在移动支付环境中，如何有效识别和防御自动化攻击和恶意软件？请结合《2020年金融科技反欺诈实战解析：面试题与安全策略》进行案例分析。

《2020年金融科技反欺诈实战解析：面试题与安全策略》是一份全面分析金融科技反欺诈技术的报告，它不仅提供了技术手段的详细阐述，还结合了实战案例分析，对于理解如何在移动支付环境中防御自动化攻击和恶意软件具有很高的参考价值。

参考资源链接：[2020年金融科技反欺诈实战解析：面试题与安全策略](https://wenku.csdn.net/doc/3dy286brkt?spm=1055.2569.3001.10343)

在识别和防御自动化攻击和恶意软件方面，报告建议采用动态安全防护策略。动态安全技术主要关注的是在运行时对应用进行监控，通过行为分析而非静态特征来识别恶意行为。举例来说，对于自动化攻击，可以通过实施动态令牌、验证码或设备指纹技术来增加攻击的难度。恶意软件的防御则依赖于行为分析和沙箱技术，以检测和阻止未授权的行为。

报告中也提到了使用云计算和大数据技术对用户行为进行分析，通过建立正常行为模型来识别异常行为。当检测到异常行为时，系统会自动采取措施，例如要求二次验证或暂时阻止交易，以此来保护用户的财产安全。

结合报告中的案例分析，我们可以看到，自动化攻击和恶意软件通常利用应用程序的漏洞进行攻击。因此，定期进行安全审计和漏洞扫描，以及采用代码混淆和加固技术来保护应用，是防御此类攻击的有效手段。

报告还强调了数据运营的重要性，即通过收集和分析用户行为数据，可以更好地理解和预测潜在的欺诈行为，从而提前采取措施。企业应当构建或使用先进的数据处理系统，以实时处理和分析交易数据，及时发现并响应异常模式。

综上所述，通过实施动态安全策略、云计算、大数据分析和数据运营等技术手段，结合报告中提供的案例分析，可以有效地在移动支付环境中识别和防御自动化攻击和恶意软件。为了更深入地理解这些技术的实施细节和最佳实践，建议深入阅读《2020年金融科技反欺诈实战解析：面试题与安全策略》报告。

参考资源链接：[2020年金融科技反欺诈实战解析：面试题与安全策略](https://wenku.csdn.net/doc/3dy286brkt?spm=1055.2569.3001.10343)