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每日一博 | 社群编码识别黑灰产攻击实践

导读:所谓黑灰产,包含网络黑产、灰产两条产业链,随着互联网的飞速发展,网络黑灰产也在不断演变,当前网络黑灰产已经趋于平台化、专业化、精细化运作。基于黑灰产攻击特点,我们提出了一种基于社群编码的黑灰产攻击识别方法,社群发现部分基于图关系,编码部分引入大规模的图嵌入表示学习。相比于传统的图谱关系挖掘,可以更好的识别和度量未知攻击。而且我们还提出了基于异步准实时的工程化实现,对频繁变化的黑灰产攻击有更强的应变灵活性。 全文4424字,预计阅读时间12分钟。 一、背景 所谓黑灰产,包含网络黑产、灰色两条产业链,随着互联网的飞速发展,网络黑灰产也在不断发展,当前网络黑灰产已经形成了一个平台化、专业化、精细化,相互独立又紧密协作的产业链。从近几年多起重大网络安全事故看,黑灰产已经不再局限在半公开化的纯攻击模式,而是转化成为敛财工具和商业竞争的不良手段,据不完全统计,当前网络黑灰产的市场规模已经超过千亿元人民币,在这千亿级的市场规模下,发展出了非常多的细分领域,如木马病毒,养号刷单,薅羊毛,电信诈骗,知识盗版,流量劫持等。 各互联网平台为了防止被网络黑灰产攻击,开发了很多防御及识别技术,最常被广大用...

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