无监督算法在虎牙风控实践：新型攻击检测与预防

"2-5+无监督算法在虎牙风控的探索与实践.pdf" 本文主要探讨了无监督算法在虎牙风控系统中的应用与实践，旨在解决黑产欺诈行为的主动检测和预防，提高识别准确性，减少误报，并增强结果的可解释性。 一、背景介绍 虎牙作为一家直播平台，面临着各种各样的风险挑战，包括营销活动作弊、内容违规、刷量刷榜、充值作弊以及渠道流量作弊等。这些风险涉及多个业务领域，如用户行为、账号安全、设备异常、网络IP及欺诈工具的滥用。黑产常用的攻击手段包括使用虚拟运营商手机号、海外黑手机卡、模拟器、设备农场、ADSL拨号、代理服务等，以及利用自动化工具进行恶意操作。 二、传统风控方案的局限性 传统的风控策略主要依赖于专家规则和有监督的机器学习模型。专家规则虽然具有较高的准确性，但其覆盖率有限，对欺诈行为的理解和业务经验要求高，无法快速适应欺诈手段的变化。有监督模型则需要大量标注样本，召回率低且误杀率高，应对欺诈攻击时往往处于被动状态。 三、无监督算法的应用 无监督算法成为解决这些问题的关键。由于它不需要标注样本，可以检测新型和不断演化的攻击方式，并能够迅速识别黑产团伙，制定针对性的规则。其核心在于通过关联分析发现攻击模式，实现对异常行为的自动检测。 四、无监督算法在虎牙的实践 在虎牙的风控系统中，无监督学习引擎结合结构化和非结构化数据进行分析。首先，数据经过预处理，然后计算特征权重。通过计算用户之间的相似度（如使用Jaccard相似度），无监督学习引擎能够识别出潜在的欺诈团伙。这些团伙会经过人工评估，合并和确定风险等级。同时，系统会将这些信息反馈到自动规则引擎，不断优化模型性能。 五、系统框架 虎牙的风控系统架构包含以下几个部分： 1. 数据预处理：对输入的数据进行清洗和转化。 2. 特征权重计算：确定各个特征对于判断欺诈的重要性。 3. 无监督学习引擎：运用无监督算法识别异常模式。 4. 团伙输出：识别出的欺诈团伙会被输出。 5. 自动规则引擎：基于识别的模式生成新的规则。 6. 人工评估：对识别结果进行审核，合并相似团伙。 7. 风险等级&聚集原因：为每个团伙分配风险等级，并分析其欺诈行为的原因。 8. 反馈和优化：根据人工评估的结果，改进模型和规则。 无监督算法在虎牙风控体系中扮演了重要角色，通过自动检测和预防欺诈行为，提升了平台的安全性和用户体验。随着黑产手段的不断进化，这种以无监督学习为核心的风控策略显得尤为重要。