网络黑产即网络黑色产业链，是指利用互联网技术实施网络攻击、窃取信息、勒索诈骗、盗窃钱财、推广黄赌毒等网络违法行为，以及为这些行为提供工具、资源、平台等准备和非法获利变现的渠道与环节。近年来，网络黑色产业链发展形势严峻，损害公众经济利益，扰乱市场正常经营秩序，威胁关键信息基础设施稳定运行，危害个人信息安全，严重影响互联网行业健康发展。

目前，在泛娱乐及游戏领域，与网络黑产的对抗依旧保持激烈态势。各种广告、引流链接导致泛娱乐产品用户流失，影响企业的收益及产品的稳定发展，在游戏领域，尽管对外挂的打击越来越严厉，但网络黑产也另寻他路，衍生出了“带老板”“观战透视”“护航”等新型隐晦作弊方式，不仅影响到资源的公平分配，也给企业造成了巨大的损失。

与网络黑产有过交手的人都知道，在一般情况下，违规内容是网络黑产的最终呈现形式，但由于网络黑产本身变种快、强对抗、类型多等特征，所以在与之对抗的过程中，不能简单的依靠内容进行判断，需要围绕网络黑产的上下游服务，构建完整的、多模态的、全链路的审核系统，全面杜绝网络黑产带来的威胁。

挑战一：内容变种速度快、隐蔽性强

一方面，网络黑产为了追求规模化的效益，通常会形成一套完整的产业链，并同时使用多设备批量发送内容，另一方面，具备一定规模的网络黑产往往也应用了较为先进的算法技术，在内容变种方面具备更强的隐蔽性。因此审核平台只依赖内容层面的判断根本无法抵御这种强对抗的作业模式。

游戏黑产产业链

所谓“魔高一尺，道高一丈”。云上曲率基于大数据分析和AI算法打造的“多模态融合审核算法系统”可以从内容、行为、物理设备等多个维度进行网络黑产用户挖掘，避免单一维度的误判的同时，从用户根源上打击黑产行为，提升审核对抗效率。

云上曲率多模态融合审核算法系统

01 内容特征判断

基于结合语义、句法、变体等内容层面的判断，审核系统可自动对用户发送的文本进行相似度判断，挖掘出与违规内容相似度较高的异常文本。

02 行为特征判断

有组织、成规模的网络黑产往往在行为步骤上保持着高度的一致性，基于用户行为分析、异常行为特征提取的算法系统可以挖掘出此类具有异常行为用户群体。

03 物理特征判断

资源、设备作为网络黑产作案的重要载体，为了降低作案成本，网络黑产通常会共用硬件设备资源，在针对设备资源的物理特征判断上， 通过异常特征提取、Jaccard相似度、异常设备挖掘等技术能力进行精准识别，发现隐藏在客户业务中的黑产用户，并快速做出相应处理。

挑战二：网络黑产常规处理的滞后性

目前，业内对于网络黑产新样本的常规处理流程为：

发现新样本→黑产特征提取→算法训练及迭代。

这种处理方式存在较长时间的滞后性。实现这样一整套对抗流程，少则一天，多则数日。而在这期间，网络黑产早已通过新的变体内容获利无数。

云上曲率通过技术端与运营端相结合的“双端”处理模式，实现分钟级的BadCase处理迭代，并通过专业化手段提前预知网络黑产的变种方向及类型，做到前置性的精准快速打击。

云上曲率“双端”处理模式

挑战三：网络黑产场景复杂度高

随着游戏与泛娱乐场景的越发丰富，网络黑产规模在呈现指数级增长态势的同时，网络黑产的类型也变得多样化、复杂化。在这种情况下，“一套算法走天下“的时代显然已经一去不复返。如何提升审核系统的复用性，更精准、快速地适配用户场景成为了泛娱乐与游戏用户最为急迫的需求，也正是云上曲率持续精进的方向。

一方面，云上曲率通过配置灵活的算法协同处理系统，可以根据不同客户的业务场景，对基础算法进行快速有针对性的整合及调整，在短时间内精准适配用户场景。服务过程中随着真实数据的不断输入，算法系统也会不断完善，最终形成一套完美适配用户业务场景的“定制化”系统。

另一方面，云上曲率专业的运营团队在客户接入前期会对客户场景进行深入细致的调研、分析网络黑产数据、提前预警业务场景下可能出现的网络黑产形态，以客户需求及业务数据为基准，调整策略配置。

此外，打击网络黑产不能盲目“自嗨”，客户端与运营侧的及时信息交互、协同配合至关重要。云上曲率提供人性化的客户服务平台，客户端实现灵活机动、简单方便的处理机制，客户可自行处理紧急的网络黑产打击任务，运营侧则通过分析客户的处理轨迹，反哺机审系统，最终形成不断升级、完善的闭环机制。

打击网络黑产作为云上曲率的核心业务之一，未来我们仍将在技术创新、流程创新、运营创新等方面持续进取突破，将保障用户的核心利益置于首位，凭借领先的技术方案和崭新的运营思路，对用户业务中的的网络黑产行为进行精准打击，让网络黑灰产无处可逃。