互联网黑产都有哪些？

一、互联网黑产都有哪些？

在数字化时代，解密黑产运作成为了重要的话题。在出行和外卖领域，黑产活动也屡见不鲜。例如，有些人通过技术手段篡改订单数据，谋取不当利益；有些人通过虚假账户、假评价等手段欺骗消费者；还有些人通过盗刷、仿冒等手段破坏平台生态。这些黑产活动不仅严重损害了消费者权益，也阻碍了行业的健康发展。因此，了解黑产运作的方式和手段，掌握有效的防范措施，对于保护消费者权益和维护行业生态具有重要意义。

本文将对出行和外卖领域的黑产运作进行解密，介绍黑产的手段、模式和运作方式，分析其对平台和消费者的影响，同时探讨如何利用技术手段和风控措施来防范黑产活动，保障消费者和行业的健康发展。

一、出行领域的黑产运作

1. 出行领域的业务流程环节

1. 用户下单：用户通过APP或网站选择出发地、目的地、车辆类型等信息，提交订单。
2. 车辆派发：平台根据用户的订单信息，派发符合条件的司机和车辆，向司机发送订单信息。
3. 司机接单：司机收到订单信息后，确认接单，并前往乘客所在地点。
4. 上车服务：司机到达目的地后，等待乘客上车。乘客上车后，司机开始为乘客提供服务。
5. 行程结束：当乘客到达目的地后，司机结束行程。
6. 支付结算：乘客支付行程费用，平台收取平台服务费后，将剩余款项结算给司机。

在整个业务流程中，平台需要对订单的派发、司机和车辆的管理、行程的安全和服务质量等方面进行监控和管理，以保障用户和司机的利益。同时，还需要建立健全的客服体系，及时解决用户遇到的问题和投诉。

2. 出行领域黑产主要作弊方式

1. 虚假订单：指恶意用户通过虚假信息下单，导致司机前往后发现无人乘车，浪费司机和平台资源。
2. 虚假投诉：指恶意用户通过虚假投诉来获得退款或优惠券等利益，影响平台的服务质量和声誉。
3. 虚假评价：指恶意用户通过虚假评价来影响司机和平台的信誉度，从而达到一定的利益目的。
4. GPS 作弊：指恶意司机使用 GPS 作弊工具来伪造自己的行驶轨迹，以获得更高的订单接单率和收益。软件刷单：指通过软件刷单来提高订单数量和评分，从而增加自己的收益。
5. 虚假资质：指司机通过虚假信息等方式弄虚作假，获得上线资格，从而危害乘客的安全和平台的信誉。

3. 出行领域作弊行为特点

1. 虚假信息：恶意用户、黑产公司和司机可能通过虚假信息来制造假订单、假评价、假资质等。
2. 利益驱动：恶意用户、黑产公司和司机的作弊行为往往是为了获得更多的利益，如退款、优惠券、订单量等
3. 技术手段：黑产公司和司机可能利用技术手段来作弊，如使用 GPS 作弊工具、软件刷单等。

出行平台需要采取措施，防范和打击黑产作弊行为，保障平台和用户的利益。例如，建立完善的风控系统，加强实名认证和资质审核，加强对订单、投诉和评价的监控等。

4. 出行领域常见作弊手段、角色和行为特点

a. 虚假订单角色：黑产、刷单公司、黑中介、不良司机等。行为特点：虚假订单指的是通过人工或者机器刷单等手段，伪造订单信息，来获取平台奖励和补贴。这些订单通常没有真实的乘客和出行需求，只是为了获得奖励而存在。虚假订单的行为特点是数量大、频率高、金额较小，往往会以批量和分散的方式进行。b. GPS作弊角色：不良司机、黑中介、刷单公司等。行为特点：GPS作弊指的是司机通过技术手段或者软件修改GPS定位信息，虚构行驶轨迹和时间，来获取更多的运营收入。这种作弊行为的特点是隐蔽性强、收益高、难以监控和管理，往往需要平台加强技术防范和监管。c. 虚假评价角色：黑产、刷单公司、黑中介、不良司机等。行为特点：虚假评价指的是通过买卖好评等手段，伪造用户评价信息，来提高自己的信用评级和排名。这些评价通常不是真实的用户体验和评价，而是为了获得更多的订单和收入而存在。虚假评价的行为特点是数量大、频率高、难以核实真实性，往往需要平台加强评价机制和防刷措施。d. 假冒伪劣角色：黑中介、黑车司机、违规车辆操作公司等。行为特点：假冒伪劣指的是冒充合法的出租车或网约车，以低价和优惠的方式，吸引乘客上车，然后通过各种手段进行敲诈和勒索。这种作弊行为的特点是隐蔽性强、危害大、难以识别和打击，往往需要平台加强资质认证和车辆管理。

