Sift Science抵御網絡欺詐

Kristan Schiller

Listia是一個使用積分拍賣閑置物品的網絡商城，總部位于加州的山景城。上線以來，部分多賬戶用戶讓這家公司的6人技術團隊大傷腦筋。為了吸引新用戶注冊，Listia會給每個新用戶免費提供500購物積分。可想而知，這條優惠政策被部分用戶鉆了空子。合作創始人杰·莊無奈地說：“只要注冊一些電郵就可以在Listia注冊一堆新賬戶，每個賬戶里都會有免費的購物積分。”

其實Listia這類的網商可以嘗試與Sift Science合作，Sift會利用云計算收集分析消費者的網絡購物模式，然后給每個用戶打分，網商可通過分數高低來判斷用戶是否有不誠信的嫌疑。

如何反欺詐

Sift公司的總部位于舊金山，合作創始人兼首席執行官詹森·陳表示：“大部分電商的開發團隊里頂多只有一兩位工程師專門負責反欺詐等安全問題，于是我們對自己說，為什么不能開發一個第三方解決方案，一舉解決全球電商所面臨的難題呢？”

Sift Science的計算公式會隨著網絡欺詐模式的變化而不斷調整進化，統計數據隨時更新——陳將這種方法稱為“機器學習”。該服務今年3月才正式推出，不到兩個月時間里就收集到超過100萬網絡欺詐模式和變量，全部計入數據庫。

比如他們發現：用戶電子郵件地址里的數字越多，越有可能出現欺詐行為；Gmail用戶比Hotmail用戶更可靠；選擇優先快遞服務的買家出現欺詐行為的可能也更高，因為“騙子會希望能盡快拿到商品并變賣”。

陳補充說：“我們的目標是讓網絡欺詐無處藏身。我們正在開發的統計模型擁有數百萬變量，甚至很快可超過10億。我們將為大家打造一個網絡上的福爾摩斯。”

成果

Listia選擇與Sift合作，Sift將那些利用多個電子郵箱地址騙取免費購物積分或在網上發布不實拍賣信息的低分“不良用戶”標注出來，Listia團隊會進行跟蹤確認，查實后會查封賬戶。

Sift的基本費率是每筆交易兩美分，每個月的前1萬筆交易免費。莊表示Sift的服務大大減輕了Listia技術支持團隊的工作壓力。以前，技術團隊成員每天大部分時間都要用來跟蹤網絡欺詐行為，簡直像是一場永無止境的打地鼠游戲。“現在他們可以集中精力處理一些更重要的技術問題，從時間節省的角度而言，Sift簡直是我們的救星。”

另一種聲音

Sift Science并不是“第一個嘗試的人，但他們是第一個取得有用成果的”，佛羅里達州諾瓦東南大學計算機與信息科學研究生院教授詹姆士·坎納迪說。但是，這個工具也并非包治百病：“機器學習并沒有那么神奇，它可以根據過去的數據做出判斷，但卻無法判斷新出現的欺詐手法。這種方法確實很先進，但企業還是要堅持不斷更新自己的系統，才能更好地防范網絡欺詐行為。” 譯| 金笙