本文原创作者：mcvoodoo
看了很多乙方同学们写的业务安全，总结下来，其出发点主要是在技术层面风险问题。另外捎带一些业务风险。今天我要谈的是甲方眼里的业务安全问题，甲方和乙方在业务安全的视野上会有一些区别和一些重合。在同一个问题上，解决的思路也有很大区别。我们拿P2P小额贷款来说业务安全。
大体上P2P小额贷款的流程是帐户注册、提交借款资料审核、提现使用，还款。还款阶段主要是催收的问题，不在本文讨论范围之内。所对应的业务风险见下图。
一、账户安全
账户这一层的风险本质上是其他行业也会存在的风险，只不过相对来说金融帐户的安全性要求更高。
1.1 虚假注册
在搜索引擎里搜索批量注册、注册机，能够得到很多搜索结果。在某电商搜索账号之类的关键字，也能得到很多卖各种帐户的商家。在QQ群搜索小号之类，同样存在很多贩卖账号的群。那么这些批量注册的账号有什么用？无非是羊毛党、发广告、水军、骚扰用户、贩卖等，目标自然是为了钱。业务方的KPI一般都会有用户量，为了扩大用户量做各种营销活动，所以业务方是绝对绝对不会允许安全在注册这个环节进行拦截，但作为安全人员，可以不拦截，但一定要知道哪些是虚假小号，这些虚假小号带着标签往业务流程后端传递，一旦小号来真的，安全就来真的。
虚假注册如何识别？这里涉及多种技术与对抗：
1.1.1 IP
首先，最直接的就是通过IP来看。一个IP注册多个帐户，就可能是虚假注册，但这仅仅是可能，如果是一个公司的互联网出口IP，这种单凭IP注册账户数来看的机制就会造成误伤，所以要综合来看。
规则1：代理IP判定。为了对抗IP的注册限制，很多注册机会通过读取代理注册，不停的变换IP。解决代理的问题，一是知道哪些是代理，二是协议判断，两者综合起来。知道哪些是代理，可以通过爬取互联网上的代理IP来进行，很多代理网站会不定时更新代理，通过爬虫把这些代理爬下来做成黑名单，命中即为代理，规则简单有效、准确度高、系统消耗低。
但问题是爬虫技术终归有限，不可能完全覆盖所有代理IP。这时候就要通过协议判断来进行，协议判断我们会看几种情况。
一是反向探测对端端口开放情况，代理常用端口是80和8080，如果对端IP开启了这些端口，显然是不正常的，一个家用IP地址是不大会开放这些端口的。
二是看HTTP头的X-Forwarded-For，这个字段只有在通过了HTTP 代理时才会添加，
如果带有XFF，那就是代理了。
三是看源端口，根据我们的经验，大于10000的源端口有两种情况，不是代理就是大型机构，所以会有误伤，建议判断权重在50%。
四是看Keep-alive，带有Proxy-Connection: Keep-Alive的报文，毫无疑问是代理。
以上，通过代理IP库和协议识别，根据准确性赋予权重，对代理的识别应该就比较精准了。还没有把握的，可以把注册放过去往后看，看帐户活跃度和行为，反过来再来调整规则权重。
但是代理一定是坏人吗？不一定，但从金融领域来看，用代理作恶的可能性更大。一个良民，是不大会用代理的。用了代理，我就要怀疑你的动机。还是那句话，安全的纵深防御，往后面的业务去看。
规则2：恶意IP。所谓恶意IP，大体上有三种数据来源。
第一种是来自于业务产生的，如果某IP上次曾经作恶，那我有理由认为下次他仍然可能作恶，这种IP要带标签观察。
第二种是高危区域，所谓高危区域，从历史和行业情况来看，安溪、 龙岩、莆田、泉州、电白、宾阳、儋州，这些地方的IP先打上标签，别问我为什么知道。
第三种是威胁情报来源，这方面国内已有公司提供关于IP的数据，能够知道IP近期是否有木马病毒，是否有黑客攻击行为。这部分恶意IP的问题是，数据要新鲜，因为恶化速度非常快，不能说上个月这个IP有过攻击行为，这个月还给打标签。
