反欺诈类产品调研

天御金融反欺诈

From知道创宇

官网：https://www.yunaq.com/product/jrfqz

API文档：https://www.yunaq.com/help/category?id=5f48c4633255140011afe04e

金融反欺诈通过人工智能和机器学习能力，准确识别恶意用户与行为，解决客户在支付、借贷、风控等业务环节遇到的欺诈威胁，帮助客户提升风险识别能力，降低企业损失。

知道创宇的这个产品，主要的亮点在于，基于ZoomEye的网络空间测绘的全网数据，在设备覆盖率上较高。且在产品描述上，在知识图谱的应用上较多，对团伙发现上的偏重较多。

官网：https://www.yazx.com/

风险IP画像：https://www.yazx.com/RiskIP.html

手机号风险画像：https://www.yazx.com/RiskPhoneNumber.html

永安在线的这两种产品，在功能介绍上提及的技术点不是很多。主要的亮点初步看起来是在情报数据的易用性和可量化性上，并且也有结合永安在线多年的反欺诈经验。

Before 黑产情报：https://007.qq.com/before-insight.html?ADTAG=index.head

金融反欺诈：https://007.qq.com/finance-anti-fraud.html?ADTAG=aqpg.head

机器学习聚合情报
- 从安全大数据黑用户库、TSRC白帽子线索、暗网挖掘、黑产活动指标等海量数据中，找出重要的情报
- 聚合多个维度的情报：黑用户库、TSRC白帽子线索、暗网情报、黑产活动指标
安全专家定位威胁
- 根据风险挖掘引擎发现的蛛丝马迹，安全专家能高效准确地定位到威胁的根源
- 结合人工的专家经验
情报网络评估影响
- 我们打造了一个准确可靠的情报网络，可以根据特定黑产行动的频率和强度、黑产资源的活跃情况，精确推断出威胁的影响范围和规模
- 情报网络的构建（定义？），根据黑产活动的总体活跃情况来推断威胁

数美黑产研究院官网：https://www.ishumei.com/research/research.html

图：数美黑产研究院研究成果

综合三家的黑产情报&反欺诈类产品，总体还是处于标签数据输出的阶段，但也能看到都对团伙发现、关联性分析有研究。

比较有意思的是，三家都结合了自身优势的数据，例如知道创宇的网络空间测绘数据、永安在线的黑产对抗经验、腾讯的社交行为数据等。这也告诉我们，对抗黑产也要利用上自身的优势数据。

在技术点上来说，普遍使用了知识图谱构建的方式进行关联性分析、团伙发现。并且对设备覆盖率也总体较高（99%以上）。但对黑产产业链的研究这块目前只看到了腾讯防水墙这边有提及。