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番禺反诈中心是怎么在事中识别到该事件的呢？
实际上 ， 市面上已经有不少技术公司开发了相关产品帮助警方和群众 ， 三大运营商也都在开发自己的反诈骗系统；互联网巨头阿里也推出了“钱盾”平台 ， 腾讯则在2018年依据多年的网络黑产对抗经验 ， 开发了“宾果”反诈骗防控系统 。
据海文介绍 ， 宾果系统的运行逻辑主要有三步：
第一步 ， 通过用户举报等恶意样本的积累 ， 找到作恶账号跟正常账号之间的区别及特征 ， 然后建模；这样三步不仅为警方提供线索 ， 还为用户提供了更周密的防护 。
第二步 ， 针对不同的犯罪类型 ， 如贷款诈骗、刷单诈骗、杀猪盘诈骗等 ， 开发不同的识别模型；
第三步 ， 对作恶账号进行识别打击 ， 向警方推送疑似受害人预警信息 。
当然 ， 这些善意的提醒有时候会被消费者忽视 ， 为了彻底阻断诈骗行为发生 ， 宾果反诈骗防控系统也会与相关部门的反网络诈骗系统联合对接 ， 及时预警包括冒充公检法、虚假贷款、网购退款、冒充熟人、冒充客服和中奖诈骗在内的多种高发诈骗 ， 让警方及时介入劝阻 。 类似于上文提到的番禺区案例就是这类联合作战发挥作用的例子 。
在以上三个步骤中 ， 最重要的是第一步中对作恶分子特征的识别 。 海文介绍 ， 在识别这些恶意样本时 ， 他们会参考多个维度的数据 ， 比如活跃的时间、区域 ， 和一些异常的登录、搜索、添加好友行为等 。
在根据各个维度特征生成模型之后 ， 技术团队也会不断对模型进行调优 。 “预警推送和警方反馈是一个交互校验的过程 ， 如果警方在线下找到受害人劝阻时 ， 发现为系统误判 ， 就会将样本提交 ， 我们会分析误判原因 ， 重新调整模型 。 ”
当然每个模型都有生命周期 ， 一个模型在初上线时一定是效果最好的 ， 因为反欺诈模型在诈骗分子对抗的过程也是犯罪分子熟悉模型的过程 ， 他们也会不断调整“进攻”方式 ， 逃过系统识别 。
技术的迭代和进步是与诈骗团伙对抗最重要的方面 ， 但另一个最大的挑战在社会共治上 。
“我们现在面临的挑战不是简单的上下游黑色产业 ， 而是已经智能化、链条化、平台化的黑产” ， 海文说 ， “不是在某一个时期集中打击就可以解决问题 ， 而是需要长期的持续性的打击治理 ， 需要通过执法机关、监管机关和社会各个组织的联合治理 。 ”（本文首发钛媒体 ， 作者 | 秦聪慧）
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稿源：(钛媒体APP)
【】网址：/a/2020/0510/gxnews162436.html
标题：『王鑫』结果被倒骗1000元”……，“想把吃鸡号卖了( 三 )
