icon全域欺诈场景 | 典型风险场景icon
营销活动欺诈: 羊毛党恶意参与营销活动,通过红包/商品秒杀、批量抢券、虚假裂变骗补贴、虚假投票等手段,将营销费用被薅走。
交易欺诈: 在交易环节中存在的黑产欺诈风险,包括恶意退单/差评/骗补贴、恶意下单占库存、刷票占座、会员/点卡代充等。
数据盗爬: 行业竞争数据、高价值内容等盗爬行为。
接口攻击: 在没有合法身份和安全环境下访问API服务,实施非法调用和滥用,浪费基础设施成本,恶意骚扰用户。
账号欺诈: 黑产通过血汗工厂/积分墙/自发等手段,完成批量垃圾注册、拖库撞库、账户盗用、暴力破解、晒号养号、共享账号、钓鱼等欺诈行为。
渠道推广欺诈: APP推广中的虚假安装/激活/重复激活、电商/O2O刷单骗信誉、内容看/赞/转刷量等作弊行为。
广告欺诈: 广告投放中的流量作弊、点击骗取、僵尸网络攻击等行为,极大影响广告投放ROI。
icon挑战 | 企业面临的业务反欺诈挑战icon
多业务支持

构建企业统一集中的业务反欺诈能力,支持核心业务所覆盖的全部业务范围,避免营销资源在任何一个点的流失,保证企业业务的健康快速发展。

全渠道防控

支持APP、微信公众号/小程序、Web门户、电销、合作代理等立体渠道矩阵,当渠道之间有协同联动时(如APP和微信公众号之间),需对全链条流程进行防控,不留短板。

跨团队协同

反欺诈的效果不仅取决于科技部门,还需要业务部门、风控部门、科技部门共同协同配合;企业总部与分公司之间的协同配合也至关重要。

业务风险隐蔽化、随机化

营销目标的层次化、营销资源的分散化、营销玩法的多样化和渠道的碎片化,会带来黑产行为的随机性,以及短板的黑天鹅化,防控难度的指数级上升。

应对不断进化的资深黑产

黑产的行为是不确定的,其技术手段也进化的越来越快,为了能够应对黑产的进化,需要为整个反欺诈体系安上“智能大脑”,使其成为一个可自进化的生命体系统

构建多维度多层次反欺诈体系

一方面是能力构建,实现面向黑产的多元反欺诈及实时处理能力;另一方面是体系构建,打造一个面向全链条和全生命周期的多维、动态、协同、柔性自适应的智能体系

业务安全建模方法论完善

业务漏洞很难用技术手段弥补,面对频繁的营销需求、层出不穷的营销新玩法,需要成熟的营销活动策划、执行和分析方法论,在业务规则层面构建安全壁垒。

安全目标和业务目标之间的平衡

安全是为了业务服务的,尽管会通过牺牲小部分用户体验和业务效果来实现安全,也要始终平衡安全和业务之间的关系。

icon体系设计 | 方法论 - 最佳实践icon
嵌入“智能大脑”,对抗不断进化的、用AI武装的黑产

跨业务赋能:站在更广泛和深入的视角洞察业务,形成经验复制,同时沉淀海量脱敏数据。 AI模型自进化:渐进式的迭代学习,实现模型优选。 “液态化”:面对新领域,用业务自有数据训练模型;通过与黑产对抗适应新威胁。

打造全链条、全周期的防控机制

从时间维度上看,一方面在防控阶段上连接事前/事中/事后的手段,另一方面在业务全链条周期上整合联动多个业务节点的防控。 从空间维度上看,从黑产工具检测到行为分析和主动防御/处置,多层次渐进防控,逐步深入。

“业务、技术、数据”三引擎防御

对跨行业的通用营销活动模型进行抽象,形成通用营销活动建模方法论,并针对垂直行业形成领域模型。 在业务目标的指引下有效进行风险识别和动态防御。 结合海量风险数据和自沉淀黑名单库,拦截高危用户。