5. 出行领域作弊行为及案例

a. 司机虚构行程：司机会使用虚假的GPS定位或者手动修改行程记录，虚构行程路线和时间，从而获取更多的运营收入。套牌车：一些司机会使用套牌车，通过伪造车辆信息和资质证明，冒充合法的出租车或网约车，从而获取更多的订单和收入。强制加价：司机会利用乘客无法核实车费的优势，强制要求乘客支付高于标准收费的费用。b. 乘客恶意投诉：一些乘客会利用平台为保障用户权益的政策，恶意投诉司机，从而获得退款或者优惠券等利益。虚假举报：乘客可能会利用虚假举报，影响司机的信用评级，从而获取更多的优惠或者退款。拼单作弊：一些乘客会通过虚假的拼单信息，获得更多的优惠和折扣，或者利用虚假的拼单信息，让其他乘客多支付一部分费用，从而获取非法收益。c. 平台封顶收费作弊：平台会利用虚假的封顶收费政策，欺骗乘客，让乘客支付高额的费用，增加平台的收入。偷税漏税：平台可能会利用虚构虚假的交易记录，隐瞒平台的真实收入，从而逃避税收。数据造假：平台可能会通过修改数据记录，虚构订单量和交易金额，从而欺骗用户和投资者，获取更多的资金和投资。在出行领域，作弊行为涉及多个角色，包括司机、乘客、平台等，他们通过不同的手段和方式，获取非法收益，损害其他人的利益。

6. 整体风控打法的几个方面

1. 数据建模层：建立用户、订单、司机等各种数据模型，对数据进行归一化和清洗，构建用户行为画像和风险评估模型。
2. 风险评估层：基于数据模型和机器学习算法，对出行领域的风险进行评估和分类，提供针对性的风控策略和决策支持。
3. 实时监控层：对用户、订单、司机等关键数据进行实时监控，检测异常行为和风险事件，提供实时预警和处理能力。
4. 风险反欺诈层：基于图像识别、声纹识别、身份认证等技术，对用户和司机进行身份验证和安全认证，防止虚假信息和欺诈行为。

7. 搭建风控体系

1. 数据采集和处理：搭建数据采集和处理平台，包括数据仓库和ETL工具，确保数据的高效和准确性。
2. 风险识别和分类：建立机器学习和深度学习模型，包括分类算法、聚类算法、异常检测算法等，实现对各种风险的快速识别和分类。
3. 风险评估和预警：构建风险评估和预警系统，包括规则引擎、模型预测和实时监控等，实现对订单的实时评估和预警。
4. 风控决策和管理：搭建风控决策和管理平台，包括决策引擎、数据可视化和人工审核等，实现对风险决策的统一管理和优化。

8. 业务安全中台能力

8.1. 用户身份识别与认证：确保用户身份的真实性和可靠性。

1. 实名认证
2. 人脸识别
3. 设备指纹
4. 语音识别

8.2. 业务安全中台能力：为各业务提供通用的安全解决方案。

1. 数据加密与存储
2. 安全通信
3. 风险行为监控
4. 应急响应机制

8.3. 风控策略部署：结合业务特点，设计合适的风控策略。

1. 风险评分：对用户、司机、行程等多维度打分
2. 风险阈值设置：根据评分设定不同风险级别的阈值
3. 策略执行：触发阈值时，采取相应措施，如限制功能、人工审核等

