半个月前，整个网络被掀翻了，一名学生被受骗，因压力过大去世。事隔两天，又一名学生因被骗，心脏骤停去世。对于电信诈骗，我们可能无从下手，对于预防，我们完全可以通过自己的力量来创造相应的“骗子模型”，不管是事先提示无辜用户，还是用来作为自己内部参考，甚至之后是否可以实现这部分的数据共享，各公司之间的打通，汇总整理后统一交给公安机关进行处理，都是可以尝试的。
显而易见已经有相当多的软件和公司正在做这件事，最常见的浏览网页的时候，危险网页会被标记，提示是否要打开，在接收短信的时候也会被提示疑似诈骗短信请谨慎，那么我们应该依据哪些数据进行建模呢？
抄录一段场景，作为引入的开始：
有可笑，但并不可笑；有幽默，则多为心酸；互道一声珍重，莫贪小便宜。
一、IP
毋庸置疑最重要的就是通过IP数据来看，也是最直接的。IP所揭示的风险几何？可以从以下几个角度来判断：
1 代理IP
网上每天有许多公开的代理IP，代理IP的目的是为了隐藏自己的真实IP，所以使用代理的，基本上可以判断为有欺诈嫌疑，并且从技术角度来说，就算使用代理，也是可以深挖出真实IP。我们可以通过每天的自动爬虫，爬取互联网上的代理IP作为黑名单。
Tips：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；以及带有Proxy-Connection: Keep-Alive的报文，毫无疑问是代理。
2 IDCIP
一般的APP或者网页，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达到恶意目的。这里就要去做一些收集，各大云服务商、各大IDC服务器段。可以维护下来作为黑名单。
3 技术手段
- 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。
- 源端口：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%。
二、手机号码
用户在注册或者提交资料时候的手机号码，也是一个可以验证的维度。这里也可以通过一些方法收集所谓“黑名单”建立自己的高风险库，可以有以下几种途径：
1 收码平台
欺诈分子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。通过爬虫定期爬取，收集号段，可以得到这些信息，加入到风险库中即可。
2 小号
目前有一些小号软件，可以虚拟一个号码出来，这些号码像正常电话一样，可以打出去，接听，收发短信。在网上搜索：小号，即可找到大量类似平台。把这些号码爬取下来作为黑名单库。
3 撞库法
利用注册用户的手机号码，去各类平台上注册，如果提示号码已被注册，则说明该用户对某方向有较强需求。
Tips：金融类平台尤为注意，一旦被式出目标手机，诈骗分子很可能通过电话，直接拨打给用户“我是xxx平台赔给您的理财经理……”后果不堪设想。并且这种模式实际在前台并无提交，所以一般也都是产品忽略的地方，不会做限制，也就让诈骗分子无门槛尽情碰撞数据库中的手机号了。
4 定向爬虫
在一些分类信息网站上爬取中介的手机号码，或者对应搜索号码爬取关键字，以及及时接入微信电话本、xx通讯录的公开数据源，作为高风险库。
三、设备指纹
世界上没有完全相同的两台设备，每台设备都是独一无二的，与人类的指纹一样。我们可以通过抓取用户手机上的一些特征，形成一个特征编码，这就是“设备指纹”。
通过设备指纹，可以判断同一台设备，注册了多少账户，登陆了多少账户，是从设备角度进行判断的一个重要手段。
同样，欺诈分子在对抗中也逐渐在升级。欺诈分子也开发出了诸如008神器、海马玩等软件，可以一键修改设备相关信息，来以此绕过设备指纹。针对欺诈分子的工具，可以通过作弊软件识别、冷门信息算法。所谓作弊软件识别，市面上很多作弊软件，都是通过同一框架进行开发，因此可以加入对这个框架的识别，来判断是否使用了作弊。
而冷门信息算法，则是抓取一些欺诈分子没有注意到的地方，例如传感器的某些信息，例如蓝牙、电池、音乐排序、网卡生产商的某些信息来组成算法，对欺诈分子在修改时不注意的这些地方进行判断，找寻蛛丝马迹。
