银行反欺诈理论、方法与实践总结（中）

第三章 欺诈事件诊断还原

一、银行四大核心风险解析：技术攻防与真实案例揭秘  

      在数字化金融时代，银行面临的风险已从传统信贷风险转向更隐蔽的技术型攻击。本文从账户风险、营销风险、申请风险、交易风险四大维度，结合技术原理与真实案例，揭示黑产如何渗透银行业务链条。  

（一）账户风险

       随着互联网的快速发展，账号安全问题愈发凸显，撞库攻击成为网络欺诈的重要手段之一。2023年十一期间，某反欺诈公司监测到国内某航空公司网站持续遭遇撞库攻击，异常登录交易为正常交易的3至5倍，登录拒绝率始终维持在50%以上。本文将以该事件为例，剖析撞库攻击的手法、危害及防范措施。

1、事件背景

在这起事件中，黑客通过技术手段攻破防线薄弱的信息汇聚点，或由于内部人员作案导致用户信息大量泄露。欺诈分子利用这部分信息去其他具备金融属性或能带来收益的网站进行撞库，期望变现。这不仅影响了航空公司的正常运营，更可能导致用户的财产损失。

2、撞库攻击手法

撞库攻击是一种自动化的黑客技术，黑客通过收集到的用户在其他低安全等级网站上的账号和密码，尝试登录其他高安全等级网站。具体手法如下：

• ‌信息收集‌：黑客通过非法手段获取用户在A网站的账号和密码信息。
• ‌撞库尝试‌：黑客使用获取到的账号和密码信息，尝试登录B、C、D等网站。
• ‌成功登录‌：一旦某个网站的防护措施较弱，黑客便成功登录，进而获取该用户的更多信息，甚至进行进一步的操作，如转账、购买等。

3、特征和危害

撞库攻击的特征主要包括机器行为、隐藏IP、共用设备等。其危害不仅限于用户的个人隐私泄露，更可能导致财产损失。例如，欺诈分子利用获取到的用户信息，以“改签机票”为名实施电信诈骗，给用户带来经济损失。

4、防范措施

为防范撞库攻击，用户和网站应采取以下措施

• ‌用户层面‌：
  • ‌复杂密码‌：设置复杂度较高的密码，避免使用生日、电话号码等容易被猜测的信息。
  • ‌多因素认证‌：开启多因素认证，提高账户安全性。
  • ‌定期更新密码‌：定期更换密码，减少被黑客猜中的概率。
• ‌网站层面‌：
  • ‌加强防护‌：部署防火墙、入侵检测系统等安全设施，及时发现并阻止异常登录行为。
  • ‌信息加密‌：对用户信息进行加密存储，即使信息被获取也难以解密。
  • ‌安全提示‌：在用户登录时发现异常行为，及时弹出安全提示，要求用户加强安全措施。

（二）营销风险

      在数字化营销活动中，“羊毛党”如同一把双刃剑——既能短期提升数据表现，也可能因恶意刷单导致企业蒙受巨额损失。2018年某银行的第三方支付产品“老拉新”活动案例，便是一个典型的风险与风控博弈的实战缩影。

1、案例背景：漏洞暴露的营销活动
某银行为推广旗下支付产品，计划开展“每邀请一位新用户奖励5元”的拉新活动。然而在活动前夕，反欺诈公司监测到一款高度自动化的“薅羊毛工具”已在黑产圈流传。该工具整合了接码平台（用于批量注册虚拟手机号）、IP代理（伪装地理位置）及自动化脚本，可一键完成注册、登录、邀请等操作，形成完整的“薅羊毛”链条。