风控能力和策略的部署可以采用分布式、异步和实时化的方式，通过云端、边缘和终端设备进行协同和集成，提高风控的灵活性和可扩展性。

应该将风控能力和策略部署在业务系统中，实现实时风控和快速响应，同时建议采用监控报警方式，及时发现和处理异常情况。

8.4. 风险识别算法：利用机器学习、深度学习等方法进行模式识别。

1. 传统机器学习算法：逻辑回归、支持向量机、随机森林等
2. 深度学习算法：神经网络、循环神经网络、卷积神经网络等
3. 异常检测算法：孤立森林、LOF等
4. 关联规则挖掘：Apriori、FP-growth等

逻辑回归和决策树等传统分类算法，对用户和订单进行分类和预测，识别虚假订单和刷单行为。聚类算法和异常检测算法，对异常行为和欺诈行为进行检测和识别，识别GPS作弊和虚假评价行为。神经网络和深度学习模型，对大规模数据进行分析和处理，识别假冒伪劣和欺诈行为。

8.5. 针对出行领域的特点，关注以下风险场景及行为：

1. 虚假订单：恶意刷单、炒信等行为
2. 定位作弊：虚假GPS信息
3. 非法改价：篡改行程费用等
4. 账号盗用：盗取他人账号信息
5. 虚假信息欺诈：包括虚假身份、虚假行程、虚假评价等
6. 联合作弊欺诈：多个用户共同进行作弊行为，如乘客和司机串通作弊
7. 订单异常欺诈：包括异常订单、异常支付等
8. 设备欺诈：包括使用非法设备、篡改设备信息等。

二、外卖领域黑产运作

1. 外卖领域业务流程步骤：

1. 用户下单：用户在手机APP或网站上选择餐厅、菜品、数量等信息，提交订单
2. 商家接单：商家收到订单后确认并接单
3. 配送员接单：配送员收到订单后开始准备送货
4. 配送员取货：配送员到餐厅取货
5. 配送员送货：配送员将外卖送到用户的指定地址
6. 用户签收：用户确认收到外卖并签收
7. 订单完成：订单完成并结算。

2. 外卖领域黑产主要作弊方式：

1. 虚假交易：黑产分子通过虚假下单、虚假评价等手段，骗取平台返利或者商家优惠
2. 营销号推广：黑产分子利用大量营销号进行推广，制造虚假的热度和销量
3. 刷单刷评：黑产分子通过刷单刷评等方式，提高商家或店铺的排名和信誉
4. 数据泄露：黑产分子通过窃取用户的个人信息，进行诈骗或者其他非法活动
5. 账号交易：黑产分子利用盗刷、恶意注册等手段，获取外卖平台账号，进行账号交易和欺诈活动。

3. 外卖领域参与作弊的角色：

骑手：骑手可能存在“拒单”“漏单”“虚假接单”等行为。案例：有些骑手会故意拒绝某些订单，以此来影响配送时间和配送质量，从而获得更多的配送费用。有些骑手会故意“漏单”，即不按照订单配送，而是私自占为己有，从而获得额外的收益。还有一些骑手通过虚假接单的方式，骗取补贴和奖励。

商家：商家可能存在“串单”“假单”“刷单”等行为。案例：有些商家会通过“串单”的方式，即将多个订单合并成一个订单进行配送，从而节省配送成本。还有些商家会通过“假单”的方式，即虚构订单，以此来获得平台的补贴和奖励。此外，有些商家会通过刷单的方式，即通过虚假交易来提高自己的销售额，从而提高排名和信誉度。

平台：平台可能存在“虚假宣传”“屏蔽差评”等行为。案例：有些平台会通过虚假宣传的方式，夸大产品的质量和服务，以此来吸引更多的用户和商家。还有些平台会屏蔽差评，即删除或隐藏用户的差评，以此来维护自己的口碑和品牌形象。需要注意的是，并不是所有的骑手、商家和平台都存在作弊行为，大多数都是诚实守信的。同时，随着领域的发展和管理的加强，作弊行为也会逐渐减少。

