【安全圈】演唱会门票被“秒光”，如何利用高科技防微杜渐？

【安全圈】演唱会门票被“秒光”，如何利用高科技防微杜渐？

黄牛抢购票

疫情结束后，娱乐业迎来一波回暖，线下演唱会的全面开启，让人们再次领略到现场音乐的魅力。 然而，“抢票难”成为消费者面临的一大难题，企业在营销场景中面临的挑战也随之而来。

如何提供良好的购票体验？ 如何防止恶意行为？ 为此，4月13日晚，腾讯安全联合安安在新媒体举办了“【原创引擎】场景实战系列”直播活动。 《购票体验》提出切实可行的解决方案，帮助企业提供更安全、更稳定、更公平的购票服务。

本次直播特别邀请了腾讯安全营销风控资深专家王蕾蕾和腾讯云高级安全攻防工程师马子扬两位专业讲师，为大家讲解如何打赢营销风控攻坚战在购票服务中进行防御，同时如何通过高科技有效防范新型BOT攻击。

“天价演唱会门票秒卖，平台如何打响营销风控保卫战？” “

王蕾蕾腾讯安全营销风控高级专家

01．背景

由于黄牛抢购门票的行为，导致门票供需失衡，进而导致市场价格不合理上涨，增加了市民的购票成本。 此外，黄牛通过抢票的方式扰乱了正常的购票机制和秩序，导致普通用户无法购票，增加了购票的不公平性和不透明性。

可见，现实中城市售票网支持会员和非会员购票，非会员无需登录即可购票。同时，由于地区的特殊性，不存在实名制超火活动购票鉴权，增加抵制黄牛的难度。 在此背景下，客户及腾讯项目团队需要通过技术保护措施，有效限制黄牛抢票行为，以保障大部分正常用户的正常购票。

目前的防黄牛安全防护架构。 不管是普通用户还是黄牛，首先要经过WAF集群，这是第一道防线，然后会有一些BOT设置和区域设置进行拦截。 WAF之后，在真实的业务系统中，大部分企业都会使用验证码来区分人和机器人。 同时在业务端会有一些基础的策略保护，比如登录限制、人机识别、业务规则等。

然而，目前的安全防护架构看似有很多防护手段，但效果并不理想。 例如，WAF防护策略需要不断优化和更新，不断学习和适应新的攻击方式和威胁模型，以提高防御效能和安全性。 同时，需要根据实际情况和需要采取多种技术手段和优化策略，以取得更好的效果。

02．保护增强建议

对此，腾讯安全提出了防护增强建议。 首先，在结构体系上仍然采用WAF作为第一道防线，然后部署图灵盾系统，利用其设备指纹和风控能力，抵御和缓解来自移动App端的BOT攻击。

之后采用文本选择、图形选择等多种验证方式，增加黄牛破解难度，并与图灵盾结合使用，应对图灵盾标签高风险、风险、中-风险和低风险请求不同难度类型的验证码。 最后可以在业务层部署风控引擎，对支付环节的黄牛进行判断分析，配合业务方对黄牛进行拦截。

从流程上看，区别在于一个是多重认证模式； 另一个是设备指纹识别能力； 三是企业保护战略。 客户可以自定义一些策略，比如禁止非业务国家的IP访问等； 第四是支付风控，根据用户的卡号、信用卡号等一系列信息判断对方是否是潜在的黄牛，然后配置一些策略。

这样从前端WAF到中间设备判断、业务判断，再到最后的支付判断，整个判断环节被加长，从而过滤掉大部分黄牛。 这是腾讯安全推荐的比较完整的安全链。 路。

03．细节

在设备指纹方面，可以识别三类风险：虚拟设备和假设备、假设备和真设备、真设备和真设备； 在验证码方面，提供了多种验证方式，业务保护策略可以根据自身场景的需要选择合适的验证码类型。 使用权。 通过结合图灵盾返回的请求风险标签，调用不同的验证方式，在抵御黄牛抢票的同时保证用户的通信体验。

在支付风控方面，腾讯安全设置RCE海外交易风险识别，无监督学习检测诈骗团伙实现事前风险感知手机购票重复支付，建立基于手机号、设备、IP的时域关联网络，利用社区发现、风险沟通等监管算法发现黑帮手机购票重复支付，识别潜在的新欺诈威胁； 其中，识别算法目前主要基于时间因素结合IP跳转、卡画像、聚合分析、卡黑名单风险筛查等。 在特定情况下，同一个信用卡/邮箱会在短时间内重复购买和IP切换。

RCE境外交易风险识别有两个测试场景：分析其中一个热卖活动的历史数据，订单数量为1167笔，共涉及2795张票，RCE风控分析触发识别220 个高风险订单。 比例为18.85%，对应票数为936票，占比33.48%，中风险订单数为84票，占比7.19%，对应票数为154票，占比5.50%。

分析另一个畅销事件的历史数据。 订单数5597张，售票数12254张。 目前可能有683笔中风险交易1362票，高风险交易172笔377票； 整体中风险占比12.2%，高风险占比3.1%。

结论：测试结果与客户追溯结果高度吻合。 期待线上模式能够帮助客户识别更多未被发现的黄牛，辅助业务风控策略拦截。

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