網際網路反欺詐常用的技術主要包括資料採集、特徵工程、決策引擎、資料分析等幾個類別：
資料採集：
主要應用於從客戶端或網路獲取客戶相關資料的技術方法。值得強調的是，資料採集技術的使用，應當嚴格遵循法律法規和監管要求，在獲取使用者授權的情況下對使用者資料進行採集。通常，使用以下兩種方法進行資料採集。
裝置指紋：
裝置指紋是目前在網際網路領域被廣泛使用的一種技術手段，其在反欺詐體系中的作用也從最早的裝置唯一標識，變為了客戶端資料採集器。裝置指紋服務的評價應當綜合考慮覆蓋度、唯一性、全面性等幾個方面。
網路爬蟲：
網路爬蟲技術即可以用於使用者運營商資料、信用卡資料、網路交易資料等各類資料的爬取，也可以應用於老賴名單、網路核查資料的爬取。
特徵工程：
特徵工程技術是指可以從原始資料中進行資料探勘的各類技術。常見的特徵工程技術如生物識別、活體檢測、文字語義分析、知識圖譜等。
生物識別：
生物識別，如聲音識別、人臉識別等，是指對使用者特定生物特徵進行檢測和識別的一種技術手段，通過比較使用者的生物特徵資訊，核實使用者身份，防止盜號。
活體檢測：
活體檢測技術主要通過要求使用者做特定動作或朗讀特定內容，對使用者是活人還是機器進行判斷和檢測，是防範欺詐團夥批量攻擊的一種有效手段。
文字語義分析：
知識圖譜：
知識圖譜是利用圖資料庫，從特定維度對不同使用者和不同操作行為之間進行關聯分析和計算，從而發現不同使用者和不同操作之間的關聯，可用於團夥特徵檢測等場景。
資料分析：
隨著網際網路反欺詐方法的不斷演進，資料分析技術也成為構建反欺詐能力的關鍵。海量資料和特徵的處理也對資料分析技術提出了更高的要求。常見的資料分析技術包括實時分析（如storm）和離線分析（如hadoop）兩類。
決策引擎：
反欺詐決策引擎是網際網路反欺詐體系的大腦和核心。乙個功能強大的決策引擎，可以將信譽庫、專家規則和反欺詐模型等各類反欺詐方法有效地結合，為反欺詐人員提供乙個操作高效、功能豐富的人機互動介面，大幅降低反欺詐運營成本和響應速度。對於決策引擎好壞的判斷，應當從引擎處理能力、響應速度、ui介面等多個維度進行綜合判斷。
對於網際網路反欺詐而言，技術能力的高低決定了網際網路反欺詐的高度。與線下反欺詐不同，網際網路反欺詐是攻守雙方在技術上的對抗。特別是在欺詐團夥已經開始產業化，並且廣泛使用大資料、人工智慧等前沿技術的時候，反欺詐技術能力直接影響著網際網路反欺詐的效果。
資料的體量和質量決定了網際網路反欺詐能力的高低。網際網路反欺詐體系的建設，對資料的廣度和深度都提出了很高的要求，主要的資料型別包括以下幾種：
裝置類：
環境類：
環境類資料是指使用者發起操作請求時所處環境的相關資料，可以分為虛擬環境和物理環境兩大類。虛擬環境資料，主要指使用者所用的ip、wifi等網路環境相關資料。
行為類：
第三方資料：
第三方資料是指通過從公開途徑或第三方資料服務商處獲得的各類資料，包括但不僅限於使用者的運營商資料、電商消費資料、銀行資料、司法資料等各類資料。
由於監管需求，此類資料往往是已經進行脫敏處理的標籤資料。考慮到這類資料會產生一定的資料成本，同時其真實性和準確性也參差不齊，所以在使用這類資料時，應當十分謹慎。
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網際網路之父Vint Cerf 網際網路的下乙個十年
據國外 報道，谷歌在自己的官方部落格上發表了對網際網路未來發展的觀點。在採訪了10位頂級電腦專家後，google首席網際網路顧問 有網際網路之父美譽的 vint cerf發表文章認為，10年來網際網路的發展對人們的生活產生了巨大影響，改變了政治 娛樂 文化 商業 醫療 環境和所有能想到的東西。未來網...