如何识别风险IP

对一个服务器而言,一个IP会出现多次访问。基于此IP的历史行为,根据正常访问源地址出现的频率和相应的数据包数构建了IP地址数据库,并且采用滑动窗口进行过期地址淘汰。

风险IP识别

IP数据云 - 免费IP地址查询 - 全球IP地址定位平台服务数据库,将网络测绘技术与人工智能算法相结合,利用动态密度聚类算法和基于多层神经网络的 IP 定位算法,完成 IP 地址地理位定位。通过对分析攻击、欺诈、作弊的历史IP地址进行归属地、运营商等标签标注,后期同地区同类型IP出现时,会进行有效防范,降低攻击、欺诈等概率,从而保障人民的财产安全。

还可以通过分析用户交易的IP地址判断是否存在多笔交易发生地聚集等风险场景或者IP地址是否来自高危地区,如国外,对高风险IP进行提示;结合IP应用场景、IP地址的出现位置的离散程度、分布情况综合用户行为及时间判断IP地址风险程度,过滤机器流量。在登陆、交易、支付等多个环节结合多重验证等技术减少欺诈行为。

IP地址与其他定位位置核验

通过IP位置与访客注册地 GPS、手机基站定位信息 进行位置核验

我们同时可以在一下几个场景中,通过IP定位及IP应用场景进行反欺诈风控。

1、互联网交易、支付反欺诈

通过分析IP应用场景、IP地址的出现位置的离散程度、分布情况综合用户行为及时间判断IP地址风险程度,过滤机器流量。在登陆、交易、支付等多个环节结合多重验证等技术减少欺诈行为。

2、P2P平台反“羊毛党”

通过分析IP应用场景、位置信息,过滤机器流量,判断IP地址风险程度,控制“薅羊毛行为”。

3、互联网金融信贷风险控制

通过IP应用场景、定位对互联网用户进行贷前审核、贷中复查,贷后监控。同时可以通过IP定位锁定欺诈者位置。

4、互联网征信位置/场景核验

通过IP应用场景、位置信息核验用户提交地址是否真实有效,是否与其他定位技术给出的位置吻合,避免失信用户伪造位置信息。

风险识别

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页面更新:2024-05-22

标签:风险   算法   流量   场景   程度   位置   地址   用户   技术   信息

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