伴随着互联网、通讯工具等技术的发展以及新型支付方式的普及，在欺诈分子横行、从线下到线上对各个场景展开立体化攻击的今天，有着明确分工和缜密“作战”计划的欺诈团伙，娴熟运用各类技术升级欺诈手段。
从欺诈手段上来说，团伙欺诈行为往往更加隐蔽，针对个体进行评估的传统反欺诈手段，一般从黑白识别下手，无法从动态的全局视角洞察欺诈风险，防范团伙攻击，具有组织团伙化、攻击隐蔽化、内外勾结化等特征。
常见的风险团伙包括以下6种：
1、营销：黑产团伙和群控
2、银行：骗贷团伙
3、保险：车险、健康险的骗保团伙
4、网络攻击中的僵尸网络
5、电信诈骗团伙
6、信用卡套现团伙。
从防控手段来说，传统的反欺诈手段，单一防控无法联防联控，且自有大数据利用率低、专家驱动的防控效率低，不能完全反映业务的底层逻辑，从而无法进行全网的查询监控和全局的评估。
因而，采用关联图谱成为发现欺诈团伙的重要方法。
那么，业务安全中有哪些涉及团伙欺诈的场景，具备怎样的特征？传统反欺诈手段有哪些局限性？关联网络技术在反团伙欺诈中能够起到什么作用？......
关于这些答案，都将在本期直播中呈现。
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陈龙——北京大学软件工程工学博士，曾在天池阿里云安全大赛中获得冠军。现就职于顶象AI研发中心，负责算法研究与应用，带领团队实施了多个金融风控建模项目。熟悉关联网络技术，并成功应用在代理人反欺诈、信用卡套现检测、信贷申请反欺诈、营销反欺诈等多个场景。
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