注重用户隐私保护,规范使用数据

需要用户敏感数据时,在用户自己的设备上完成计算,将用户隐私数据转化为不敏感的判断结果,规避隐私问题。

构建动态协同的主动防御体系

协同:前端和服务端技术配合;跨多渠道协同;多业务之间形成联防联控和经验输出。 主动:基于业务预测和未知风险发现,诱捕黑产和分流。 动态灵活:技术实现动态化,提升不可预测性;防控能力原子化,使能力与业务松耦合,通过策略灵活组合。 柔性自适应:根据风险等级、业务价值、投入规模等选择恰当的黑产识别和处置手段,降低误杀,提升用户体验。

icon体系设计 | 模型体系 - 多维风险识别模型icon

从设备、身份、行为、关联等多个维度进行风险识别,层次化用户风险等级,避免非黑即白的是非判断。

icon体系设计 | 模型体系 - 「5层3域」反欺诈能力矩阵icon
icon产品 | 核心特性icon
黑产工具检测

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。 精准|广覆盖|迭代快

终端威胁态势感知

基于终端环境画像技术发现Root越狱、虚拟定位、木马、注入、调试、设备篡改等;结合IP画像技术,实现IP地址类型、代理及VPN识别;通过手机号画像识别黑产号码、虚拟号码、通信小号、物联网及海外卡。穿透|海量|实时更新

人机识别

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。实时|精准|持续

欺诈模式识别

面向安全场景和全链路流程,定制化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%。 冷启动|防误判|自进化|实时高效

持续跟踪画像

基于账户、设备、环境、行为、关联等多维度特征构建用户画像,在业务全链路的多个环节实现联动,通过复杂算法对风险态势持续计算和评估,避免基于弱特征的简单规则和单次判断带来的漏判,实时识别黑产。持续|联动|实时|防漏判

团伙欺诈识别

基于时域、空间、频度等维度,针对行为、设备/账号、位置/IP构建关系网络,通过动态社团分割、风险传播、名单感染等无监督算法,实时发现团伙分布详情,防御团伙欺诈。 多维|多层|关联

动态自适应处置

基于风险态势评分,综合企业安全策略、风险类型、资产价值、用户体验等因素,给出匹配场景与风险等级的处置策略,动态使用隐式挑战、智能CAPTCHA、生物认证、身份核验、人工核查、柔性处置等防御手段。自适应│灵活│柔性

隐式生物挑战

将巧妙设计的“交互测试”嵌入到用户使用应用的过程中,用户在不觉察到体验发生任何变化的情况下,在不知不觉中做出响应,进而基于响应的行为数据和机器学习模型区分真实用户和机器操作。 无感知|行为生物

多因子增强认证

基于设备指纹、终端安全防护组件等移动安全认证技术,实现“人-设备-应用”的强绑定,提供人脸、声纹、扫码、语音、短信、软令牌等超过20种认证方式和灵活的认证策略,建立和保护用户唯—的数字身份,有效解决拖库撞库、弱密码、身份冒用等问题。 多因子|安全│无密码

智能CAPTCHA

结合行为生物分析与机器学习,智能区分人机操作,根据风险程度自适应切换验证码难度及类型,支持无感、点按、滑动、文字图片点选、语序、空间推理等验证形式,防范恶意流量攻击,提升用户体验。 无感体验│全场景覆盖│智能适应│精准防御

API接口保护│恶意机器流量防御

面向政府、航旅票务、电商、金融等平台面临的接口攻击、数据盗爬、数据破坏和数据污染等问题,基于智能反爬虫模型、人机识别、API动态令牌、动态混淆加密等核心技术,辅以风险数据库,多层次多维度过滤恶意机器流量,保护企业数据资产安全,抵御企业资源恶意占用。多层│实时│智能

自进化学习

构建自进化学习引擎,基于海量脱敏数据挖掘黑产高维特征,通过自攻防博弈训练完成渐进式的迭代学习,实现未知风险挖掘以及新规则/新模型发现,并通过冠军挑战者模式进行模型A/B测试和优选,采用延迟反馈策略观察线上应用效果,防止突发小概率事件引发模型的”畸变“。自进化|数据脱敏│智能迭代

icon产品 | 功能架构icon
icon产品 | 功能:数据整理与处理平台icon

数据整合与分析平台负责采集、整合和处理平台需要的各类反欺诈数据,包含脱敏用户信息、设备信息数据、实时业务数据、历史业务数据和第三方数据,是整个反欺诈系统的输入层。

设备终端数据

包含设备硬件、操作系统、网络协议栈、浏览器、应用层信息、GPS数据、IP地址、WIFI列表、基站数据等。Andriod平台>1000、iOS平台>100、Web平台>350。

