數(shù)據(jù)時(shí)代，安全漏洞和行業(yè)隱私數(shù)據(jù)泄露是金融類(lèi)電信詐騙高發(fā)的兩大誘因。針對(duì)數(shù)據(jù)信息泄露引發(fā)的電信詐騙威脅，一直戰(zhàn)斗在反詐前線(xiàn)的360數(shù)科集團(tuán)成立反詐專(zhuān)項(xiàng)小組，由信息安全團(tuán)隊(duì)與風(fēng)控團(tuán)隊(duì)牽頭組建，基于信息安全與智能反欺詐技術(shù)手段，進(jìn)一步升級(jí)反詐攻防體系，全方位保障用戶(hù)資金安全。自2020年1月以來(lái)，360個(gè)科目成功識(shí)別并阻止了13379名受騙客戶(hù)，幫助用戶(hù)直接損失1.7億元。

據(jù)介紹，360個(gè)科目的反欺詐系統(tǒng)由Argus智能控制引擎、反欺詐自動(dòng)識(shí)別模型、山海安全形勢(shì)感知系統(tǒng)構(gòu)成，可以追蹤電信欺詐的全過(guò)程，實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)篩查、警告、識(shí)別、分析、決策、處理。事前，通過(guò)大數(shù)據(jù)分析感知風(fēng)險(xiǎn)狀況，利用機(jī)械學(xué)習(xí)、AI智能分析實(shí)時(shí)做出風(fēng)險(xiǎn)智能決策，及時(shí)制止。憑借自研的130個(gè)對(duì)話(huà)機(jī)器人以及966個(gè)IVR(互動(dòng)式語(yǔ)音應(yīng)答),使得針對(duì)大規(guī)模用戶(hù)群體的觸達(dá)和服務(wù)成為可能。

金融類(lèi)電信詐騙總體上降低校園貸款詐騙金額最多

隨著網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物和信用消費(fèi)的普及，電信詐騙不局限于人們口袋的錢(qián)，而是向網(wǎng)絡(luò)貸款平臺(tái)的錢(qián)前幾天，武漢財(cái)經(jīng)政法類(lèi)大學(xué)的博士生被騙走了10萬(wàn)元，招募的是近年來(lái)高發(fā)的校園貸款詐騙，在詐騙犯面前，無(wú)論年齡大小和學(xué)歷高低，都不可避免地受到損害。

360數(shù)科反欺詐實(shí)驗(yàn)室數(shù)據(jù)顯示，春節(jié)后金融類(lèi)電信欺詐有上升傾向，但總體發(fā)生數(shù)量比去年同期減少。以注銷(xiāo)校園貸、網(wǎng)購(gòu)?fù)素?、調(diào)整費(fèi)率為名的電信詐騙受害者多為剛畢業(yè)的大學(xué)生，其中90后占比達(dá)45%。其中，取消校園貸款欺詐最多，欺詐金額從數(shù)千元到數(shù)十萬(wàn)元不等，單筆最高欺詐金額超過(guò)70萬(wàn)元。在地區(qū)分布方面，北京、上海、廣州等一線(xiàn)城市受害者分布最多。

隨著新型電信詐騙種類(lèi)的誕生，電信詐騙手法也與時(shí)俱進(jìn)。與以往電信詐騙單兵作戰(zhàn)的方式不同，如今的電信詐騙團(tuán)伙呈現(xiàn)集團(tuán)化、專(zhuān)業(yè)化、精準(zhǔn)化詐騙的特征，并形成詐騙-分流-洗錢(qián)的完整分工鏈條。詐騙鏈路長(zhǎng)、詐騙技術(shù)不斷升級(jí)、詐騙分子多隱匿在境外，這也給破獲電信詐騙案件、追回財(cái)產(chǎn)損失<愛(ài)尬聊_尬聊百科>帶來(lái)了層層阻礙。

　　風(fēng)險(xiǎn)態(tài)勢(shì)監(jiān)測(cè)識(shí)別高危用戶(hù) 科技助力精準(zhǔn)電話(huà)攔截

據(jù)360數(shù)科反詐團(tuán)隊(duì)介紹，安全漏洞和行業(yè)隱私數(shù)據(jù)泄露是導(dǎo)致金融類(lèi)電信詐騙高發(fā)的兩大誘因，個(gè)人數(shù)據(jù)信息一旦暴露，會(huì)被非法獲取的黑客或者詐騙分子拿去進(jìn)行撞庫(kù)，撞庫(kù)成功后，黑產(chǎn)團(tuán)伙拿著更具體的個(gè)人信息實(shí)施進(jìn)一步詐騙，社會(huì)危害極大。信息安全、個(gè)人隱私保護(hù)成為金融行業(yè)共同面臨的巨大挑戰(zhàn)。

