黑产有哪些特点？腾讯游戏安全对抗黑产思路有哪些？《有E说E》第二季重磅推出！本期节目由腾讯游戏安全黑产识别方案专家周杰和腾讯游戏安全游戏信用技术负责人丁朝为大家带来日均拦截恶意账号100w——黑产识别实战解密。

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以下为文字摘录（部分）

01 黑产对抗工作思路上的变化

首先，我们是基于黑产的本质来定义整个对抗体系。早期的对抗重点主要聚焦在单一游戏业务的黑产工作室检测上，整体思路围绕着精准识别，固化证据，封号处罚，效果迭代优化这么一个链路。

我们发现黑产的固定成本投入的聚集性非常明显，同时也因为他们有团伙作案的形式，所以我们会通过海量的历史数据，包括账号，设备，环境，注册，绑定关系，多平台行为等信息，以及数据与数据之间的关联染色处理等，可以最大限度的标识出这个产业链中的黑色资产。

通过这个能力我们建立了行业内比较完善的游戏信用体系，基于这套体系我们在广泛的游戏场景中实现了黑产的隔离，避免黑产进入游戏，让他们更难通过游戏获取收益，或者很难将已经锁定的游戏收益进一步聚拢，特别是进行转移或者变现。

02 ACE在游戏黑产对抗上有哪些特点

针对黑产的关键点在于控制和减少收益点，这一点我们需要始终站在游戏运营的视角来进行设计，特别是在场景覆盖上需要尽可能的完整，避免黑产获利的漏洞出现。

另外一个特点就是对抗体系需要富有弹性。因为黑产行为是基于实际利益的驱使，所以他们在选择目标游戏或游戏场景的时候，包括完成决策和最终执行落地，黑产的整体响应速度是非常快的。这就需要我们所构建的黑产对抗体系不仅做到刚才所说的场景覆盖完整，而且需要富有弹性。

03 游戏信用以及游戏黑产识别服务在黑产对抗上的优势

目前基于腾讯游戏信用我们标识了1.6亿的游戏黑产账号，8000多W 台游戏黑产设备，以及760多W套被黑产利用的自然人信息，同时基于各游戏的黑产检测能力还在实时刷新整个游戏信用大盘。另外，基于信用体系以及实时的黑产识别模型，我们在150多款游戏，700多个游戏场景中提供了违规行为的限制服务，日均限制账号规模达到百万量级，日均减少近5千万次规模的恶意行为发生。

在对外部厂商的黑产识别服务建设上，我们整体继承了游戏信用的技术框架和算法能力，算法更新迭代与内部同步，形成了覆盖黑产全生命周期的检测能力，从账号、环境、行为等多角度进行检测和标记，并提供完整的技术解决方案。

04 如何看待黑产识别服务与其他检测对抗服务之间的关系

区别于其他对抗型的技术方案，黑产识别服务可以在识别节点上做到最前置，不需要等到黑产发生作恶行为，或者已经产生收益后再进行处罚，而是侧重于“防患于未然”。

黑产识别服务一定是与其他对抗型方案形成互补的一个关系，来整体解决黑产问题。整个对抗工作不仅是某一型装备或者某一个技术，而更应该是整个对抗和打击体系的联动。

05 从对抗体系或者技术方面，有哪些可以与行业或者同行分享

首先，黑产对抗是一个系统工程，需要在较长的时间周期内不断总结、进化迭代，逐步形成相对完备的攻防体系，整体投入是非常大的。所以对于游戏厂商来说如何快速建立自己的对抗体系，选择怎样的技术路线，比如采用行业内比较成熟的数据服务，融入到自有的安全对抗体系中，对于一些中小厂商来说会是比较好的手段。

另一方面，不论是融合数据服务还是完全自建对抗体系，在对抗场景上，我的建议是游戏厂商一定要抓住黑产的核心收益点，不断提升黑产的作恶成本。