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漫谈营销安全
2021-05-05 09:00:00

在业务安全领域,有一个比较重要的分支是营销安全,就字面意思而言,营销安全主要针对的是企业的营销领域,由于现在信息互联网化越来越普遍,且企业之间的竞争力也越来越强,越来越多的企业将业务从传统的线下模式转为线上模式,同时原先线下的营销活动也转为线上营销。于是我们就看到各种类别的营销活动,如大家所熟知的会员类、传播裂变类、优惠券类、游戏类等等,同时也看到业务利用各种数据分析或者模型来辅助达成目标,但实际上真的拉过来的新用户是真的用户吗?或者说从数据的角度来讲,这些数据都“干净真实”?

近几年大家都多多少少听过薅羊毛这个词,其背后实际存在一条产业链,俗称黑产,他们始终在暗处盯着各家公司的营销业务,一旦嗅出利益或者漏洞,会通过各种方式获取廉价资源,比如IP、手机号、证件号、设备数据,并利用这些资源伪装成线上真实的用户数据,通过参与营销活动来骗取公司的营销利益。整个黑产链有明确的上、中、下游的分工,上游主要是一些技术型的输出,也就是一些懂技术的编程人员负责一些软件的输出,比如打码平台、改机工具等,中游主要负责从卡商或者其他第三方获取资源,比如常规需要的认证三要素手机号、身份证、姓名等,下游的主要负责与各个公司对接,也就是将数据“打通”到各个业务线,最终获取利益,当然这还不是最后一步,最后还需要销赃,也就是如何快速脱手这些非法的利益。

举个简单的例子,某家公司需要通过拉新来获取新客源,从而进一步扩大的市场份额,黑产可通过从黑市购买的手机号(实名注册的号码或者虚拟号码)、证件号、银行卡号,然后利用接码平台,批量注册大量新用户,这个时候如果业务方只关注增量规模指标,就很难发现数据背后的猫腻,但如果关注订单转化率,就会发现转化率这个指标并没有达到预期的增长,而营销活动的目标人群也并没有受益很多,因为主要的利益还是让黑产截取了。以上只是简单地描述,实际真实情况远远要复杂得多。正常来说,一家营销业务完善的公司会包含业务安全体系,会从营销活动的安全评估、到上线的事前、事中、事后再到最后的闭环调优迭代,都是完整且有序的,换句话说,业务安全是为整个业务健康正常运转提供强有力地支撑。

一、评审布控

当营销策划敲定后,为了确保营销活动能够按照业务方的目标方向正确执行,业务安全团队需要对整个活动做一次评审布控,整个流程可简单分为8个部分,当然根据不同的业务类型以及公司规模可有所差异。

01 调研评估

调研评估的首要重点是确保营销业务无重大安全缺陷,这里的无安全缺陷指的是活动设计要有界定范围,比如是否确认目标人群、是否设置参与门槛,这个是安全评审的重中之重,因为如果这样的缺陷存在,则风控设计再完美也无回天之力去对抗黑产,例如之前拼多多和星巴克的无门槛券。

02 情报搜集

情报搜集包含两部分内容:对本活动/本公司的情报搜集以及对同行同类业务的搜集,主要关注黑产使用的技术手段以及相关资源数据的特征记录。

03 埋点接入

风控的基础也是数据,在数据充足积累的前提下才能有效地识别风险,因此如何埋点、埋哪些点是这一步的关键点。对于埋点,一般来说可参考正常用户参与活动的整个行为轨迹来埋点,比如正常用户的轨迹是下载、注册、登录、浏览、参与活动、兑换,那可在这6个地方进行埋点;对于具体埋点的数据,主要需依据风控人员对风险类型的理解和策略的设计来挑选。

04 名单预备

最早的风控是从名单/标签识别开始的,虽然现在已经进入智能风控,但该方法依然直接有效,主要根据不同的风险类型选择适合的名单/标签即可。

05 策略设计

规则策略制定需要遵循三点:简单、有效、易守,这个要点在实时对抗过程中更为突出。简单的意思是规则策略尽可能容易计算和调整,每一条规则策略的背后都是决策引擎在做海量计算,因此在制定时需要考虑到性能和计算效率;有效的意思是能从准确度和覆盖度两方面有效识别风险;易守的意思是不容易被黑产识别和绕过;另外,在营销反欺诈里,可通过用户画像、评分模型、图社区模型等有效识别异常用户,其中通过设计用户画像的标签可协助风控人员识别异常用户,评分模型则会对用户的行为做不同的风险评级,图关联模型则可有效识别用户所在的社区以及社区大小,以上这些模型都可以有效识别诸如羊毛党之类的异常用户。

06 预警建立

预警主要便于风控人员及时发现异常攻击,因此这个环节的重点是准确有效,可通过模型进行相关指标的预测。

07 指标选取

与业务的事中监控类似,业务安全部门同样需要在事前准备好看板,这个里面会涉及与风控相关的指标,比如风险识别率、不同决策的分布等等。

08 处罚达成

处罚机制是风控设计的一个重要环节,因为会直接影响用户的使用体验,因此此环节需要与业务部门达成一致方可实施,目前行业内比较通用的处罚手段有三种:打标签、挑战、惩罚。

二、监控识别

当营销活动正式上线时,风控部门一方面需要与业务部门保持信息同步,比如库存的消耗,另一方面需要关注风控指标的变化,当风控预警产生后,需及时快速地分析、挖掘这些变化背后的原因,并快速调整策略与黑产继续对抗。

01 监控

在这个过程中,风控部门需要搭建针对营销活动的风控指标体系,形成可视化工具以及预警搭配使用的机制,当预警产生后,可通过指标数据的变化快速感知风险,比如某个渠道的参与营销活动用户量激增后,其他关联指标比如风控决策结构、IP结构是否发生变化等等。

02 对抗

黑产感知风控拦截后会试探用各类方式去突破风控,比如调整发送频率、增加作案工具等,对于短期的营销活动,需要风控人员具备快速分析数据的能力,能从海量数据中挖掘数据的异常特征,并转化为规则策略快速调试上线;对于长期的营销活动,可通过社区关联、情报信息以及业务反馈不断提高对抗效率。

三、案件归档

当活动结束下线后,业务安全团队需要根据此次产生的案件特征做总结和复盘,主要分为三点:

01 业务反哺

黑产攻击营销活动的目的基本都是为发放的利益而来,通过追踪到的利益最终消费端,可知本次活动黑产的获利点概况,为业务后续的活动策划提供参考信息。

02 案件总结

每次攻击的特征都需要总结并归档到案件库的原因有两点:一方面当产生客诉时,便于业务部门溯源被拦截的原因,另一方面有助于事后分析风控的效果,并为研究黑产的技术趋势提供参考样本。

03 调优迭代

规则策略的调优要靠事后的正样本去反哺,这些正样本可以来自客诉、各类决策验证结果、业务的反馈以及情报信息,可以调整新的特征、维度、阈值等,总之这一步是风控事后的关键步骤。

小结

营销安全是一个需要持续知识迭代更新的领域,不仅因为其与快速更新的互联网营销紧密关联,而且背后的黑产链也在不断研发新的攻击和对抗工具,自知“路漫漫其修远兮,吾将上下而求索”,以上文字仅是本人在这个行业里几年沉浮的浅薄经验,后续也会陆续将所思所得给大家分享出来。

-END-

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