2、技术拆解：羊毛党如何攻破防线？
反欺诈公司的测试揭示了银行APP的两大漏洞：

• 设备维度风控缺失：未采用设备指纹技术识别唯一设备，导致同一设备可反复注册新账号。

• IP规则形同虚设：仅依赖IP地址判断异常，而代理IP池可轻松绕过此限制。

  此外，银行登录环节未设置人机验证（如滑块验证、短信动态码），进一步降低了黑产的操作门槛。

3、风控反击：从预警到拦截的48小时
反欺诈团队在发现风险后迅速联动银行，提出三层防御策略：

• 实时规则引擎：部署设备指纹识别，标记异常设备（如高频新设备注册）；

• IP画像升级：结合代理IP库与行为分析，识别“低信誉IP段”；

• 动态验证加强：关键环节增加多因素认证（如人脸识别+短信验证）。
  活动当天，系统成功拦截了72%的异常请求，节省超百万元营销资金。

4、构建动态风控体系
该案例暴露了许多企业的通病——过度依赖单一风控维度（如IP），忽视“设备-行为-环境”的多维关联分析。反欺诈需从三方面升级：

• 技术层：引入设备指纹、生物特征识别等主动防御技术；

• 数据层：整合黑产情报库（如接码平台号码段），实现风险前置预警；

• 策略层：采用“阶梯式奖励”而非固定金额，降低单次攻击收益。

（三）申请风险-恶意申请

        2018年6月，国内某银行为推广信用消费贷款产品，推出手机端便捷申请通道。然而，这一创新举措却成为黑产团伙的“突破口”。短短数日内，大量通过手机端提交的信贷申请涌入系统，多数申请因符合“行内代发工资客户”的宽松风控条件而被快速通过。资金到账后立即被转移，随后第二、三期贷款陆续逾期，最终造成银行近50万元的直接损失。  

1、案例剖析：黑产如何“合法合规”攻破银行防线？
经调查，欺诈分子早于半年前便着手布局：  

• 注册空壳公司：通过虚假注册包装企业，并在目标银行办理代发工资业务，虚构员工薪资流水，打造“优质客户”形象。  
• 利用风控漏洞：黑产论坛中流传该银行对代发工资客户的信用评估依赖历史数据，忽略动态行为监测，导致欺诈团伙可长期潜伏。  
• 技术化批量操作：半年后，通过同一设备、同一IP地址在手机端发起集中申请，利用自动化工具绕过人工审核，短期内完成资金套现。  

2、暴露的风控缺陷与深层启示
此事件暴露了传统金融机构在数字化转型中的三大短板：  

• 静态风控模型的局限性：过度依赖历史数据（如代发工资记录），忽视实时行为特征（如设备、IP集中度），导致欺诈分子通过长期“养号”轻松突破防线。  
• 渠道便捷性与安全性的失衡：手机端申请流程虽提升了用户体验，但未同步强化生物识别、设备指纹等反欺诈技术，为批量操作留下空间。  
• 黑产信息链的威胁：专业论坛中流通的金融机构漏洞信息，加速了欺诈手段的迭代，而银行缺乏对黑产社群的动态监测机制。  

3、应对策略：从“被动防御”到“主动防控”

• 构建动态风控体系：引入机器学习模型，实时分析申请人的设备信息、地理位置、操作习惯等行为数据，识别异常集中度（如同IP多账户申请）。  
• 强化多渠道验证：对代发工资客户增设动态验证，如抽查在职证明、交叉比对社保缴纳记录，避免“数据美化”陷阱。  
• 建立黑产情报网络：与网络安全机构合作，监控黑产论坛动态，提前预警新型欺诈手法，迭代风控规则。

（四）申请风险-伪冒申请

       2015年至2016年，某消费金融公司因伪冒申请事件陷入巨大危机。事件中，超过200名受害者的身份信息被非法盗用，人均借款高达20万元，累计损失超4000万元。这不仅导致公司坏账激增，更因风控漏洞被监管部门重罚，业务声誉严重受损。  

