互联网的快速发展方便用户传递和获取信息，也催生了大量线上的犯罪活动。在互联网流量中，黑灰产通过多种欺诈工具和手段来牟取暴利，包括流量前期的推广结算欺诈、注册欺诈和登录欺诈，流量中期的“薅羊毛”欺诈、刷量欺诈和引流欺诈，流量后期的电信诈骗、资源变现欺诈等。这些流量欺诈行为给互联网用户和平台方造成了巨大的利益损失，因此为了保护互联网平台健康发展和用户上网安全，必须加大对欺诈流量的打击力度。
本书主要介绍恶意流量的欺诈手段和对抗技术，分为 5 个部分，共12章。针对流量反欺诈这一领域，先讲解流量安全基础；再基于流量风险洞察，讲解典型流量欺诈手段及其危害；接着从流量数据治理层面，讲解基础数据形态、数据治理和特征工程；然后重点从设备指纹、人机验证、规则引擎、机器学习对抗、复杂网络对抗、多模态集成对抗和新型对抗等方面，讲解流量反欺诈技术；最后通过运营体系与知识情报来迭代和优化流量反欺诈方案。本书将理论与实践相结合，能帮助读者了解和掌握流量反欺诈相关知识体系，也能帮助读者培养从0到1搭建流量反欺诈体系的能力。无论是信息安全从业人员，还是有意在大数据安全方向发展的高校学生，都会在阅读中受益匪浅。
作者简介:
张凯，现任腾讯专家工程师。一直从事大数据安全方面的工作，积累了10多年的黑灰产对抗经验，主要参与过游戏安全对抗、业务防刷、金融风控和反诈骗对抗系统等项目。 周鹏飞，现任腾讯高级工程师。主要从事大数据安全方面的工作，积累了多年黑灰产对抗经验，参与过游戏安全对抗、金融风控、业务防刷、广告反作弊、电信反诈和风险情报等项目。 杨泽，现任腾讯研究员。主要从事金融风控、黑灰产对抗等业务安全工作。 郝立扬，现任腾讯研究员。主要从事反诈骗、反赌博等业务安全工作。 熊奇，现任腾讯专家工程师。一直从事业务安全方面的工作，先后参与过反诈骗、App安全、金融反诈、安全大数据合规与业务风控等项目，积累了15年的黑灰产对抗和安全系统架构的经验。
目录:
第1章 绪论 2
第2章 流量欺诈手段及其危害 16
第3章 流量数据治理和特征工程 36
第4章 设备指纹技术 52
第5章 人机验证 65
第6章 规则引擎 78
第7章 机器学习对抗方案 98
第8章 复杂网络对抗方案 123
第9章 多模态集成对抗方案 146
第10章 新型对抗方案 158
第11章 运营体系 168
第12章 知识情报挖掘与应用 182
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