规则3：IDC IP。一个to c的业务，跑来注册的IP是云服务器的IP，这正常吗？显然不正常。事实上很多就是被黑的服务器，或干脆就是自己租的服务器来跑批量注册。这里就要去做一些收集，各大云服务商、各大IDC服务器段，还有一个是僵尸机器，也从原来的广告欺诈转移过来了，这些数据都有情报厂商提供。这块主要注意的是要长期维护数据源。
1.1.2 图形验证码
关于图形验证码，事实上我们已经基本上放弃这种技术。验证码的出现本意是为了抬高恶意注册、撞号的门槛，但事实上这种门槛随着打码平台的出现已经没什么意义了，验证码阻碍的反倒是那些好的用户。所以我们不在这部分做继续探讨。
1.1.3 手机验证码
手机验证码的出现，也是为了阻止恶意注册、盗号之类的行为。相应的，黑产对抗手段也升级到了收码平台。黑产通过在收码平台上开项目，可以使用大批量的不同号码来注册。（题外话：收码平台也存在恶意注册、盗号撞库、黑客攻击的问题，黑吃黑的节奏）。对于收码平台的对抗，也有几种可以使用的手段：
规则1：收码手机号码库。仍然是通过爬虫爬取各大收码平台的手机号码，然后形成号码黑名单库。凡是命中的，一律加标签。但这种的问题是爬不全，这种平台太多，而且会定期更换号码。另外还涉及到爬与反爬的对抗，所以能爬就爬，不能爬的跳过，通过其他方法来防御。
规则2：授权验证。你来我这里申请贷款，我要求你授权爬取你的运营商网上营业厅信息，用户输入帐号密码，我们去爬取姓名，号码入网时间，通话记录。姓名是用来核实身份真实情况。入网时长与是否欺诈贷款有密切的相关，一个刚入网的手机号来贷款，本身就十分可疑，进一步的再看是否有通话记录，一个从未有过通话的手机也十分可疑。这种做法比较重，会涉及一些问题。比如各省运营商网厅独立运营，架构不一致，就需要对应不同的运营商和省份拉数据，一旦网厅变化，拉数据的方式也要变化，比较笨重。再一个会比较慢，网络速度会严重干扰。还有隐私问题，让用户输入账号密码去爬数据，本身就面临合规风险。同时还会涉及到对抗，当运营商发现之后会采取措施对抗爬虫。最后还会涉及用户感受，增加了业务流程。所以是否要采用这么重的技术，取决于资产价值和风险态势。
另外值得一提的是，有些公司推出了手机小号服务，本意是为了保护用户隐私，避免被电话骚扰，但实际上也被黑产用来注册、贷款等行为。
规则3：合作数据验证。要说手机号码，最权威的当然还是运营商这边的数据，但各大运营商情况比较复杂。在某运营商，如果想拿到号码与人的对应关系数据接口，需要一个省一个省的谈。这里的合作数据验证，一是与运营商合作，但这里的难度可想而之。另外一个，业内也有一些提供骚扰、欺诈电话库的公司，可以与他们合作查询号码的信用。有条件的，还可以根据银行预留手机来发送验证码。这种合作数据验证，最大的问题就是不好谈，小型金融机构根本谈不来。另外就是费用问题。
规则4：电话通告等其他验证方式。当用户注册时候，推送验证码不是通过短信下发，而是电话通告8位验证码。这样就在一定程度上避免了这个环节上的校验码泄露，挡住了收码平台。只不过这种方式成本较高，大规模的语音通告形成了费用。还有通话成功率有限，目前用户的接受程度不高，用户在某些环境下不愿意接听电话。但不失为一种新的探索方式。
综上，各种方式都有利弊，没有最完美的解决方案，只有最适合自己的方案。也可以对每种办法都做轻量级、分层次的使用，综合平衡。
1.1.4 人机识别
大多数情况下的恶意注册都是通过工具、接口来进行的。如果能及时准确的识别工具行为，就能很大程度上防范虚假注册。但如果去研究每一个工具的特征，显然是一个浩大的工作。这里可以使用设备指纹技术来进行判断，所谓设备指纹技术，是指抓取用户设备的信息来判断。
规则1：手机模拟器。有很多安卓平台下的手机模拟器，一个通过模拟器来注册帐户的人，显然有较高的风险。对普遍流行的模拟器，加入一些特征判断，比如海马玩模拟器，能够读到的设备信息就是droid4x。对其他的模拟器，做一些数据规则来实现。设备指纹技术抓取设备的MAC、型号、号码等信息，通过算法形成一个设备特征符，如果该设备多次注册，就可以进行判定。
