

规则1:最近x时间内,同一个用户使用支付方式类型大于n

规则2:支付用户所在区域为反洗钱风险预警区域

9

二维码有效期限制

识别用户在短时间内生成多个支付二维码的次数,以防止异常活动。确保生成的支付二维码在一定时间后失效,避免被滥用或重复使用。

规则1:生成的二维码超过m分钟内仍可以支付

规则2:最近x时间内,同一个订单二维码,收款次数大于n

规则3:最近x时间内,同一个订单二维码,支付IP个数大于n

10
退款限制

若是涉嫌诈骗和洗钱,最关键一步是:提现/套利,最有可能会利用平台的退款机制。

规则1:最近x时间内,同一个用户发起退款次数大于n

规则2:退款账号与支付账号不同 (必须原路返回)

11

转卖限制

识别非法套利

规则1:最近x时间内,同一个用户常用登录IP个数大于n

规则2:最近x时间内,同一个用户常用登录设备个数大于n

# 业务安全 # 灰产圈
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