IP画像中的重要维度——IP应用场景

本文探讨了IP画像在互联网在线广告反作弊、交易支付反欺诈、金融信贷风险控制及征信位置核验领域的关键作用。通过精细划分IP应用场景,如数据中心、住宅用户等,结合机器学习算法,有效识别恶意动态IP,降低风险行为,如爬虫、薅羊毛等,提升互联网业务安全性。

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在互联网在线广告反作弊、互联网交易支付反欺诈、互联网金融信贷风险控制及互联网征信位置核验领域中,IP画像对IP风险的控制作用十分巨大。IP画像要通过判定IP状态,采取打分机制,量化风险值,精准识别恶意动态IP,解决由此带来的爬虫、撞库、薅羊毛等风险行为。其中IP应用场景是IP画像的一个重要维度。

在IP应用场景的技术原理中,首先,利用主动测量和公开数据源,划分IP块的使用状态,包含保留IP、未分配IP、已分配未路由IP、已路由未使用IP和已使用IP; 其次,对已使用的IP,分析IP所属的组织名称,将其进一步划分为数据中心、交换中心、学校单位、卫星通信和运营商; 然后,对运营商的IP,根据物理特征和网络特征,利用机器学习算法,详细划分为企业专线、组织机构、住宅用户、移动网络、WLAN热点、基础设施、专用出口、Anycast和CDN。

其技术原理如下图:

 

在互联网在线广告反作弊领域中,通过分析互联网用户IP地址的应用场景,过滤掉机器/爬虫流量,降低互联网在线广告反作弊,减少广告主和DSP公司投入成本,提升在线广告有效投放进而提升ROI(投资回报率)。

在互联网交易支付反欺诈过程中,通过分析IP地址的应用场景,过滤掉机器/爬虫流量,在登陆、交易、支付等多个环节结合多重验证等技术,判断互联网用户是否为“羊毛党”或“红利猎人”,有效控制“薅羊毛”,减少欺诈行为。

在互联网金融信贷风险控制中,在贷前/贷中阶段,通过IP场景对用户的登录/交易所使用的IP地址进行应用场景分析,识别有风险的用户,对信贷业务进行风险控制。

在互联网征信位置核验中,通过IP场景核验使用者是否为真人用户,避免“互联网黑产组织”控制非人类使用者批量提供虚假信息。

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