一般的风控系统能识别到哪些客户端风险?

2022 年 7 月 14 日
 gilbertwang

最近在学习风控这方面的相关知识,一般来说风控系统能识别到哪些客户端风险?另外想请教下如果要构建一个比较完整的风控体系,需要包含哪些?

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所在节点    信息安全
6 条回复
zenxds
2022 年 7 月 14 日
Web 端的话,可以通过 JS 判断出客户端是否开启了调试器、模拟器,是否禁用 cookie 和其他存储,是否篡改了 platform/userAgent/屏幕分辨率等,是否 hook 了某些 API ,是否伪造浏览器 /OS ,是否开启代理等

APP 端的话不太了解,我知道的有越狱、多开、模拟器、调试啥的

完整的风控体系概念就大了,需要客户端上有设备指纹技术,加固 /混淆方案,验证码人机识别,后台有风控策略、决策系统,一般公司自研应该是很难的,国内有一些安全厂商是做这个的,可以去了解一下
Felldeadbird
2022 年 7 月 14 日
去 github 搜索风控,有不少大牛整理过的这些笔记。 要系统学习风控,还是得有平台实践一次,跑路才行。
Alekseyevich
2022 年 7 月 14 日
实际识别的风险主要看风险防控策略的维度是否丰富,单纯说风控系统的话常见的什么注册、登录、薅羊毛风险都可以防的。
MagicDeen
2022 年 7 月 14 日
设备是否越狱、Root 等高危风险,以及各类改机框架软件啊什么的,挺多风险点的。不过主要还是要靠背后的决策引擎来做风险判断
Jf35jxN3fwBXyeLh
2022 年 7 月 25 日
风控 = 数据 + 算法。优先级 数据 >> 算法,数据保证风控系统下限,算法提高上限。上面几个大佬说的,web 端的各种判断,移动端的各种检测等统称为数据。另外风控系统是分层,waf --> 反爬 --> 反作弊
guguji
2022 年 10 月 11 日
风控整体非常复杂,最近也在尝试总结 [从 0 到 1 智能风控决策引擎构建]( https://mp.weixin.qq.com/s/JW_vEqjxNhDNySYVAT6j5A) ,欢迎指教。

设备类的风险其实只是前端的一小部分防控,现在基本依托于设备指纹 SDK 采集设备,防控包括不限于:
- Root/越狱
- 多开
- 虚拟机
- 云真机

感兴趣可以的话我也会在后续文章写一篇介绍,还是要结合 用户的 UBT 效果比较好。

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