4. 外卖领域作弊行为及例子：

a. 营销号推广黑产分子通过利用大量营销号进行推广，制造虚假的热度和销量，从而获取商家的推广费用。他们会通过购买或者租用大量的社交媒体账号，发布虚假的评论、点赞、分享等内容，诱导用户点击广告或者购买产品。一些营销号还会利用机器人技术自动发布信息和互动，提高虚假的曝光度和关注度。

b. 刷单刷评黑产分子通过刷单刷评等方式，提高商家或店铺的排名和信誉，从而获得更多的订单。他们会通过虚假下单、虚假评价等手段，伪造商家的销量和评价，欺骗用户的信任。一些黑产分子还会利用机器人进行刷单刷评，自动化地生成虚假的交易和评论，让商家看起来更加受欢迎。

c. 虚假交易黑产分子通过虚假下单、虚假评价等手段，骗取平台返利或者商家优惠。例如，一些黑产分子会利用虚假账号下单，然后在收到订单后取消，从而获得平台的优惠券和返利。另外，有些黑产分子会利用多个账号合作下单，利用商家的满减优惠，从而获得更多的优惠和折扣。这些黑产分子往往与商家、配送员、买家等人员相互勾结，通过暗箱操作，进行作弊行为。商家可能提供虚假的商品信息或者配合黑产分子进行刷单刷评；配送员可能利用虚假订单获取骑手服务费；买家可能虚假下单并收到商品后取消订单，从而获取平台优惠券和返利。这些人员会相互合作，获取更多的利益。

5. 外卖领域风控打法架构：

1. 数据采集和预处理：收集所有订单、评价、用户行为等数据，并对数据进行清洗和预处理，以便后续的风控分析。
2. 特征工程：将预处理的数据进行特征提取，包括用户、商家、订单、评价、交易等方面的特征，以便后续的建模和风险识别。
3. 风险识别模型：利用机器学习、深度学习等算法，建立风险识别模型，对订单、评价、用户行为等进行风险判定。常用的算法包括决策树、随机森林、逻辑回归、神经网络等。
4. 风险评估和策略：对风险进行评估和分类，制定相应的风险策略，包括拦截、封号、降权等。
5. 风险监控和反馈：对风险策略进行监控和反馈，及时调整和优化风控模型和策略。

6. 搭建风控体系：

1. 数据采集和存储：需要使用数据采集工具和数据库，如Flume、Kafka、Hadoop、MySQL等。
2. 特征提取和处理：需要使用特征提取工具和特征工程平台，如Python、Spark、Hive等。
3. 风险识别模型：需要使用机器学习和深度学习算法库，如Scikit-learn、TensorFlow、Keras等。
4. 风险评估和策略：需要使用规则引擎、决策树等工具，如Drools、EasyRules、JRules等。
5. 风险监控和反馈：需要使用监控工具和数据可视化平台，如Zabbix、Grafana、Kibana等。

7. 部署风控能力及策略

在部署风控能力及策略时，可以采用分布式架构和云计算服务，如容器化、微服务架构，使用防火墙、IDS/IPS等安全设备进行防御。同时，要对系统进行日志审计、访问控制等安全措施。最后，建议使用深度学习算法来识别风险，例如使用卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）来识别图像、文本和序列等类型的数据，以提高风控的准确性和效率。

二、互联网金融与互联网消费金融区别？

种方式。与传统消费金融相比，互联网消费金融有以下几个方面的不同：

1. 资金筹集方式不同。互联网消费金融依托线上的筹集方式，如通过电子商务平台、银行搭建线上消费平台、互联网消费金融公司或其他的创新企业等1。

2. 产品定位不同。互联网消费金融注重产品定位，结合消费者偏好和市场需求，推出简单、安全、放心的产品1。

3. 风险控制措施不同。互联网消费金融公司具有较大的风险控制压力，在风险控制方面需要更加注重个人信息和账户安全等方面1。

因此，在开展互联网消费金融业务时，企业需要充分考虑自身特点和风险控制需求，并严格遵守相关法律法规2。

三、北京互联网黑产：揭秘黑老虎猖獗之困

近年来，北京互联网黑产团伙活动呈现蓬勃发展之势。其中，以“黑老虎”为代表的黑产组织在互联网中嚣张猖獗，给人们的生活、财产安全造成了严重威胁。

什么是黑老虎？

黑老虎，是指以非法手段获取他人个人信息，并用于牟利的黑产团伙。他们利用网络技术，侵入他人账户，偷取用户敏感信息，进而进行钓鱼诈骗、网络诈骗、虚假交易等违法犯罪活动。

