漫谈营销安全

​作者介绍

小玛

某金融公司风控分析师一枚

“一个数据人的自留地”创作者联盟成员

专注风控多年，持续更新风控系列文章

 

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。

 

 

01 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。

 

02 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。

 

03 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。

 

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来源： https://blog.csdn.net/weixin_49880348/article/details/116403854