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安全智能风控系统

发布时间:2018-04-12 10:34:24 分类:安全保障
阿里安全智能风控
在用户下单的动作之后,从协议端、网关管、云端主机三个层面,风控大脑会通过反注入、数据混淆、同步拦截、边缘计算等多种技术能力,解决CC攻击、羊毛党、黄牛党等一系列安全问题;同时,基于大量信息进行实时分析建模,通过每个用户行为背后数千个指标的实时计算,利用规则引擎、模型引擎、机器视觉等技术对风险进行快速有效的防控,从用户的注册、登录、下单、支付、发货、收货、评价等等多个环节进行安全防控。2018年,阿里安全风控大脑全年拦截1310亿次恶意攻击,日均保护316亿次用户操作。
数据安全
保护好阿里生态中的海量数据,一直是集团数据安全的核心职责,为此,阿里巴巴持续投入大量技术与运营等资源,提升整个电商生态的安全水位。阿里安全推出了赋能生态伙伴的“御城河”数据安全解决方案,以技术驱动为核心,整个体系可总结为“线上防控、线下治理、消费者保护、生态共治”,目前御城河系统覆盖了阿里电商生态98%的交易订单。
DSMM(数据安全能力成熟度模型)是阿里巴巴牵头联合20多家机构共同制定的衡量企业数据安全能力的国际、国家和行业标准,可让企业更清楚自身数据安全水位,并采取有效措施提升数据安全防护能力,从而有效保护消费者的数据安全。目前,以DSMM为抓手,在阿里生态内进行数据安全治理实践,对生态企业根据其数据安全能力进行分层管理,实现业务与安全挂钩,促进生态企业主动提升数据安全能力;DSMM已经在金融、互联网、人工智能、物流、政务等多个外部行业领域落地,并与浙江、贵州、重庆等多地的政府合作共同研究和实践地方的数据安全治理模式。
内容安全(绿网)
阿里通过AI建立智能模型,来识别违规信息,每天处理信息量数十亿条,节省99%以上人力成本,支持100种以上风险场景检测,实现对视频内容的多模态智能识别,超大计算能力,精准识别能力,快速应急能力,帮助用户更好的实现内容监督。随着阿里AI鉴黄语音反垃圾服务的上线,不仅是图片和文本,语音中存在的涉黄、广告等违规信息也能被识别。
知识产权保护
1月10日,阿里巴巴对外发布《2018阿里巴巴知识产权保护年度报告》,在平台上,2018年,96%的疑似侵权链接一上线即被封杀,96%的知识产权投诉在24小时内被处理,每1万笔订单中仅有1.11笔为疑似假货。数据背后是12项“黑科技”对打假的贡献。近年来,阿里巴巴持续对打假技术进行迭代。在假货主动防控运用上,阿里先后开发了商品大脑、图像识别算法、生物实人认证、假货甄别模型、语义识别算法、商品知识库、实时拦截体系、大数据抽检模型、政企数据协同平台等九大“黑科技”,对疑似假货或侵权链接、售假人员及团伙进行识别,在开店、商品发布等环节做拦截,每日对发布商品做风险识别和快速删除。在假货甄别和拦截方面,则利用AI机器学习技术,随时调整打假模型的算法以及信息维度,以识别商品和售假者并进行拦截。


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