高强度设备指纹

经过实验室上万款真机测试认证。上亿现网真实用户使用认证。 极端条件下仍可确保稳定性和抑制冲突率。

威胁情报数据数据

欺诈设备指纹库,欺诈手机号,欺诈IP。

归属地解析数据

银行卡归属地,身份证归属地,手机号归属地, IP归属地。

定位数据

GPS+CELL-ID+IP+WIFI 融合定位,GPS、CELL-ID、IP、WIFI 独立定位。

客户业务数据

用户基础数据(脱敏):注册信息、用户标识、用户账号等,用户实时业务数据:注册、登录、业务活动等环节的数据,用户历史业务数据:用户历史上的业务活动信息,客户自有名单数据:黑、白、灰名单数据。

icon产品 | 功能:规则引擎 - 多维度规则因子icon

产品 | 功能:规则引擎 - 多维度规则因子

icon产品 | 功能:机器学习引擎icon

提供“一站式”机器学习服务平台,集数据读取、数据预处理、特征工程、模型训练、模型评估、模型部署、在线预测和监控等模型全生命周期管理功能于一体。

icon产品 | 功能:机器学习引擎 - 融合模型服务icon
垃圾注册识别模型

挖掘猫池、接码平台、小号/黑号/虚拟号、注册机、IP代理等工具特征,检测批量机器脚本攻击,精准识别规模化虚假注册。

秒杀作弊识别模型

对商品及优惠券等秒杀场景下的行为序列特征、操作时长特征,以及秒杀后续行为特征等进行建模,及时发现作弊行为。

渠道推广作弊识别模型

对利用篡改设备、云手机、虚拟机和手机农场等批量装机、激活行为进行特征提取,并能够识别通过积分墙进行肉刷的行为。

虚假裂变识别模型

基于行为频度、内容偏好、关联网络等行为特征,防御异常邀请好友、分享、奖励领取、提现等欺诈行为。

恶意机器人识别模型

标记机器人脚本与真实用户的请求会话数据和访问数据之间的差异,利用 CNN 进行攻击模式识别,对业务行为轨迹数据进行建模分析,发现恶意机器人的异常模式,准确识别恶意流量。

人机识别模型

通过深层神经网络挖掘和提取人类特有的2000+生物行为指标,选取30种特征来创建人机检测模型,结合分析业务上下文中的操作行为序列,精准识别恶意机器人。

黑产特征画像模型

对用户相关的设备、手机号、IP、位置进行多属性画像,在充分的标注数据情况下,通过GBDT、XGBoost、LR、FM、Smote、RandomForest、LDA学习欺诈模式,形成丰富的欺诈规则链和黑产知识库。

团伙挖掘模型

通过图挖掘算法,如PageRank、Label Prapogation等算法在没有预先标注样本情况下,挖掘潜在欺诈团体,并发现欺诈团体作案特征。

欺诈样本标注模型

通过异常检测算法,通过Iforest、DBScan、Kmeans,在没有或仅有少量标注样本情况下,发现异常样本数据,并通过领域专家分析最终确认欺诈样本,为有监督学习提供样本支撑。

未知风险发现模型

无监督模型,无需任何训练数据和标签,通过发现用户的共性行为,以及用户和用户的关系来检测欺诈。异常定义没有标准答案,在具体应用场景中,需要结合预期检出率设定合理的异常占比以及阈值。

自进化学习模型

利用深度学习网络深层次提炼特征能力,实现从显式欺诈样本到隐式欺诈样本,部分欺诈特征到全部欺诈特征学习的推导过程,增强对抗未来新欺诈模式的能力。

icon产品 | 功能:机器学习引擎 - 可视化离线建模icon
丰富的算法库,支持定制化和扩展
支持数据预处理(如条件筛选、one-hot编码、string index编码、PCA降维等)、特征工程(如分组统计、连续值分桶、字段截取、min-max归一化等)、 有监督(LR、FM、RF、SVM、Xgboost、PageRank等)、无监督(自研无监督团伙挖掘算法等)等60+算子。
强大的数据理解力
支持各种格式文件、数据源抽取,图形化的抽取算子,并进行数据的交互式探索。
 
 
良好的可视化能力
支持可视化数据探索、可视化数据预处理、可视化建模、可视化验证、可视化评估、可视化结果展示等,覆盖业务分析人员、数据分析人员或技术开发人员,学习曲线平缓。
 