經(jīng)過(guò)電信欺詐案例的深入分解和分析，360個(gè)科目的信息安全和控制團(tuán)隊(duì)逐一分解欺詐流程，有針對(duì)性地輸出欺詐對(duì)策。另一方面，基于黑產(chǎn)集團(tuán)挖掘工具，追蹤數(shù)據(jù)泄露軌跡，建立欺詐風(fēng)險(xiǎn)警報(bào)信息庫(kù)，深入學(xué)習(xí)建模技術(shù)，建立不同欺詐課程的欺詐認(rèn)識(shí)模型。

另一方面，可實(shí)時(shí)監(jiān)視用戶(hù)的貸款行為，正確描繪貸款行為，分為普通賬戶(hù)、可疑賬戶(hù)、風(fēng)險(xiǎn)賬戶(hù)，監(jiān)視用戶(hù)有異常貸款行為時(shí)，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)引起警告，用戶(hù)行為會(huì)被電話(huà)阻止，進(jìn)一步保障用戶(hù)的資金安全。

織密信息安全防護(hù)網(wǎng)絡(luò)全面保護(hù)用戶(hù)資金安全

目前，360個(gè)科目的反饋系統(tǒng)集成了360個(gè)集團(tuán)的黑灰產(chǎn)大數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)、AI能力和跟蹤技術(shù)，基于自己的大量交易模型和風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)模型，對(duì)于重要的貸款交易環(huán)節(jié)，可以實(shí)現(xiàn)貸款前、貸款中、貸款后的全過(guò)程的預(yù)防管理針對(duì)電信詐騙產(chǎn)業(yè)鏈中個(gè)人隱私信息泄露的管理問(wèn)題，360個(gè)部門(mén)建立了對(duì)外和對(duì)內(nèi)兩個(gè)攻防系統(tǒng)。

對(duì)外基于安全信息，第一時(shí)間獲得網(wǎng)上安全輿論，數(shù)據(jù)泄露信息，欺詐活動(dòng)信息，通過(guò)多部門(mén)合作和自身安全攻防技術(shù)，堅(jiān)決有效地打擊犯罪和數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題。同時(shí)，利用山海系統(tǒng)形勢(shì)感知技術(shù)，實(shí)時(shí)監(jiān)視暗網(wǎng)、黑市，定位犯罪者信息、犯罪證據(jù)，定期提交公安機(jī)關(guān)。

內(nèi)部利用ATTamp的CK模型，建立完整的防御系統(tǒng)，嚴(yán)格控制黑客入侵和安全問(wèn)題帶來(lái)的數(shù)據(jù)泄露和威脅。另一方面，在技術(shù)水平上進(jìn)行隱私數(shù)據(jù)識(shí)別、數(shù)據(jù)加密、安全存儲(chǔ)、通道加密等多方面的工作，實(shí)時(shí)監(jiān)視黑客是否入侵偷取數(shù)據(jù)，另一方面，通過(guò)管理機(jī)制，將人工智能技術(shù)應(yīng)用于各個(gè)環(huán)節(jié)，不僅降低成本，提高效率除了

之外，360個(gè)科目的信息安全團(tuán)隊(duì)也組成了攻防隊(duì)伍，開(kāi)展黑灰產(chǎn)業(yè)界的研究和管理，預(yù)先感知欺詐集團(tuán)的最新動(dòng)向，希望早日防止正確的打擊。

目前，360個(gè)科目已構(gòu)建以數(shù)據(jù)安全、人工智能等技術(shù)為中心、打擊黑灰產(chǎn)的立體防御系統(tǒng)，通過(guò)技術(shù)手段、產(chǎn)品手段、運(yùn)營(yíng)手段合作打擊電信詐騙，全面保護(hù)用戶(hù)資金安全。對(duì)外則聯(lián)合各地公安、司法機(jī)構(gòu)、行業(yè)組織與媒體合作，共同打擊數(shù)據(jù)泄露、電信詐騙犯罪，構(gòu)筑防信息泄露、防詐騙的全流程防線(xiàn)，共同構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)安全治理新生態(tài)的理念。