6月20日，国内首例“刷单入刑”案件公开宣判。刷单炒信平台组织者李某，因犯非法经营罪被判有期徒刑五年九个月，并处罚金92万元。业内人士表示，对刷单炒信行为的定罪量刑，将对从事刷单工作的组织和机构起到震慑作用，可谓敲山震虎。

在网购时代，因摸不着、看不到实物，消费者大多依靠评价信息去判断产品质量,这给了不良商家和不法分子以可乘之机。他们利用刷单的方式为网店提高虚假销量和信誉度。这不仅扰乱了电商平台的正常经营秩序，还破坏了商业信用的体系。因此，刷单损害的不仅仅是消费者的利益，电商平台一样也是受害者。

不仅仅是网店，手机APP推广、文章点击量、餐厅点评……几乎所有能利用网络进行销售的东西，都有刷单的影子存在。而且，从发布需求、刷手接单，到垫付资金、快递作单、代为签收，再到完结交易、好评截图，刷单已形成一条完整的产业链。

此前，国家工商总局出台的《网络交易管理办法》虽明确了不得以虚构交易、删除不利评价等形式，为自己或他人提升商业信誉，但对违反者仅按规定处以1万元以上20万元以下罚款。违法成本低而获利高，不法分子就有了以身犯险的动力。

常用的那些防“刷单”手段

网络平台针对刷单一般采用三种防御模式：用户黑白名单、基于规则的防范机制、利用内部数据进行建模分析防控风险等方法。

用户黑白名单这种反欺诈模式存在一定的滞后性，在没有平台用户全数据的整合分析下（用户行为、交易和资金数据、以及用户个人信息），真实用户被误杀的概率会很大。

基于规则的防范机制会通过设置一些活动的隐形规则、活动陷阱等，尽最大努力去提高刷单人群的门槛，但期间往往会出现规则设置僵化等问题；而反欺诈服务商大多以数据验证和交叉比对为主，但无法深入用户内部生产环境，由此也无法在规则优化，模型训练，欺诈确认等方面行成闭环，对用户风险的预判容易出现偏颇。

 顶象技术一招防御不法网店最常用的“刷单”手段 

基于此，顶象技术推出了一整套风控方案良好解决了以上问题。“顶象风控方案”基于电商平台基于用户ID以及利用设备环境、用户行为等数据，通过智能风控引擎进行多维度建模分析，提供实时的恶意请求识别与阻断，以及离线的综合分析报告，从而实时发现并阻断刷单、作弊等行为，精确区分黑灰产和正常用户，保障营销活动的正常运营。

顶象是如何斩断“刷单”黑手的？

“顶象风控方案”采用私有云部署方式，能够快速应用于电商平台，将业务和数据保留在私有云或者虚拟私有云中，极大减少了数据泄露的可能性，良好保障了业务的正常运行。

它的运行机制主要是这样的：

首先，在手机APP、IoT客户端上部署虚机源码保护技术，用于保护核心的业务逻辑以及风控所需的设备指纹技术，从而在源头上提升安全能力的防护机制。
其次，在连接和传输的链路上，通过安全加签等技术，从而保护业务数据不被篡改、伪造。
然后，在云端部署实时决策引擎和配套的策略体系，从而实时发现风险。
同时，配合智能分析平台进一步挖掘潜在威胁，提升防控效果。
由此，构建了一个从客户端到传输链路到云短的全体系防控体系。

顶象风控方案的六大特点

综合来看，“顶象风控方案”主要拥有以下六大特点：

毫秒级响应：t+秒级和分钟级的近线计算，计算各种特征，为实时决策提供指标参数。
快速风险识别：利用策略和实时计算，同步识别风险，直接阻断恶意风险，或通过二次验证确认疑似风险。
多维度观测：从更多维度观测安全状态，发现异常及时报警。
立体风险画像：通过各种离线的挖掘和模型技术的使用，为实时决策和离线处置提供特征挖掘、模型平台训练、用户风险画像、设备风险画像等依据。
平滑弹性扩容：所有组件都可以进行弹性扩容，既可以满足起步阶段，也可以动态扩容使用业务发展，实现高QPS的支撑。
在线升级：数据与应用的隔离设计，可以让风控系统实现灰度验证和在线升级，无需中断业务，让风控系统维护更轻便。