 
平滑迁移到生产环境的能力
提供流式特征计算和在线预测服务,轻松实现将训练的模型向生产环境的迁移。
icon产品 | 功能:机器学习引擎 - 在线运营分析icon
运营监控,数据驱动
模型运行效果在线监控
模型服务上线之后,提供可视化统计报表和图表,如全局画像、关键用户画像和关联图谱等,便于运营人员对模型效果进行监控和分析。一旦发现效果跟预期有差异,可回到“离线建模平台”,对模型进行重新训练。
完善的运维体系
提供权限管理,性能监控等运维监控功能,帮助用户排查和定位问题。 
监控中心功能示例:将筛选出来疑似欺诈账号对应的指标值(如账号1天内关联的IP数)与所有账号的指标均值进行对比,来辅助业务专家进行判断。
icon产品 | 功能:流式实时计算引擎icon

闪烁 · 流式大数据实时计算平台,支持每天百亿次以上的多维度毫秒级实时复杂计算,具有低延迟、高实时、长周期以及高复杂度的特点,能够应对各种反欺诈场景的实时计算需求。

多维度高并发 超高吞吐量,面向多维度流式数据,海量并发下实时响应
高可靠与高扩展 通过水平扩展,快速和稳定支持激增的流量和计算请求
灵活定义指标计算逻辑 内置聚合(count、avg、max、min、k阶中心距、方差)去重统计、Top、关联、趋势、序列等指标算子,支持秒、分、时、天及月度的时间粒度,并支持自定义计算公式
分层计算架构 客户端API计算层和服务端流式计算、预计算层
全链路监控 提供实时服务平台高可靠运转监控系统,实现数据流转全数据链路性能监控、数据服务组件监控、分布式计算引擎监控以及系统级资源使用情况监控等功能
icon产品 | 功能:决策流引擎icon

决策流引擎提供丰富的决策管理功能组件,包含黑白名单组件、规则集组件、机器学习模型组件、决策矩阵组件、处置策略组件等。通过可视化界面,业务人员可拖拽式地实现对各功能组件的单独或组合使用,满足复杂风险决策与处置场景的需求。

决策流组件说明
黑白名单组件:可支持选择多种类型的黑白名单,执行决策时取名单的并集
规则集组件:包含多条规则的集合
机器学习模型组件:支持主流的PMML模型、Python模型,包含垃圾注册识别、恶意机器人识别等安全场景模型,以及团伙欺诈挖掘等通用模型
决策矩阵:用于基于多元因子变量进行复杂决策的逻辑设计与执行 处置策略:选择在各种分支决策评分情况下的处置方式决策
各功能组件的结果既可以被系统记录下来作为判断结论,也可以后续步骤作为下选择下一个处理步骤的输入和依据。
icon产品 | 功能:智能处置引擎icon

基于智能决策引擎输出的风险态势评分,综合企业安全策略、风险类型、资产价值、用户体验等因素,向客户业务系统反馈匹配场景与风险等级的处置策略,业务系统可动态使用隐式挑战、智能CAPTCHA、生物认证、身份核验、人工核查、柔性处置等防御手段。 通过可视化管理平台,可根据业务需求为不同行业、不同客户、不同业务场景灵活配置处置策略。

icon产品 | 功能:可视化风险管理icon
风控管理与分析
风险大盘 风控人员可以通过风险大盘功能,洞察风险趋势、风险地图、风险操作分布、风险时段分布等,及时调整风控策略。 相关报表和图表亦可依据客户业务需求进行灵活配置和定制化开发。
风控日志 通过风控日志可以看到每个操作的风险详情,包含风险分数、建议策略和命中规则等,支持风控人员对事件进行完整追溯。
效能分析 提供整套系统的效能监控报表、规则运行报表、模型监控报表、欺诈关联图谱和模型结果可视化展示等功能。通过效能分析模块,风控人员可以及时获知系统的风险识别效果,为系统调优提供科学依据。
icon产品 | 功能:可视化案件管理icon

