大数据安全治理与防范——反欺诈体系建设

1. 凝结一线大厂安全团队十多年的安全对抗实战经验，帮助读者学习大数据安全治理与防范的背景、关键技术和对抗思路，手把手教你打造反欺诈对抗系统。 2. 本书将理论与实战相结合，不论你是网络安全相关从业人员，还是大数据安全方向的初学者，本书都可作为你入门大数据安全对抗的一本推荐读物。 3. 既介绍黑灰产技术洞察，又涵盖大数据安全对抗技术，再结合反欺诈实战案例与运营体系建设，让大数据安全简单易上手。

   随着互联网的蓬勃发展以及大数据时代的到来，新的欺诈安全问题不断涌现，这也诞生了一个新的概念——大数据安全。大数据安全指的是针对大数据时代背景下的安全风险，使用大数据、人工智能等新兴技术建立对抗体系，进而进行安全治理与防范。本书旨在对大数据时代背景下的欺诈安全问题、大数据平台工具、反欺诈对抗技术和系统进行全面的阐释，以帮助读者全面学习大数据安全治理与防范的背景、关键技术和对抗思路，并能够从0到1搭建一个反欺诈对抗系统。
本书作为入门大数据安全对抗的理想读物，将理论与实践相结合，既能加强读者对大数据安全对抗的安全场景和技术原理的理解，又能通过复现反欺诈实战中的内容帮助读者培养业务中的安全对抗能力。无论是大数据、信息安全相关从业人员，还是有志于从事大数据安全方向相关工作的初学者，都会在阅读中受益匪浅。

张凯，现任腾讯专家工程师。一直从事大数据安全方面的工作，积累了10多年的黑灰产对抗经验，主要涉及游戏安全对抗、业务防刷、金融风控和反诈骗对抗系统等。 张旭，现任腾讯高级工程师。主要从事大数据下黑产安全对抗业务、反诈骗对抗系统开发方面的工作。曾参与中国信息通信研究院《电话号码标记应用技术要求》行业标准制定，并为《电信网络诈骗治理与人工智能应用白皮书》提供行业技术支持。

第1部分大数据安全基础
第1章绪论2
1.1大数据时代的兴起2
1.2安全风控新挑战3
1.3大数据安全治理架构4
1.4本章小结7
第2部分黑灰产洞察
第2章黑产现状与危害10
2.1电信网络诈骗10
2.1.1诈骗的类型及危害11
2.1.2诈骗的特点13
2.2营销欺诈15
2.2.1欺诈的类型及危害15
2.2.2欺诈的特点17
2.3金融欺诈18
2.3.1欺诈的类型及危害18
2.3.2欺诈的特点19
2.4其他类型19
2.4.1网络20
2.4.2网络赌博20
2.4.3诱导引流21
2.4.4网络洗钱22
2.5本章小结23
第3章产业工具24
3.1养号工具24
3.1.1猫池24
3.1.2接码平台26
3.1.3打码平台26
3.1.4群控和云控系统27
3.2设备工具27
3.2.1改机工具28
3.2.2多开软件29
3.2.3虚拟定位工具29
3.2.4全息备份30
3.3IP工具30
3.3.1代理IP31
3.3.2秒拨IP31
3.3.3IP魔盒32
3.4自动化脚本工具32
3.4.1按键精灵32
3.4.2Auto.js32
3.5本章小结33
第3部分大数据基础建设
第4章大数据治理与特征工程36
4.1大数据平台37
4.1.1计算框架38
4.1.2存储方式39
4.1.3计算模式39
4.2大数据治理40
4.2.1数据模型40
4.2.2元数据管理41
4.2.3数据质量管理41
4.2.4数据生命周期管理42
4.2.5数据安全42
4.3数据清洗43
4.3.1缺失值处理43
4.3.2异常值处理43
4.3.3归一化与标准化45
4.4特征工程46
4.4.1特征提取和构建46
4.4.2特征学习46
4.4.3特征评估与选择49
4.5本章小结52
第4部分大数据安全对抗技术与反欺诈实战案例
第5章基于流量的对抗技术54
5.1人机验证55
5.1.1字符验证码56
5.1.2行为验证码57
5.1.3新型验证码58
5.2风险名单59
5.2.1风险名单的意义59
5.2.2风险名单的设计59
5.2.3风险名单的管理61
5.3规则引擎61
5.3.1基础通用规则62
5.3.2业务定制规则66
5.4异常检测模型67
5.4.1传统统计检验68
5.4.2无监督模型69
5.4.3半监督模型72
5.5多模态集成模型73
5.5.1多模态子模型73
5.5.2多模态集成模型74
5.6新型对抗方案75
5.6.1小样本场景问题75
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