1、案例复盘：外包风控如何沦为欺诈温床？
该公司的核心风控业务长期外包，看似节省了成本，实则埋下隐患：  

• 权限滥用与内鬼作案：外包公司利用职务便利，绕过贷款审核流程。通过地下黑产购买大量个人身份信息（包括身份证、手机号、银行流水），伪造收入证明等材料批量提交贷款申请。  
• 审核机制形同虚设：外包方为追求业绩，对异常申请（如多账户同一联系地址、短期内集中借款）视而不见，甚至主动协助伪造资料通过系统校验。  
• 资金挪用链条：获批贷款并非用于消费者信贷，而是被外包公司截留，转而投入其自有小额贷款业务，形成“借新还旧”的庞氏骗局。  

2、深层漏洞：金融外包模式的三重风险
此事件暴露出金融机构在业务外包中的系统性缺陷：  

• 权责分离的失控：风控作为金融核心能力，外包导致“权责错位”。外包方既当“裁判员”又当“运动员”，缺乏独立监督机制，道德风险陡增。  
• 数据安全防线溃败：未对个人信息实施加密存储、权限分级管理，外包人员可轻易接触敏感数据，为信息倒卖提供便利。  
• 监管合规盲区：部分机构误将外包视为“风险转移”，忽视《个人信息保护法》《银行业金融机构外包风险管理指引》中关于数据主权和过程监控的硬性要求。  

3、破局之道：重构风控生态的四个关键 

• 核心能力内化：建立自主风控团队，通过AI模型实现申请材料真伪核验（如OCR识别篡改痕迹）、行为数据分析（如设备指纹追踪）。  
• 动态权限管控：对外包人员实行“最小权限原则”，所有数据操作留痕并接入区块链存证，确保事后可追溯。  
• 第三方穿透式监管：引入第三方审计机构，定期抽查外包业务合规性，重点检查贷款资金流向与实际用途的一致性。  
• 用户端防御升级：为借款人开通生物识别验证（如人脸识别+声纹认证），并通过短信、APP推送实时提醒贷款动态，增强用户反欺诈意识。  

（五）申请风险-伪冒申请

       2018年3月，潘女士深夜收到银行短信，显示其支付宝绑定的借记卡被消费5500元。经调查，犯罪分子竟在盗刷前一天，利用伪造的身份证（照片为“美国前总统奥巴马”）在某大行成功开设二类账户，并以此为跳板，在支付平台关联开通多个三类账户，最终通过支付宝“找回密码”功能重置支付密码完成盗刷。这一荒诞却真实的案例，揭露了银行账户分级管理体系下的深层风险。  

1、伪冒开户的四步渗透链条

• 一类户“破门”：犯罪分子通过非法渠道获取潘女士身份信息后，在广东省某小银行用虚假身份证（绑定自身手机号）开设一类户。由于部分小银行对线下开户审核宽松（如未严格核验人脸与身份证匹配度），漏洞被轻易突破。  
• 二类户“搭桥”：利用已开设的一类户作为验证依据，在某大行线上申请二类户。尽管大行系统显示身份证照片为“奥巴马”，但审核仅依赖形式校验（如证件号码真实性），未触发人工复核，账户顺利开通。  
• 三类户“扩散：通过支付APP将二类户与多家大行三类户绑定。三类户虽限额较低，但支持快捷支付功能，成为资金转移的“管道”。  
• 支付密码“重置”：在支付宝中添加新卡后，利用“忘记密码-短信验证”功能绕过原支付密码，直接重置并完成盗刷。  

2、漏洞本质：账户分级管理下的风控割裂
此事件暴露了银行与第三方支付机构协作中的三大缺陷：  

• 身份核验“形式化”：开户环节过度依赖证件号码真实性校验，忽略生物特征比对（如人脸识别），甚至出现“奥巴马照片”的荒诞漏洞。  
• 跨机构信息“孤岛”：银行间账户层级联动时，未共享风险数据（如小银行一类户的异常开户记录未被大行捕获），导致风险逐级传导。  
• 支付平台“重体验轻安全”：支付宝等平台为简化用户操作，允许通过新绑卡直接重置支付密码，却未引入多因素验证（如原密码+人脸识别）。  