系统自动决策与人工事后分析有效结合,逐步磨合、调整和优化,提高自动化决策准确性和比例。

案件管理
事件输入
案件的输入包含系统工单和人工录入。系统工单主要指在规则配置时支持针对不同的事件响应策略设定生成的核查单;人工录入主要包含客服录入和分行网点录入。
任务分配
案件任务支持系统自动分配和手动分配。系统自动分配指通过按照配置规则,核查单自动进入不同队列。手动分配指具备分配权限的人员,手动将任务指派给具体的人员。
 
 
核查单处理
案件处理流程包含初审、复审、驳回和重审。操作人员只需在列表中双击核查单,即可进入分析受理页面,对事件进行初审或复审操作。
核查单归档
经过人工审核后的核查单,依据最终处理结果自动归档到案件库、疑似欺诈事件库、清白件库,用于后续调优规则和模型。
icon产品 | 功能:系统配置管理icon

系统管理平台提供提供完善系统管理功能,具备金融级安全要求,将超级管理员权限分配给系统管理员、安全管理员、风控管理员,"三员"相互独立、相互制约,杜绝系统操作风险。

其他功能

提供如错误日志、风控接口调用日志等相关辅助功能,便于开发人员进行错误定位。

审计管理

提供完善的系统操作审计功能,可再现操作痕迹。对关键操作(如规则、模型、场景的修改、上线、下线等)做出单独分类以便稽查。

权限管理

支持对公司、机构、用户、应用、资源和角色的配置管理,不同角色赋予不同的权限。当操作人员登录系统时,系统会根据所属角色的相应权限显示不同的功能菜单,屏蔽其不具备的按钮,杜绝系统的操作风险。

配置管理

提供系统基础配置功能,支撑整套系统的灵活性。如报表图表的展示字段配置功能、系统风控开关配置功能和人工事后审核案件抽样比例配置功能等。

预警管理

支持配置预警人员群组、预警内容模板和预警策略。当相关的风险事件数达到预警阈值时,系统会自动通知相关责任人。

icon产品 | 集成部署 - 双集成模式支持icon
icon产品 | 集成部署 - 部署组件清单icon

基于分布式微服务架构思想,核心服务之间松耦合,所有核心服务均支持独立的横向扩展。 采用的中间件均支持灵活、稳定、可扩展的分布式集群部署模式。 专业实时的监控容错保障任何单点故障第一时间洞悉,系统自动化恢复,最大限度保障业务连续性。

icon产品 | 集成部署 - 部署架构icon
超高并发与超低延时 集群部署支持TPS达百万笔每秒,平均时延低至10毫秒级别
服务独立水平扩展 任何核心服务都支持独立水平扩展,仅需拷贝安装包到新节点,配置负载均衡策略并启动,即可完成新节点扩展
服务在线热部署 通过自研容器方案,实现热部署、增量部署和统一部署,并支持新节点自动发现,高效运维
Free-Style扩展模式 基于“性能管道理论”,掌握核心服务对CPU、内存、网络IO和磁盘IO的消耗特性,依据新增或调整的服务器资源,动态调整部署方案(任意数量和配置),实现性能和可靠性最优
存储及数据高可靠及分布式一致 关系型数据库通过高可用集群支持分布式节点的数据强—致性;缓存支持平滑扩展,基于Paxos算法保证数据的分布式—致性,确保高可靠
单元化部署及扩展 将需要频繁进行通信的核心服务与数据存储部署到同一台服务器,并通过单元化的方式进行扩展,同时满足扩展性及性能
遗留系统融合 支持与客户业务系统灵活整合与合并部署,支持复用已有的中间件,如数据库、缓存等
icon技术 | 全链路反欺诈技术全景icon
icon安全场景方案icon
营销活动反欺诈 精准有效防御羊毛党恶意参与营销活动,避免营销费用被走
数据反盗爬 防御行业竞争数据、高价值内容等被盗爬行为
交易保护 实时监测在交易、提现等环节中存在的异常风险,并提供保护措施
接口保护 确保只有合法身份和安全环境才能访问API服务,拒绝非法调用和滥用,节省基础设施成本
账号保护 精准识别和防御批量垃圾注册、拖库撞库、账户盗用等欺诈行为
渠道推广反欺诈 识别APP推广中的虚假安装、虚假激活、重复激活、刷量等作弊行为
广告反欺诈 监测广告投放效果,实时识别刷量等作弊行为,提升广告投放ROI
icon安全场景方案 | 账户保护icon
icon安全场景方案 | 营销反欺诈icon
icon安全场景方案 | 渠道推广反欺诈icon
icon安全场景方案 | 交易保护icon
icon安全场景方案 | 数据反盗爬icon
icon安全场景方案 | 接口保护icon
icon安全场景方案 | 广告反作弊icon
icon行业解决方案icon
互联网 为电商、新零售、航旅、O20、游戏、社交、直播等互联网企业提供全流程营销反欺诈解决方案
金融 为银行、证券、保险等金融企业提供业务风控解决方案,解决交易、营销活动作弊等—系列业务问题
政务 为政府、大型企业提供业务安全解决方案,解决机器人查询、盗取网站资源等安全问题
新媒体 为新闻、新媒体等企业提供业务安全解决方案,解决爬虫盗取资源、刷赞、刷评论等问题
教育 为教育行业企业提供业务安全解决方案,解决平台资源盗取、恶意抢课等问题
icon成功案例—某银行反欺诈风控服务icon
问题
虚假拉新:新用户可免费领取15元话费券(满50元可用)。黑产利用批量虚假注册,获得大量免费话费券,进行转卖获得高额利润 薅羊毛:新老用户完成任务可获得抽奖机会,即可获得金条碎片、现金等,黑产使用大量虚假账号登录抽奖,造成高额利益损失,正常用户却无法参与
实施效果
2000万 每月平均减少损失。99% 欺诈账号被拦截。
 