北京互联网黑产现状

北京作为我国最大的城市之一，吸引了大量互联网企业的发展和人才的集聚，但也成为了黑产组织的重要活动地。在北京，黑老虎团伙常常建立起庞大的犯罪链条，利用技术手段和技术人才，制造并进行网络攻击、数据泄露和诈骗等违法犯罪行为。

重要角色：黑老虎的套路

黑老虎团伙的犯罪模式多种多样，但总体上可以归纳为三个关键步骤：信息获取、诈骗套路和牟利阶段。

信息获取：

• 通过网络钓鱼、假冒网站等手段获取用户个人信息。
• 利用漏洞攻击等技术手段获取大批量用户信息。
• 黑产组织从各种渠道购买或交换用户信息数据库。

诈骗套路：

• 通过电信诈骗、暴力催债等手段获取用户财产。
• 利用盗刷信用卡、虚假交易等手段获取非法利益。
• 制作并散布虚假信息，引诱用户上当。

牟利阶段：

• 倒卖用户信息，获取非法利益。
• 售卖假冒商品或服务获取非法利润。
• 从网络攻击中获得勒索款项。

应对之策：打击黑老虎

针对北京互联网黑产的困境，相关部门采取了一系列举措，加强黑产打击力度。其中，加强技术防范、加大打击力度、完善法律法规等成为了应对的重要举措。

加强技术防范：

• 加强网络安全监测和预警，及时发现和应对黑产活动。
• 完善用户账户和个人信息保护机制，提高用户安全意识。
• 加强技术研发，提升网络安全防护能力。

加大打击力度：

• 加强对黑产组织的打击追捕，瓦解犯罪团伙。
• 建立健全黑产打击的协作机制，形成合力。
• 依法惩治黑产犯罪分子，积极维护网络安全和用户利益。

完善法律法规：

• 修订和完善相关法律法规，提高打击黑产的效力。
• 加大对黑产违法犯罪行为的处罚力度，形成威慑。
• 建立涉及个人信息保护的法规和规范，保护用户隐私安全。

结语

北京互联网黑产团伙以“黑老虎”为代表，对社会安全带来了重大威胁。为了维护网络安全和用户利益，我们需要采取一系列的应对措施，加强技术防范、加大打击力度、完善法律法规。只有这样，我们才能真正消除黑老虎猖獗之困，构筑一个安全可靠的网络环境。

谢谢各位读者阅读本文，相信通过本文的介绍，您对北京互联网黑产的状况有了更深入的了解，也希望这份文章能够在为大家带来警示的同时，提供一些应对黑老虎的思路和启示。

（本文所有图片均来源于网络）

四、互联网金融考研？

1、考研，互联网金融不是专业，最多只是一个研究方向。

五、互联网金融目的？

第一，提升了人民群众的金融获得感和满意度。在互联网金融出现之前，由于门槛过高，低收入人群无法获得传统金融机构提供的理财服务；由于缺乏央行个人徵信报告，大学生、农民工、蓝领工人等长尾人群无法获得传统金融机构提供的贷款服务；由于缺少合适的抵押物，绝大多数小微企业主无法获得传统金融机构提供的融资服务。在互联网金融出现之后，基本金融服务的门槛大大降低，馀额宝等互联网理财产品，满足了低收入人群的财富积累需求，有效提升了金融服务效率及用户体验。

第二，弥补了金融设施短板。金融系统和徵信体系是重要的金融基础设施，两者分别构成了金融服务的“硬支撑”和“软支撑”。然而，在互联网金融出现之前，两大基础设施均存在明显不足。一方面，传统金融机构的IT部门长期得不到重视，诸多系统开发及维护，都通过外包方式展开。长此以往，传统金融机构的技术人才匮乏，新兴技术的应用能力欠缺，导致金融创新步伐缓慢。另一方面，中国的徵信体系较为落后，央行个人徵信系统覆盖面窄，很多人成为“信用白户”。在互联网金融出现之后，大数据、云计算、移动互联、生物科技、人工智能、区块链等先进技术，广泛应用于金融系统搭建及优化，补齐了长期存在的“硬件”短板。

