发帖
雷达卡
1.反欺诈埋点的这些页面，风控人都应知悉
2.恶意攻击防范之信用卡业务的计数器反欺诈
3.数据埋点与设备指纹/设备反欺诈的区别与联系是什么？
4.反欺诈之设备指纹（上篇）
5.反欺诈之设备指纹（下篇）
本文再介绍下跟反欺诈相关的内容，在风控领域欺诈风险与信用风险是需要区分的，虽然两者有些许不同之处，一般用还款意愿跟还款能力去区分两者，但总体的策略制定流程是有相通之处，比如看看反欺诈策略的制定流程，其跟信用的策略制定大致相通：
反欺诈策略制定流程：
• 定义欺诈：根据产品，确定坏样本的计算逻辑。
• 抓取样本：根据定义欺诈逻辑，抓取库中相关样例的原始变量字段。
• 筛选变量：统计原始变量，衍生新变量，计算iv，查看分布，确定最终进入规则的变量。
• 策略制定：根据变量值的分布，盈利模型及预计总通过率，判断最优拒绝，制定预期数据变化。
• 上线监控：规则上线后，对规则变量的分布占比进行监控，将通过率与预期数据进行对比。
• 数据反馈：有贷后表现之后，判断该规则的价值，再调整时可用Abtest进行测试。
在具体的目标变量定义中，可以了解，其目标变量的定义也不是绝对的。常规上，比如常规上我们用dpd90+去衡量信用风险的坏，用首逾dpd去衡量欺诈风险的坏；
然而在实际中的定义中，常常会发现去定义目标的坏，跟实际业务相关性太大，这里常常引入二维矩阵+盈利测算去衡量一个目标的好坏：
在以上欺诈的便签制定完成后，便是各种模型与策略共同起舞的阶段，欺诈在反欺诈端中，设备指纹就是最重要指标内容，以下我们详细来阐述下设备指纹相关内容：
一.设备指纹的底层逻辑：
设备指纹，是用设备的显著性特征，生成该设备的唯一标识，简单来说就是为了对业务分析有所区分。设计设备指纹一般是采用硬件数据和业务数据的组合方式，在 Web 和 APP有不同的生成逻辑。例如，手机在生产过程中都拥有一个唯一的 IMEI 编号，用于唯一标识该台设备；电脑的网卡，在生产过程中会被赋予唯一的MAC地址。可以将这些设备参数视为设备指纹的显著性特征，这对于设备的区分有很大的帮助。
二.设备指纹编码原则：
1. 客户端尽量保证唯一性和一致性。
2. 服务端需要保证严格唯一性和一致性。
3. 客户端和服务端设备ID尽量保持一致。
4. 生成的deviceid具有加密解密特性和可校验性，具备一定的防伪造。
设备指纹：
三.设备指纹相关的策略：
关于设备指纹在反欺诈中的应用，番茄风控给各位同学准备一节干货实操课程，关于相关的策略指标，大家请看这个内容：
四.设备指纹在app与h5中的应用
近几年从事风控的童鞋们而言，接触更多的是H5的授信模式，对于APP模式和H5模式的区别比较模糊，本次分享将从产品角度和风控角度全面剖析两种模式的区别与利弊。
我们需要先明白APP和H5是什么，两者都属于一种载体，app类似于实体载体，可承载很多不同的功能点，从各大应用商城随时进行下载，H5类似于虚拟载体，是网页链接，可以在不同环境下打开，可以部署在各个场景下，如其他公司app、微信、支付宝、短信、网页、贷款超市等等。
而从风控角度而言，H5授信模式无疑是弊大于利，以反欺诈角度而言，H5模式存在目前技术无法获取的信息，如无法获取手机设备信息，无从判断是否为虚拟机、是否为同一设备重复申请等欺诈情况。也无法获取手机通讯录，无法对客户通讯录进行一个分析及排查，也无法作为催收的后备信息。
同时也存在信息获取准确率的问题，如定位信息，定位信息通常分为GPS定位、WIFI定位、LBS定位，三种定位的区别在于一个是手机设备的定位情况，GPS定位是通过手机自带网络信号发射位置来定位，wifi定位是通过手机连接wifi，通过wifi信号的ip地址进行定位，LBS定位则是通过手机信号源搜索基站，通过基站的位置进行定位，H5页面而言较难获取到LBS定位，而GPS定位、wifi定位信息都比较容易被篡改（特别是安卓系统），从而导致反欺诈手段或准入政策失效。
对于反欺诈的另一个考验则来自于验真，而验真手段而言APP的稳定性和准确性普遍都高于H5，如刷脸验证，刷脸验证一般认证两个信息，一是认证是否为活体，二是验真是否为本人，是否为本人的验证时通过与公安系统身份证上的照片信息进行比对。活体验证而言，APP可以做的动作很多，并且可以定制不同的动作类型或者随机动作进行验证，而H5的活体验证一般动作固定，而且是视频录制后在判断是否为活体，非真正意义上的实时活体验证，也增加了欺诈的可能性。
以上，关于反欺诈中相关的体系化的内容，番茄风控准备了一个体系化的课程——反欺诈训练营跟大家好好讲解其中的反欺诈课程，详细可关注：
~原创文章
..
end
京公网安备 11010802022788号