 
解决方案
通过芯盾营销反欺诈解决方案( MOFD ),结合数据挖掘、关联网络、智能模型等方案,有效提升风控能力,精准有效识别欺诈团伙。
 
服务
针对银行每个业务特点,芯盾时代提供联合建模及策略定制服务,大大提升了原有模型的效果。采用私有云部署方式。
icon成功案例—某证券营销反欺诈icon
问题
为了推广移动端APP,公司推出下载APP可抽奖的营销活动,但数据显示活动奖励90%被黑产工作室窃取,营销活动无法正常开展。
实施效果
超1亿 节省营销活动费用。99.9% 欺诈账号被识别。
 
 
解决方案
通过芯盾营销反欺诈解决方案( MOFD ),结合设备指纹、人机识别、行为序列、关联图谱等方案,有效提升风控能力。
 
服务
针对券商具体业务,芯盾时代提供联合建模及策略定制服务,大大提升了原有模型的效果。根据客户使用场景及要求,采用私有化部署方式。
icon成功案例—某互联网电商营销反欺诈icon
问题
虚假拉新,新用户下载APP进行注册登录后可获得30至50元不等的优惠券,黑产利用批量虚假注册获取大量优惠券,进行转卖获得高额利润。 薅羊毛,日常营销活动投放的优惠券,黑产使用大量虚假账号获取,造成高额利益损失。
实施效果
500万 月均节省营销活动费用。 98% 欺诈账号被识别。
 
 
解决方案
通过芯盾营销反欺诈解决方案( MOFD ),针对全链路流程实时布控,结合智能风险预测、智能风险识别、决策、防御、分析,有效提升风控能力,精准防御黑产。
 
服务
反欺诈模型/策略服务,针对客户的全维度特征挖掘及分析,定制符合电商企业业务要求的规则策略和反欺诈模型,降低欺诈风险带来的损失。 根据客户使用场景及要求,采用私有化部署方式。
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    山石网科运维安全网关

    将运维管理和运维安全理念相融合,通过身份认证、权限控制、账户管理、操作审计等多种手段,完成对核心资产的统一认证、统一授权、统一审计,全方位提升运维风险控制能力。

    安全可靠

    高效稳定

    移动安全态势感知分析平台

    指掌易移动安全态势感知分析平台(MSA)通过分析移动信息化过程中的各类业务安全数据,平台可以评估政移动环境的安全态势,通过可视化呈现,为管理者实施管理和决策提供全面而可靠的依据。

    高可用

    功能完备

    蚂蚁金服蚂蚁风险大脑—业务反欺诈

    基于蚂蚁金服十多年风控实战经验沉淀,依托金融级智能实时风控引擎,结合设备指纹、人机识别、指纹和人脸等生物核身技术,利用 AI 人工智能算法精准识别和防控各类业务风险,建立事前防范、事中监控及事后分析的全流程风险体系,解决账户、营销、交易等关键业务中的欺诈问

    安全可靠

    高效稳定