规则2：虚拟机。同理，通过虚拟机注册的也有较高风险。虚拟机可以通过一些环境特征判断，几个常见的特征，虚拟机网卡一般000569、000c29、005056开头。虚拟机的USB和声卡特征，时钟异常，内存，进程，服务，注册表都具备特征可以判断。
规则3：行为判断。所谓行为判断，可以看键盘敲击频率、鼠标移动速度和轨迹、HTTP Referer，甚至屏幕触摸的压力、重力、点击位置。如果填写资料速度非常快，就可能是工具行为，如果鼠标移动非常快，且每次都完全一致，也可能是工具。总之这里可以延伸出很多规则，只要有行为数据。
其他规则：除了这种特征式的规则，还有一些逻辑验证或交叉匹配。例如两次登陆时间和距离异常，1小时前在深圳，1小时后在北京。再比如设备环境无法读取。诸如此类，可以根据业务设计多种规则匹配。
但设备指纹也仍然可以绕过，黑客可以通过不断测试掌握算法。目前市面上已经有一些一键变换环境的软件，可以自定义修改条件，每次生成不同的设备指纹。但设备指纹的重点是收集了大量的设备数据，除了在这里用，还可以在很多环节用到。
1.1.5 坏帐户
用户注册的帐户名，一般都具有某种含义，在国内很多情况下是他的邮箱帐户。而一个坏帐户，可能是杂乱无序的随机字符。另外，还可以从帐户的行为来看。
规则1：帐户是否在互联网出现过。以邮箱作为匹配，收集互联网曾经出现过的邮箱帐户，如果一个帐户名曾经出现过，那就是一个好的现象。如果从未出现，那就可疑。这种做法需要收集大量的邮箱帐户，并且定期更新。
规则2：帐户名是否有意义。这里工程量略大，要有算法团队支撑，分析存量数据的帐户。同时还要有延伸，例如hacker001是一个坏帐户，那hacker00203是否是坏帐户？这就要去看数据中聚类有相似特征的Email前缀聚集成，构造模型并验证。
规则3：帐户信息完整。在金融，帐户是需要实名认证的，如果实名认证未通过，则代表可能存在信息虚假。
规则4：帐户活动。帐户注册以后，是否有过登录，是否有过相关操作行为。如果帐户注册后不动了，那就有问题。如果有操作行为，也要看这些行为，具体业务收集具体的操作行为，总结出正常人群业务行为和异常行为，这种也需要算法来支撑。
好坏帐户的判断是一个重型武器，需要大数据，需要算法，也需要强大的性能保障。没有团队是玩不转的。
1.2 帐户盗用
盗账号目前有两大主要手段，一个是撞库，一个是钓鱼。堵住这两条，账户安全就做了大部分的工作。当然自身网站和数据安全也是需要保证的，但这个狭义上不属于业务安全的范围，不做讨论。
1.2.1 撞库
撞库是利用互联网上已经泄露的数据进行批量测试，对付这种可以有很多种手段来防。
规则1：帐户注册层面的IP防范技术可以复用，针对代理、恶意IP、反向探测等都可以用。
规则2：行为判断。最简单的是看IP和账号的频率，但是黑客也仍然会变换IP，缓滴式撞库，所以单单从IP账号频率，只能起到一定的作用，在现在的形势下还不够。要去看更多的行为来判断，所谓更多行为，实际上取决于你能够获得的行为数据有多少，设备指纹在这里就大有用武之地，通过抓取用户设备信息，形成一个画像作为基线。当环境产生变化而不可信时，推出短信码等的校验。另外，也可以通过页面点击流、击键行为来做判断。事实上目前看来，通过行为判断的防盗号，或者说对可信环境的判断的防盗号，是一个比较综合的手段。
1.2.2 钓鱼
关于钓鱼实际上可以作为专门一篇来讲，这里大体说三个方向，一是自身技术方向上的漏洞问题，比如浏览器跨域、Session劫持等。二是外部合作打击和宣传教育。三是通过设备指纹技术也可以很大程度上做防范，当钓鱼者登录的时候，设备指纹判断登陆环境异常，从而推出二次挑战。
1.3 身份冒用
