一文带你破解移动安全风控难题，高效做好业务风控
距离MobDNA移动安全风控系统正式上线面向客户已经有接近两个月时间，这段时间里有大量的客户前来咨询和试用，在交流过程当中我们发现了一些具有共通性的客户需求和问题，今天请到了MobDNA产品负责人Luka和安全工程师大侠，来为大家解答和科普一些大家最关注的移动安全风控问题和知识。
Q
1.当前买量和变现业务中，主流的作弊手段都有哪些？
结论：虚拟机，设备群控
延展：当今的作弊手段已经从简单粗暴，变为隐蔽多变，我们能够从真实的投放数据中看到，始于2015年的大点击在2022年的占比已经很小，渠道和商店劫持情况也在不断好转，由于企业对于营销增长的认知了解在不断深入，黑灰产的作弊方式也正在深入业务核心内部，以及对设备底层进行研究。
作弊比例最高的类型是虚拟机和设备群控，能够占据总作弊量的50%以上，其次还有ROOT和越狱，设备篡改以及更改ROM。这些作弊手段衍生出了多种多样的作弊场景，例如批量刷转化，自动脚本点击广告，模拟真人行为，低端机改高端机等等。
Q
2.这些作弊手段的技术原理大致是怎样的？
结论：伪造，篡改
延展：利用机器和程序化的代码脚本模拟一台真实设备就是伪造，可以理解为“由无变有”，黑灰产的工作室可能没有任何我们常规理解下的手机，取而代之的是一台封装好的机器，甚至是一个电脑软件，它们拆解应用的架构与接口，模拟系统参数和环境，使得向外部发送的数据与真实设备相差无几，从而达到最低成本的作假。然而这种技术最一开始并非为黑灰产所研制，我们常见的云测试，以及PC端的模拟器都是利用这种技术实现的，只不过黑灰产将其用作非法获利，所谓“一把刀可以做菜，也可以杀人”。
而将真机通过修改权限和注入进程，达到批量化控制与模拟真人行为就是篡改，可以理解为“由黑变白”。与伪造不同，篡改是有实体机的，通过与伪造类似的方法，侵入到系统和设备底层，获取最高权限，将实体机进行统一控制和操作，同时也可以伪造各种数据。市面上常见的各种ROOT和越狱工具，各种辅助软件和远程操作工具都是此原理，黑产将其应用在了设备农场，真机群控，以及伪造设备多样性等实践中。
Q
3.黑灰产会对企业造成哪些危害和损失？
结论：成本的浪费，决策的失真
延展：黑灰产会让企业从第一步买量开始就在接收大量虚高的信息，而广告平台会将假量注入到学习模型中，可以想象广告主对“爆量”的假渠道追加预算，广告平台对“爆量”的假子媒体提升竞价能力，是一件多么可怕的事，其实黑灰产往往都在与核减比例做博弈，而实际情况是只要不是100%核减，黑灰产就是盈利的。
对于变现端，情况有所不一样，黑灰产深谙变现逻辑，知道用低端手机模拟高端手机可以增加广告质量，知道哪些广告的价值高就去刷哪些广告，知道做一些简单的后续效果保证竞价能力，知道羊毛怎么薅能避开开发者的策略。但开发者是后知后觉的，往往变现平台通知变现款被核减甚至账号被封时，才知道自己的App被刷得这么严重。
案例：2022年春节期间，某变现平台的网赚类开发者账户遭到大面积核减和封禁，原因是短时间内有大量Android硬改设备伪造高端机型获取表单和中重度游戏的广告，但后续效果奇差，遭到广告主投诉，最后追查到上游流量测进行了处理。我们了解到最高核减比例高达100%并处账号封禁措施，单账户直接损失在春节3天内达200多万，C端用户提现损失达10多万。加上买量侧的成本支出共计近500万损失，相当于一个中型IAA公司的全年利润。
Q
4.风控的基本方法论是怎样的，如何进行防控？
结论：先查设备，再查行为
延展：可以理解设备层面有问题的用户，一定存在风险，如果再加上一些行为方面的聚集和群伙特征的话，风险等级更高。我们当然不能排除一些真实用户拥有技术能力，把自己的手机进行改造（比如自行越狱和重装系统），但这类用户的比例在总体样本中占比实在太低，我们需要防控的是具有规模化的黑灰产团伙，而想要以低成本控制成千上万的设备，则必须要将设备进行篡改，甚至伪造设备，这部分设备对于企业的危害性是最大的。在对设备进行风控时，要对移动端系统以及黑灰产手段有充分了解，单说虚拟机一种作弊方式，就有十几种实现方式，作弊特征往往要在几百个文件路径和内容中筛查和提炼，没有相关经验和人手很难进行持续对抗。
而行为层面则是更后置的风控方法，也就是说必须有了行为，或者一段时间观察是否有行为，才能判断，而行为则是根据设备、账号、网络环境等维度，单向或交叉验证频次，离散度、聚集性、时序性、关联性等特征。一个好的行为策略体系应该是互相补充，层层递进的，因为黑灰产的最大目标，就是尽量达到拟人化操作，这里面的误杀和漏杀比例，完全取决于策略的准确性和完整性。行为策略是最容易实现的，也是以结果为导向的风控方法，但也是相比较而言误杀率最高的，有资源的企业倾向更多使用机器学习代替人工决策。这是一个方法，但黑灰产在不断进化，要保证当前的学习模型和正负样本的及时有效，就需要配备一个特征挖掘和画像处理的团队，成本和收益的平衡是一大难题。
Q
5.如何验证和优化风控的效果？
结论：结果导向，因地制宜
延展：作弊类型多种多样，并不是每一种都要用最严格的方式处罚，“如何风控”和“如何处置”是两码事，更常用的方式是对一台设备或一个用户打上风控的标签，比如ta是一个ROOT用户，并且没有SIM卡，屏幕还设置为常量，针对这些标签，以及后续的行为事件，为其构建立体的负画像（Negative Photograph），再对画像进行评级打分，根据评分确定高中低风险，最后由风险等级和标签确定处置规则，处置规则也应该有永久和临时两种策略。随着时间的推移，也应该有递增和衰减的机制，这里面还需要考虑不同应用自身的特性，例如加速器类产品，就不能用是否开启了VPN或辅助软件定义真伪。
在做好完备的处置策略后，验证策略的效果需要使用到AB Test里的分流概念，将流量按照有无一项策略进行分流实验，控制单一变量，保证同期同频，量化指标可以包含变现效率、留存、ROI以及行为路径，产生实验结果后，还需要一套快速调整策略的后台体系，将准确率和召回率高的策略发布到全局，将表现差的策略降级或剔除，并与其他“无效策略”组成负样本规避风险。
Q
6.风控应该如何与业务进行紧密结合，为业务增长创造价值？
结论：前后联动，双向赋能
延展：市场投放团队、产品运营团队、安全风控团队各自的风控诉求不尽相同，但最终目标都是减少成本损失，提升业务增长，基于这个理念，风控的决策行动应该在整个增长业务中一以贯之，并起到连接和传递的作用，买来的量是假的，后期运营时当然需要额外注意，技术团队当然也要重点分析提炼共性，割裂的数据和标准不一的风控流程无法形成完整的风控体系，有可能还会损害企业利益。
最后，业务安全风控不可能一劳永逸，长期持续的攻防对抗是企业抵制黑灰产的常态，基于上面提到的移动安全风控问题和解答， 希望能够帮助到大家在实际的业务风控中能够有效避坑，少走弯路，确保业务高效增长！
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