对抗群控与模拟器:实时风险环境检测引擎的规则与模型双驱动

随着移动业务的快速发展,针对黑灰产的防御也成为企业安全工作的重中之重。在黑产常用的多种工具中,“群控”与“模拟器”是影响面最广、攻击规模最大的两类自动化技术。它们通过制造大量看似真实的虚假设备与用户行为,骗取营销补贴、刷量获利、进行数据爬取等,给企业的资金安全和数据准确性带来持续威胁。传统风控大多依赖单点特征判断,容易被专业黑产绕过。对此,埃文科技(原“数字联盟”)以可信ID为基础,推出“实时风险环境检测引擎”,通过“规则”与“模型”双引擎驱动,形成了一套精准识别、主动拦截的立体化安全方案。

一、核心威胁:群控与模拟器的攻击路径

群控软件通过一台电脑控制多台真实手机,可以批量执行注册、登录、刷量等操作。更危险的是,它能大规模篡改每台设备的硬件标识(如IMEI、型号等),使同一批手机反复伪装成新设备,绕过依赖设备ID的传统风控,制造源源不断的虚假流量。

模拟器则直接在电脑上虚拟出安卓系统,运行手机应用。它成本极低、易于批量启动,还能方便地接入自动化脚本,实现无人值守式的养号、注册、刷单。虽然模拟器的系统参数与真实手机存在固定差异,但早期单纯依赖少数规则检测的方式,已很难应对不断更新的模拟器变种。

二、技术基石:可信ID建立稳定设备身份

要对抗伪造身份的攻击,必须先确保设备识别的稳定性。埃文科技采用“弱特征归因”算法生成可信ID:通过在安全环境中采集设备上超过2000个软硬件弱特征(如传感器、屏幕参数等),并在云端统一计算,形成一个全局唯一且稳定的设备标识。

这一机制能有效抵御伪装:群控可以修改表层信息,但很难同时无痕篡改上千个底层特征,可信ID因此能保持稳定,准确识别出“重复设备”;模拟器虚拟出的硬件环境,也因底层参数与真实设备不同,在可信ID生成阶段即被识别出来。可信ID为后续风险识别提供了可靠的“身份证”。

三、实时检测:规则与模型协同防护

基于可信ID,实时风险环境检测引擎可在关键业务环节(如激活、登录、提现)快速判定设备风险,平均响应时间在100毫秒内。其核心由两个互补的引擎组成:

规则引擎:针对已知风险进行快速拦截。它依赖持续更新的特征库,包括模拟器特征、Root/越狱环境、企业网络、调试状态等上百条可配置的规则。当设备上报的参数与规则匹配时,立即触发拦截与告警。规则引擎响应快、结果明确,适合处理单人作弊等简单风险。

模型引擎:用于发现隐蔽的团伙行为。其原理是:无论单台设备如何伪装,规模化黑产群体的行为模式总会暴露。依托全局流量数据,模型引擎从以下几个维度进行分析:

应用行为聚集:正常用户通常使用多个应用,而黑产设备绝大多数活动仅集中于目标应用。

网络与机型聚集:工作室设备常集中在某个特定IP段或使用某一类低端机型。

异常新增比例:在同一时段、相同网络下,新增设备比例远高于正常用户分布。

通过机器学习识别这些聚合行为,模型能从海量设备中准确识别出群控工作室与模拟器团伙。实际应用中,叠加模型引擎后,对大型工作室的识别率从约70%提升至86.8%,资金损失减少约78.7%。

四、闭环防御:风险识别与拦截联动

检测结果并非孤立存在,系统会将风险设备动态加入黑名单,并形成联动封锁。

风控联动黑名单:当设备被判为高风险(如模拟器、Root设备),系统自动将其加入黑名单,后续相关操作自动拦截。

智能关联封禁:基于已识别的风险设备或异常WiFi信号,系统依托网络空间地图(LID),自动将其相关联的所有联网设备列入待监控或拦截列表,实现“捕获一个,围剿一片”。

posted @ 2026-01-19 09:36  数据要素  阅读(0)  评论(0)    收藏  举报