第三，激发了金融市场活力。十八大以前，中国的金融从业主体以传统金融机构为主，虽然也有不少民间金融机构，但都未能引起“现象级”关注。直到互联网金融出现后，国内金融市场的活力被彻底激发，网贷、众筹、互联网保险、互联网消费金融等业态得到了长足发展，使得互联网金融“颠覆论”甚嚣尘上。

第四，促进了金融监管完善。

六、互联网金融近义词？

互联网金融的近义词是互联网平台借贷

七、互联网金融与金融互联网的区别是什么？

互联网金融并不是单纯的“运用互联网技术进行金融”，而是“基于互联网思维的金融”；金融互联网也不是简单的“金融＋互联网组合”，而是“基于金融思维的互联网技术应用”。所以，互联网金融和金融互联网他们二者之间有联系，更有质的区别。

互联网技术的发展，使金融资源配置的充分有效性和普惠金融成为可能。如社交网络、电子商务、第三方支付、搜索引擎等形成了庞大的数据量。因此，数据产生、数据挖掘、数据安全和搜索引擎技术等成为互联网金融的有力支撑，而云计算和行为分析理论使大数据挖掘成为可能。数据安全技术使隐私保护和交易支付能够顺利得以进行。而搜索引擎使个体更加容易获取信息，更加平等自由地获得金融服务。不难看出，这些技术的发展极大减小了金融交易的成本和风险，扩大了金融服务的边界。

所以在现代科学技术下，大数据给金融带来了巨大的变化，也成为降低成本和风险的主要手段。但互联网金融不仅仅是数据金融，它引发的在交易主体、交易结构上的变化以及潜在的金融市场化与普惠金融，才是具有革命性的意义。

金融互联网是指传统金融行业的网络化技术应用，从广义上来说，互联网金融包括金融互联网的内容，但它们两者之间是有着质的差异，可从以下六个方面进行分析：

1、发展理念：互联网金融的理念是使用互联网思维，而金融互联网采用的是传统金融的思维方式。

2、管理方式：互联网金融是现代科技下的管理方式，组织架构相对灵活，而金融互联网是在传统管理方式下的应用网络化技术，组织架构相对稳定。

3、客户体验：互联网金融主要面对的是年轻有活力的客户，而金融互联网则主要面对稳健保守的客户。所以在客户体验上，互联网金融便捷、快速，互动性好，提供的是多项服务；而金融互联网相对烦琐、缓慢，提供的是单项服务。

4、价格策略：互联网金融的金额起点小，价格较低，大多提供免费服务：而金融互联网的金额大，费用相对较高。

5、信息披露：互联网金融的信息相对公开、对称、透明。金融互联网信息则相对是处于半公开、半透明状况。

6、服务效率：互联网金融的服务简单直接，去中介化明显，效率高，而金融互联网大多存在中间环节，服务效率比较低。

八、互联网金融有什么课？互联网金融有什么课程？

互联网金融的课程主要包括以下几个领域：金融市场与金融机构：介绍金融市场的运作机制，以及各类金融机构如银行、保险公司、证券公司等的基本概念和业务。互联网技术与金融业务：这部分课程将深入讲解互联网技术与金融业务的结合，如何利用大数据、云计算、区块链等新兴技术提升金融业务的效率和安全性。风险管理：在互联网金融领域，风险管理尤为重要。这部分课程将涵盖信用风险、市场风险、操作风险等各类风险的管理方法和策略。金融法律法规与监管：互联网金融作为新兴领域，相关的法律法规也在不断更新和完善。这部分课程将详细介绍互联网金融的相关法律法规以及监管政策。创新与案例分析：通过分析互联网金融行业的创新案例，理解行业发展的趋势和挑战，培养解决实际问题的能力。此外，互联网金融行业的发展日新月异，除了以上基础课程，学生还需要关注行业动态，积极参加各类研讨会、讲座等活动，以便了解最新的行业发展和技术应用。

九、信用报告说疑似金融黑产是什么意思？

这说明你可能上了网安监测黑灰产的黑名单、或者人行反洗钱的黑名单。可能你名下的某张银行卡有异常资金入出、或者与某个涉案账户有资金往来，才会这样的。。

十、互联网金融属于金融机构吗？

互联网金融是属于银监会批准成立的持有金融牌照的金融机构。