互联网反欺诈体系中的常用技术和数据类型

互联网反欺诈常用的技术主要包括数据采集、特征工程、决策引擎、数据分析等几个类别：

数据采集：

主要应用于从客户端或网络获取客户相关数据的技术方法。值得强调的是，数据采集技术的使用，应当严格遵循法律法规和监管要求，在获取用户授权的情况下对用户数据进行采集。通常，使用以下两种方法进行数据采集。

设备指纹：

设备指纹是目前在互联网领域被广泛使用的一种技术手段，其在反欺诈体系中的作用也从最早的设备唯一标识，变为了客户端数据采集器。设备指纹服务的评价应当综合考虑覆盖度、唯一性、全面性等几个方面。

网络爬虫：

网络爬虫技术即可以用于用户运营商数据、信用卡数据、网络交易数据等各类数据的爬取，也可以应用于老赖名单、网络核查数据的爬取。

 

特征工程：

特征工程技术是指可以从原始数据中进行数据挖掘的各类技术。常见的特征工程技术如生物识别、活体检测、文本语义分析、知识图谱等。

生物识别：

生物识别，如声音识别、人脸识别等，是指对用户特定生物特征进行检测和识别的一种技术手段，通过比较用户的生物特征信息，核实用户身份，防止盗号。

活体检测：

活体检测技术主要通过要求用户做特定动作或朗读特定内容，对用户是活人还是机器进