滴滴下架，谈谈数据黑产( 二 )

可以看出，这是一种“广撒网”的“轻诈骗”模式，可以很容易把大量用户信息变现。这类模式需要的信息，是那些“可以找到你”的信息，比方说住址、电话、email之类。这类信息有个统一的名字，大概您听说过，叫“个人可定位信息(PersonalIdentifiable Information, PII)”。
该怎么防范呢？这种广撒网的模式需要用到的PII信息，在如今各国的用户隐私保护法规下，几乎都已经被禁止传播和使用了。在我国，贩卖五十条以上的手机号这类信息，就有可能有刑事责任，所以这种风险在总体上是可控的。就算是信息真被泄露了，人家是广撒网嘛，一般也不会把你一把薅死，倒也犯不着忧心忡忡。当然，自己的PII信息，还是要看住了，别轻易给别人。
而更生猛的模式，“广撒网”就不够了，还得“深挖洞”。这就要用到用户身份以外的“行为数据”了。简单来说，就是深入分析你平常的网络行为，找到你的软肋之后，一刀下去，砍你个全身不遂。
这个路数最兴旺的领域，是放贷。放贷的爱找什么人呢？就是那些频繁借钱的人，这种人拆了东墙补西墙，听说哪儿能借出钱来，就跟苍蝇见了血一样。于是，想办法通过各种来源的数据，找出那些频繁借贷的人，诱使他上自己这儿来借，再设下个套路贷的陷阱，就能挣一把大的。而这些人常用的数据，就是短信、搜索词什么的。至于来路，没几个正规的。当年那一拨金融科技公司纷纷被抓，不少都跟这些数据黑产有关。
“深挖洞”的模式，用户就有可能蒙受重大损失了。说到底，这还是违背了上面说的“在同一个场景下服务于你本人”这条原则：一个人在A家借贷的数据，按说是不应该让B家知道的。
但是，这样一来麻烦就来了。本质上看，所有的精准广告模式，都存在把A场景/客户的数据用于B场景/客户的问题。如果B场景/客户的金主有恶意，那么这里的风险不容小觑。因此，我支持对于广告业务中使用的数据，要有明确的规范和边界。您想想，搜空调维修把骗子引到家里来这种事，还少么？
在现代的大数据技术下，这种“深挖洞”的能力超乎你的想象：举个例子，通过手机陀螺仪数据，能分析出用户的行进速度，如果速度比较快，再看看电量一直是满的，那么他十有八九是在开车，手机插着充电。如果一天有八九个钟头都是这状态，那大概就是个职业出租司机了。如果这司机在北京，消费上又不像一般司机那么节俭，那很可能是城乡结合部的拆迁户，手里有了点钱，没啥事干只好开出租。这些人一夜暴富，耍钱的比例不低，耍着耍着家里管得紧了，可手瘾还在，就只好借钱了。抓住他们玩套路贷，那可是一抓一个准！
而像滴滴这种掌握大量用户数据的公司，任何一点疏忽或恶意，都可能让用户蒙受重大损失，至于上市过程中，把什么数据交给SEC，SEC又能从中挖掘出什么，虽然不得而知，也是细思极恐了。
咱们再来说说第二类，借你的身份去干坏事。这类方法，往往是在互联网的技术体系内，用一些非PII信息，从客户而不是你身上挣钱。
最典型的例子，就是在黑产圈长盛不衰的的cookie stuffing。这事比较复杂，简单说是这样的：举个例子，假设淘宝为了搞到更多流量，就跟一些渠道说，你们去给我送流量，带来的用户下单，我给你提成千分之二！但是怎么才算这个渠道带来的下单呢？就是用户通过这个渠道的广告位点击到淘宝的时候，带了个用户的ID，后面这个ID再下单时，就能对上了。这样一来，鸡贼的渠道就想出个办法：尽可能多收集用户ID，然后给每个ID伪造一个到淘宝的点击事件，这些ID里如果有人下单，那不就算我的了！反正我一点成本也没有，撞上多少算多少呗！