帐户环节，最重要的是解决你到底是谁的问题，解决这个问题最主要的手段是实名验证。而实名验证根据情况不同，目前主要是姓名与号码核对、身份证图片、银行绑卡、人脸识别这几种。
1.3.1 姓名与号码核对
这是最基础的验证手段，输入姓名和身份证号码，在后台进行比对。而事实上，由于大量的身份证信息泄露，这种验证已经没什么意义了。在网上搜身份证，就可以得到大量的图片和身份证信息。比如在百度图片搜身份证，会出来大量图片，然后如果你用这些身份证信息去大一些的平台注册，会发现都已经被注册过了。所以这种手段只是略微抬高了一丁丁门槛，没什么大用。
1.3.2 身份证图片上传
在某些平台，会要求上传身份证图片信息来做验证。这种单一上传身份证图片的也没什么大用，泄露身份证图片也不是什么稀罕事，所以如果没有其他辅助验证手段的话，这种完全就属于影响了客户体验的同时，安全性上也没有任何提高。所以要么在业务上还有其他辅助手段，要么就还需要一些技术手段来验证这张图片，比如读取图片附带的经纬度、时间等信息来做判断。
1.3.3 银行绑卡和人脸识别
银行绑卡和人脸识别，在对抗中其实都是一样的。黑产大致几种手段，一个是兼职招聘，要求应聘者提供相关信息，然后谎称发工资需要打款验证，通过绑卡，人脸识别也可以通过兼职招聘编造一些理由，让应聘者通过。再一种是收购身份证办银行卡、手机卡，从而做成冒名卡，由于办理银行卡等需要面签，所以他们就会找一些长的比较像的去办，哪里去找长相相似的呢，兼职招聘也是最好的办法，雇佣那些长相相似的，在利益的驱使下，很多人还是愿意去跑腿的，不要以为这只是个案，在任何一个流动性比较大的银行网点，每天都有若干起冒名办卡。
银行绑卡和人脸识别的问题是，流程比较重影响客户体验，小型机构在技术和资金上都办不到，人脸识别还存在准确性问题，同时也都能被绕过。但也还是当前形势下的一个解决办法，至少逼着黑产提高了成本。
二、借款
在借款环节，也就是我们所说的贷款环节，主要风险是虚假资料和代理中介。
2.1 虚假资料
所谓虚假资料，就是包装自己的资料以提高额度或者通过放款。对虚假资料的识别，传统线下手段是实地核实，在互联网上则主要依靠大数据做交叉验证，所谓交叉验证就是通过匹配，来验证你所说的是否真实。比如我号称自己住在一个高端小区A栋3楼，该小区均价8万一平方，那么我们就要核实了，是否真的住在这个小区，该小区是否均价8万。是否真的住，可以通过手机上的GPS来定位是否经常在这里出现，数据可以通过APP获取，可以与运营商合作。均价是否8万则可以爬取房产相关数据比对后确认。
事实上在虚假资料这里可以核实的很多，所有贷款申请资料项，只要能找到数据源，都可以做自动化核实，比如收入、汽车、房产、证券资产等。这里要用到一些模糊匹配技术，比如我填写资料时是：南京路隆盛小区A栋301，而标准写法是南京东路1000号隆盛花园A区1栋301室，但在本质上这两个位置是一样的，这就需要地址模糊匹配技术去核实。
2.2 代理中介
虚假资料很大程度上和代理中介脱不开关系，中介会帮助不良客户包装资产，批量化的生产。因此对不良中介需要严加防范，因为他们经验丰富，集团化作战，并会根据防守方策略做不断调整优化。关于代理的打击，由于代理存在一台机器替多人代办的行为，因此可以很容易通过设备指纹定位。
三、总结
以上，无论各种技术，其本质上都是通过各种渠道收集大量数据来做模型和规则判断，用以防范风险。所以数据来源和准确性是第一个要解决的问题，而中小机构是无法解决这个问题的，也就造成了当下P2P的风险局面。因此迫切需要各界联合形成黑名单，为中小机构提供数据支撑。黑名单可以但不限于黑手机、高危身份证、黑名单、多头贷款、黑卡等。
有了数据，才能够做一些规则，在这个基础上可以形成宽表、关联网络、算法，挖掘稀分布的数据价值。大数据为业务安全带来的实际产出价值是显而易见的，在网络攻防层面还在探讨、尝试的阶段，业务安全在很多大型机构已经离不开大数据了。
