引言

在 AI 技术高速发展的今天，深度伪造、虚假内容生成等技术被不法分子滥用，给企业的信息安全和业务稳定带来了前所未有的挑战。从社交媒体上的虚假账号传播谣言，到电商平台的恶意注册薅羊毛，再到金融领域的身份伪造欺诈，AI 驱动的自动化攻击正以惊人的速度蔓延。

据Gartner 2024年《AI驱动型网络安全威胁报告》预测，全球因AI虚假信息和自动化攻击导致的企业损失将超过2000亿美元。如何有效抵御这类攻击，成为企业安全团队的首要课题。

一、AI 虚假信息泛滥：企业面临哪些新威胁？

1、攻击手段升级

• 自动化内容灌水与流量欺诈：黑产利用 AI 批量生成虚假评论、帖子甚至新闻，在社交媒体、论坛、电商平台制造虚假舆论或流量泡沫。

• 账号盗用与身份伪造：通过 AI 模拟人类行为特征，绕过传统验证码，批量注册虚假账号或盗用真实用户账号。

• 动态协议破解与高频攻击：针对企业 API 接口的自动化攻击，如恶意抢票、秒杀器、批量薅取优惠券等，AI 可实时解析验证码逻辑，通过机器学习快速破解传统验证机制，导致企业营销成本激增，用户体验恶化。

2、传统验证码的局限性静态规则易破解

固定题库、单一行为阈值被AI模型快速学习（如OCR识别、点击坐标预测）。

3、用户体验割裂

复杂验证流程导致真实用户流失，企业陷入“安全与体验”两难。

二、极验行为验证 ：从 “人机区分” 到 “风险预判”

面对 AI 驱动的新型攻击，企业需要更智能、动态的行为验证解决方案。极验基于 12 年黑产对抗经验，打造的行为验证 4.0 ，通过 “三驾马车” 核心技术，实现从被动防御到主动对抗的升

1、动态图像对抗：让 AI“看得见，认不出”

• 秒级更新验证图集：基于千万级图像库，实时生成随机化、场景化的验证内容（如滑块拼图、图文点选、消消乐等），AI 无法通过固定模式破解。

• 深度语义理解：结合图像分类模型与相似性对抗算法，不仅验证 “是否是人”，更判断 “是否是正常用户”。例如，某电商平台引入极验图文点选验证后，恶意注册成功率从 40% 骤降至 1.2%。

2、协议破解检测：切断 AI 攻击 “神经链”

• 动态参数混淆：在客户端与服务器间建立实时加密通道，每次验证下发随机参数，AI 脚本因无法解析动态协议而失效。

• 行为轨迹分析：通过 100 + 维度的用户操作轨迹（如滑动速度、点击压力、停留时长等），构建 AI 行为模型，精准识别自动化程序。某银行应用后，API 接口的恶意请求拦截率提升至 98%。

3. 环境特征检测：构建行为风险 "数字免疫系统"

• 深耕验证交互数据：通过研究分析每日上亿次的验证通过数据，重点针对验证通过时间相似，同一图集答案验证答案坐标相似的数据进行严密监控，及时发现黑产的绕过行为。

• 提高环境监测标记能力：极验具备对常用模拟器的识别对抗能力，用来检测是否为正常浏览器。可精准定位phantomJS 平台模拟器、nightmare 模拟器、驱动chrome的模拟器、selenium 驱动的模拟器等。

三、全场景解决方案：不止验证，更懂风控

极验行为验证体系不仅是 “验证码工具”，更是覆盖业务全生命周期的安全屏障：

1、注册 / 登录场景：防批量注册与账号盗用

• 对新注册账号进行设备指纹 + 行为轨迹双重校验，结合手机号 / IP 风险库，实时拦截 AI 批量注册。

• 登录时动态调整验证难度：低风险用户 “一点即过”，高风险用户触发多因子验证，在安全性与用户体验间找到平衡。

2、营销活动场景：守护每一分营销预算

• 针对秒杀、优惠券发放等高频场景，通过 POW 工作量证明算法增加恶意程序攻击成本，结合实时流量监控，秒级识别异常流量波动。

3、内容安全场景：狙击 AI 虚假信息传播

• 在发帖、评论等 UGC 场景，通过行为验证前置拦截机器人灌水，从源头减少虚假信息生成与传播。

四、从 “被动防御” 到 “主动对抗”，极验与企业共筑安全防线

在 AI 技术与黑产攻防愈演愈烈的今天，单一的验证工具已无法应对复杂威胁。

极验始终坚信，安全是 “技术 + 数据 + 服务” 的有机结合—— 通过行为验证 4.0 体系，不仅实现人机区分，更能基于风险预判主动阻断攻击；依托 12 年积累的对抗经验，为企业提供从场景适配到策略调优的全流程支持；凭借 7×24 小时的主动服务，让安全风险 “看得见，控得住”。

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