3、防御升级：从“单点防控”到“生态联防”

• 强化开户环节的生物识别：推行“身份证联网核查+实时人脸比对”双重验证，对照片不符、操作IP异常等情形强制人工审核。  
• 建立跨机构风险信息池：由央行或银联牵头，构建账户开户行为数据库，实时同步高风险账户信息（如频繁跨行开户、同一手机号绑定多账户）。  
• 支付密码重置逻辑重构：要求重置支付密码时，必须验证原密码或已绑定的安全设备（如U盾），避免仅凭短信验证码开放权限。  
• 用户端主动预警：银行与支付平台需开通“异常绑卡即时提醒”功能，当检测到新账户关联或密码修改时，通过APP推送、短信等多渠道通知用户确认。  

(六) 交易风险之盗卡盗刷

       盗卡盗刷即非法获取他人信用卡信息后，未经授权地使用该信息进行交易的行为。具体来说，盗卡盗刷涉及以下含义：

       信息泄露：不法分子通过黑客攻击等手段，获取持卡人的关键信用卡信息，如持卡人姓名、卡号、有效期和 CVV2 等。在支付系统存在漏洞的情况下，这些信息容易被窃取。例如，在一些快捷支付渠道中，如果仅需验证上述信息即可完成交易，那么信息一旦泄露，风险会急剧增加。

       非法交易：利用盗取的信用卡信息，在无需实体卡片的情况下，进行在线支付或其他无需现场验证的支付操作。这种非法交易通常会呈现出一些特征，如高风险设备，这可能是指被用于盗刷的设备存在异常，如网络环境异常、设备被篡改等；高频交易，即短时间内进行大量的交易，这可能是为了在被发现之前尽可能多地套取资金；购买容易变现类商品，如礼品卡、电子产品等，这些商品能够快速地转换为现金，从而实现盗刷者获取非法利益的目的。

       2022 年 10 月，国际某知名酒店集团发布公告称，3月 - 7月期间，其支付系统遭黑客攻击，全球 41 家酒店受影响，国内有 18 家。泄露信息包含持卡人姓名、卡号、有效期和 CVV2 等，致使国内部分银行上百万张信用卡出现信息泄露风险，损失难以预估。此事件凸显出信息泄露这一顽疾，在仅需卡号、CVV2、卡有效期的快捷支付渠道中，商户或收单方面临资金赔付风险，且盗刷的主流手段具有高风险设备、高频交易、购买易变现商品等特征，几乎每天都在发生，需重点防控交易欺诈风险。

(七) 支付风险-生物特征的弊端

       支付安全领域中，生物特征识别技术的应用带来了便利，但同时其潜在的漏洞也不容忽视。2019年，浙江宁波的袁先生在睡眠中被同事通过手机人脸识别解锁，盗刷微信账户，损失万元。此外，美国人工智能公司Kneron利用3D面具破解了包括微信和支付宝在内的人脸识别系统，成功进行了购物支付。这些案例表明，尽管生物识别技术提供了便利，但其安全性仍面临挑战。为了提高支付系统的安全性，需要不断加强技术防护和更新，同时提醒用户保护好自己的生物信息，防止信息泄露。

总结：在高科技犯罪日益猖獗的当下，黑产组织正利用先进技术进行犯罪活动。看似牢不可破的认证手段，在黑产面前只不过是一层纸。例如，通过利用手机系统漏洞，使用3D面具、特殊眼镜或化妆技术破解人脸识别和活体检测，非法获取利益。实际案例显示，黑产团伙能够通过技术手段绕过人脸活体检测，进行虚假开户等违规操作。此外，利用AI换脸技术，犯罪分子可以生成逼真的人脸视频，突破平台认证，获取敏感信息并出售获利。这些行为不仅对个人隐私和财产安全构成威胁，也对社会秩序和安全构成挑战。因此，我们必须革新战术，采用更先进的技术手段来应对这些高智商、高技术、自律性强的黑产对手，否则将面临失败的风险。