阿里安全：图模型实战与AI在风控中的关键应用

《图模型在阿里安全中的实践》是一份深度探讨了如何利用图模型在阿里巴巴安全体系中的实际应用的报告。在2019年的云栖大会上，作者陆全分享了人工智能在用户安全领域，特别是在AI感知领域的关键应用场景。报告重点关注了阿里安全风控大脑的建设，这个大脑是基于图模型的强大工具，旨在提升网络安全防御能力。 首先，安全AI-阿里风控大脑部分介绍了这一核心系统，它结合了复杂的图算法，如社区发现、标签传播、图卷积网络（GCNs）等，能够在大规模的数据集合中，如包含淘宝、1688、阿里经济体等多个业务平台的用户数据，进行高效分析。通过图模型，系统能够识别出黑产团伙的聚集性，挖掘出全局特征，并且对新出现的威胁变异具有更强的鲁棒性。 报告中特别提到了两种类型的图：同构图和异构图，以及如何通过简化处理来优化数据处理效率。账号-账号关系、IP地址、手机号码等多元数据都被整合到图结构中，以便于关系定性分析。这些关系不仅包括基础数据的清洗和转换，还包括特征提取和关系分类，通过这种方式，可以更准确地评估和预测用户的潜在风险。 此外，图算法的应用展示了其在风险防控中的实际操作，比如针对欺诈防控、恶意行为检测、违规交易的识别等方面。由于图模型的强大处理能力，即使面对千亿级别的数据量，也能实现高效的计算。这种技术被广泛应用于阿里巴巴的多个业务单元，包括但不限于支付、电商和云计算等领域。 本报告深入剖析了图模型在阿里安全中的策略和实践，展示了如何通过图形化的方法来提升安全性，保护用户的隐私和业务的稳定运行。随着图算法在安全领域的持续发展，它将有望成为未来智能安全系统的重要组成部分。