黑灰产识别精准率跃升，桔子数科以技术革新筑牢金融安全防线

随着移动网络的深度普及，O2O服务、手机购物、移动支付等业务井喷式增长，为黑灰产的滋生提供了温床。在金融领域，黑灰产已形成从信息收集到资金变现的完整产业链，呈现出种类多、更新快、攻击方式多样、团伙协同作案、规模化生产等特点，不仅侵害金融消费者隐私和财产安全，还对正常社会秩序造成严重冲击。

据威胁猎人发布的《2024年互联网黑灰产趋势年度总结》显示，2024年，互联网黑灰产攻击依旧严峻。不管是在黑灰产团伙规模，还是攻击资源、攻击技术的应用以及攻击场景的演变，均出现了较大的变化。

面对层出不穷的欺诈行为和攻击手段，如何构建精准、高效、动态的黑灰产攻击团伙识别机制，已经成为破解金融行业风控难题的核心突破口。

黑灰产产业链的典型特征在于其组织化运作，团伙成员之间通过高频互动、多层级角色分工构建协作网络，内部联系极为紧密。传统黑灰产识别技术通过定位关系较为紧密的用户群体来识别背后团伙，但在面对黑灰产团伙为了伪装身份故意编织的虚假关系网时，传统技术往往难以穿透表面关联识别真实风险脉络，整体识别效果较弱。

为突破传黑灰产统识别技术的应用瓶颈，桔子数科主动推进技术革新优化，以行业痛点为导向，实现向前沿新技术的迭代升级。

桔子数科模型算法团队通过深度拆解黑灰产团伙的攻击模式和欺诈手段，充分发挥自身技术优势，运用知识图谱、图神经网络等人工智能技术，在团伙关系溯源、欺诈账户识别等核心场景开展大量技术攻坚与实战验证，构建起一套高效精准的风险穿透技术体系。

该技术体系在过滤知识图谱中无效关系的基础上，针对已存关系网络开展深度筛查，灵敏捕捉隐形特征背后的潜在关联链条，将黑灰产团伙的伪装关系转变为可量化、可追溯的风险特征，有效聚焦真实风险点。

经验证，目前桔子数科黑灰产识别技术体系的线上风险推理已实现毫秒级响应，识别准确率远远高于传统识别方法，黑灰产识别的效率与准确性大大提高。

下一步，桔子数科继续以技术创新为核心驱动力，持续深化人工智能、云计算、大数据分析等前沿技术与金融业务的融合广度与深度，构建覆盖金融服务全链路的智能化解决方案，助力金融机构数智化转型与金融行业高质量发展。