大数据风控-人工智能业务安全解决方案--极验交互安全

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图卷积神经网络的引入

极验利用 GCN 技术来做防御模型升级，使得整体防御系统具有智能和自我进化的能力。同时通过极验的神经网络开创性地扩展数据挖掘的深度以及安全分析的广度，更深层次的发现问题源头的异常团伙。

极验通过深度学习对生物行为数据进行深度的研究和轨迹分析直接识别部分异常的行为模式。同时将行为数据作为节点加入到图关联分析网络中，能使图结构的数据更为丰富，相似性、聚集性的表达更为明显和准确。

黑产利用模拟器等工具，往往会伪装成各种不同的浏览器和设备发起请求。这种伪装可以通过性能检测实现识别。无论是移动端还是 PC 端，极验通过对特定型号设备及软件环境有特定的性能刻画，匹配访问设备数据和测试数据，识别出伪造及虚假的设备信息。由于设备性能是难以伪造的，使得该模型对虚假信息的识别效果良好。

极验通过八年与黑产的一线对抗，积累了庞大的风险 IP 库，通过设备刻画、位置信息、网络类型、事件属性等多维度的判别，来保障访问的安全性。

极验自建了专属的手机黑卡库，包括空号、物联网卡、可疑号码、虚拟卡等等，让每次验证多一份安全保障。

极验基于物理设备和终端环境等多维度信息，给设备生成唯一识别码来识别异常请求。结合极验的多重模型特征，准确辨别真实用户与异常用户。