四、GPS
位置数据主要使用GPS进行判断，需要用户授权。位置数据可以有多种使用方式：
- 定期调取GPS，以此来判断工作地址和家庭地址，与进件资料作比对，看用户是否包装资料。
- 活动环境位置，用户经常在一些不良场所活动，例如赌场、夜店活动，说明此人可能有不良习惯，可以加入疑似库优先处理。
- GPS移动异常：可以根据用户的GPS移动距离计算，例如1小时前在上海，1小时候在北京，则有GPS造假可能。
- 相同GPS：同一位置有很多操作，说明有欺诈嫌疑。
- 多台设备同一GPS，说明设备之间有关系，可以作为关联欺诈的判断，升级为诈骗网络判断依据标准之一。
五、APP数据
对用户的APP数据进行采集，实际侵犯了用户隐私，请慎重！我们可以探测用户的APP列表，如果存在大量某种类APP，则说明用户对某种需求及其强烈。同样，如果用户手机没有其他APP，则说明该设备可能用来欺诈。
如果探测到安装有模拟器类、GPS伪造类，说明用户有欺诈可能。
六、设备账户信息
该类数据采集也是对用户隐私的严重侵犯，请慎重！在设备上还可以采集到OS和其它APP的用户名，以此来建立用户名与设备之间的关系，同一个APP存在3个以上的用户（退出重登），则说明该设备有盗账户嫌疑。
其它APP账户与业务申请吻合，则可以对该账户一个较高信任分数。
Tips：如果第三方OS开放部分数据，对于这块工作将会进行的十分便利。例如某用户在小米OS上注册用户名为mystic，某APP同样是mystic，重合APP越多，则该用户可信度相对较高，反之亦然。
七、通讯录数据
通讯录数据也是严重侵犯用户隐私的行为，比之前的都敏感。对通讯录信息的获取，可以防止欺诈关系圈。有几种情况：
- 通讯录为空，说明该设备有欺诈嫌疑。
- 通讯录内容，可以形成关系，作为关联欺诈的一个重要判断。
- 通讯录名称标识，可以通过社交关系信用过判断本人信用，并且关联疑似诈骗网络，为日后连窝端做准备。
八、设备关系数据
相同WiFi：两个设备多次出现在同一WiFi下，则说明设备之间有关系。出现次数越多，关系越强。
蓝牙配对：蓝牙配对记录的采集，可以获得两台设备的关系。
GPS：前文已说过，同一GPS出现的设备，说明设备有关系。
通话记录数据：通过通讯录、通话记录可以得到关系数据，而且可以根据通讯录名称直接标明关系。
九、其它
技术手段：此手段针对某一个体适用，也就是已确认该用户为诈骗分子，并已造成较严重后果，联合公安机关通过技术手段完成追查，具体什么手段我也不知道，毕竟新闻一般统称“技术手段”。
电信手段：通过请求与电信公司的数据开放，可完成追查，同样该项手段极其敏感，一般非政府机构无权调用，仅提供思路。
最大的Tips
以上仅是被动手段，我们技术、产品人员尽量杜绝漏洞、BUG，不给诈骗分子任何可乘之机，尽量构思完善。在一切关键数据必须模糊处理，并且必须只有高级权限领导层才能详细查看关键数据，每一次导出、查询必须留下记录（说实话我认为导详细联系方式的人都有问题，互联网看数据看的是趋势，而不是某一个体，看个体你能看出什么？无非满足你的好奇心而已，闹不好还沾一身腥）。
一定在数据泄露和有可能发生漏洞的环节仔细排查，从自身内因找起，再做外部策略建模（如果要是在国家保密部门外泄数据，早被崩了好吗，有真实案例支撑，有兴趣的可以查查。民法还是太清，多死几个，才重视，有毛用？）。
好了，以上就是我今天构思的“骗子模型”相关的指标的剥离，具体量化，需要各家根据自己具体情况具体分析，不过也有可能都是废话，大家可能早都再用了的。当然，如果真的诈骗分子只用诺基亚，抱歉，我只好对各位说一声保重，祝你好运……
作者：MysTic（微信号mystic326531548），3年产品经理工作经验，失业中，寻坑，坐标北京。目前人在家里自学推荐、权重及分词算法理论、原理，对数据、用户研究、推荐、模型、策略有深入研究，希望得到相关工作机会（准备进行R语言学习）。
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