2016 中国互联网仿冒态势分析报告

2016年中国互联网仿冒态势分析报告显示,83%的热门应用存在仿冒现象,总仿冒量达8267个,感染设备6790万台。社交类应用仿冒量最多,电信类应用次之。金融和电信行业面临较高风险,仿冒应用常具有恶意行为,如短信劫持。

     2016  中国互联网仿冒态势分析报告

一、摘要

基于阿里聚安全在2016年1-8月收录的APK样本数据,从16个行业分类分别选取了15个热门应用,共240个应用进行仿冒分析,发现83%的热门应用存在仿冒,总仿冒量高达8267个,平均每个应用的仿冒量达34个,总感染设备量达6790万台。广东省的仿冒应用感染设备量最大,占全国的13%。北京市作为首都,仿冒应用感染量也非常大,占全国的7%。

16个行业分类中,社交类应用的仿冒量达4096个,占总仿冒量的49.5%,排名第一。电信类应用的仿冒量占14.2%,排名第二。57%的仿冒应用具有流氓行为、恶意扣费、短信劫持或隐私窃取等恶意行为,其中短信劫持的风险最高。

金融行业中,银行类仿冒应用占58%,仿冒应用以成为除仿冒网站(钓鱼链接)以外的另一大线上欺诈威胁,伪基站是传播银行仿冒网站与应用最重要的工具。电信行业的仿冒应用绝大多数具有恶意行为,其中短信劫持行为占比高达72% 。3大运营商之中,中国移动手机营业厅的仿冒量最大,占84%,其中大量通过伪基站传播。

二、仿冒应用已成为电信线上诈骗的新型手段

真假难辨

通过名称、图标等维度的伪造,或者使用重打包等手段,使得用户难以发现仿冒应用,再配合伪基站短信等传播手段,识别难度很高。

存货时间长

相对于仿冒网站,仿冒应用一旦安装以后,长期存活在用户的设备中,再利用系统漏洞提权等手法长期运行在设备后台。

危害程度大

仿冒应用不仅可以通过仿冒界面诱骗用户信息,还可以劫持短信,突破短信验证的防护;后台定制服务,恶意扣费;推广垃圾应用;甚至后台远程控制手机等设备。

三、仿冒应用分布及行为分析

仿冒应用整体趋势

240个热门应用中,83%存在仿冒,总仿冒量高达8267个,平均每个应用的仿冒量达34个,感染设备量达6790万台。2、3月份的仿冒应用量大幅下降,符合黑灰产在春节假期前后的活动规律。

仿冒应用地区分布

2016年,广东省的仿冒应用感染设备量最大,占全国的13%;北京、江苏分别是第二、三位。从数据上看,仿冒应用的感染量与各地区的经济发达程度和人口密度有关,说明仿冒应用具有普遍性。

仿冒应用行业分布

各行业分类中,社交类应用的仿冒量达4096个,占总仿冒量的49.5%,排名第一。电信类应用的仿冒量排名第二,占总仿冒量的14.2%。电商、影音、游戏、工具、摄影和金融等6个行业分类,也是仿冒的重灾区。出行和影音的仿冒应用平均感染量较大,说明这两个行业的仿冒应用传播性更强。

仿冒应用的恶意行为

在发现的仿冒应用样本中,59%具有恶意行为,对手机用户的账号、资金和隐私安全存在较大的威胁。病毒仿冒应用主要具有流氓行为、恶意扣费、短信劫持或隐私窃取等恶意行为,其中短信劫持的风险最高。

四、金融、电信行业及案例分析

金融行业分析

金融行业选取银行、支付和理财3个子分类,分别选取10个热门应用进行分析,共发现仿冒应用301个。银行类仿冒应用占58%,支付类仿冒应用占36%,理财类仿冒应用占6%。金融类仿冒配合短信劫持,可以轻易绕过常见的短信验证机制。

金融行业分析-案例

在本次分析中,某股份银行共发现24个仿冒应用,全部具有短信劫持行为,感染设备量为5182台,感染用户主要分布在河南、山东和江苏等省份。该案例中的主要分发渠道是应用市场,网盘与伪基站短信。该案例中仿冒网站(钓鱼链接)的发现量比仿冒应用更多,达到10倍以上。

电信行业分析

3大运营商中,中国移动手机营业厅的仿冒量最大,占84%。这些仿冒应用主要通过伪基站传播,群发钓鱼短信。电信行业的仿冒应用,绝大多数具有恶意行为,其中短信劫持行为占比高达72%,能够私自拦截和读取用户短信,截获银行交易验证码,对用户的资金安全威胁很大,需要特别注意。

伪基站传播分析-诈骗案例

积分兑换现金是常见的伪基站诈骗手法,其诈骗过程利用了伪基站、钓鱼短信、钓鱼网站、仿冒应用、网银、快捷支付等工具。

伪基站传播分析

伪基站能够伪装成电信运营商的服务号,向手机用户群发钓鱼短信,收到的钓鱼短信跟正常短信显示在一起,真假难辨。钓鱼网站的仿真度很高,并抓住了人们贪小便宜的弱点,先收集用户信息,再引导安装仿冒应用。

 

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在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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