當電商被刷了近百萬營銷資源該怎么辦?
運維的同學作為IT行業公認的背鍋俠，不僅每天要負責機房巡檢、服務器上架、網絡管理、應用運維的日常維護，版本投產、變更管理、數據查詢等等工作有不少都要熬夜實施。按照ITIL的管理流程，出了一定程度的現網問題，還少不了和開發同學一起背鍋。
但其實這還不是最坑的時刻，在電商行業做運維壓力***的時刻之一估計要算是公司搞營銷活動了。除了要提前準備好帶寬，多在騰訊云等公有云上搞一批云主機，還要提前和開發一起優化訪問體驗。開發的H5活動頁面一旦上線，運維同學需要時刻看著CPU、帶寬、內存等設備性能指標，同時密切關注應用連接數、網頁打開時間、應用訪問失敗率等應用層面的性能指標。
結果你可能突然發現坑爹的事情來了，準備的***營銷資源本來是市場的同學準備拉新用戶的，結果在一些論壇里居然出現了這樣的帖子，一群羊毛黨要來組隊刷你們的營銷資源，真正的新用戶反而被他們堵在門外了。
要是營銷資源都被“羊毛黨”刷完了，今年下半年市場同學和運維同學的KPI就要完不成了好么。
之前做在線旅游的同程也碰到過類似的問題，看看他們是怎么搞定的吧。在一場基于微信的火車票免單活動里，居然有95%是各類羊毛黨來刷營銷資源，再轉賣牟利的。
同程是如何解決這個電商防刷的問題呢?
其實如果要識別這些刷促銷資源惡意用戶，以用戶特征來說，我們還是可以有章可循。
舉例來說，如果在某一個代理IP段出現了大量的用戶聚集，
在某個深夜凌晨3-5點這種正常用戶較少下單的時間，出現的密集訂單，
或者是在某個偏遠且人口***的西部地區，出現了與其人口密度不匹配的大量訂單。
盡管理解防刷的原理并不難，但要搭建一套電商防刷系統還需要相當的技術積累和海量的數據訓練。以風險學習引擎為例，騰訊云天御采用了黑/白雙分類器風險判定機制。之所以采用黑/白雙分類器的原因就在于減少對正常用戶的誤傷。某個IP是惡意的IP，那么該IP上可能會有一些正常的用戶，比如大網關IP。如果要盡可能的提升識別的準確率，對于電商防刷系統其實有著很強的數據積累要求，只有通過大數據集的多次訓練，惡意用戶的識別準確率才可能做到準確。
也正是基于這樣的原因，同程在***時間接入了騰訊云天御系統，在騰訊云的技術同學的支持下，半天的時間里，結合天御的海量用戶特征信息，按照IP段、用戶信息、用戶行為模式等緯度，對255萬條參與活動的用戶信息進行了數據識別，發現了230萬條惡意用戶信息，為同程挽回了近百萬的營銷資源潛在損失。
總結：
電商的運維們在促銷活動中要***限度避免刷單，又減少對正常用戶的體驗影響，我們可以主要從以下三個方面下手對惡意用戶進行“柔性打擊”
1.注冊環節：識別虛假注冊、減少“羊毛黨”能夠使用的賬號量。在注冊環節識別虛假注冊的賬號，并進行攔截和打擊。
2.登錄場景：提高虛假賬號登錄門檻，從而減少能夠到達活動環節的虛假賬號量。比如，登錄環節通過驗證碼、短信驗證碼等手段來降低自動機的登錄效率，從而達到減少虛假賬號登錄量、減輕活動現場安全壓力的目的。
3.活動環節：這個是防刷單對抗的主戰場，也是減少“羊毛黨”獲利的直接戰場;這里的對抗措施，一般有三個方面：
1)通過驗證碼(短信、語音)降低黑產刷單的效率。
2)系統實時接入騰訊云天御這樣的防刷系統，對惡意用戶數據進行實時識別。
3)營銷系統層面，大幅度降低異常賬號的優惠力度。
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