創業資訊 另辟蹊徑 兩位硅谷華人女博士創業做反欺詐
互聯網的發展讓越來越多的用戶信息上傳到網上，我們在享受便捷的同時，也面臨著各種安全隱患，尤其涉及錢財時。在給用戶帶來不良體驗的同時，創業者們也很困擾。如做社交工具的，需要清理虛假賬戶；淘寶等電商以及大眾點評等點評類工具及平臺需要防范刷單、沖冠、刷好評等行為；銀行金融類平臺需要防范盜卡盜刷、數據泄露等交易行為……來自微軟硅谷研究院的謝映蓮和俞舫，在美國期間就一直從事技術安全防范方面的工作。2013年，她們創辦了DataVisor，通過人工智能及大數據技術幫助企業提供欺詐行為的安全監測服務。
DataVisor總部位于美國硅谷山景城，2016年，開始進入中國市場。2015年10月，DataVisor宣布獲得由GSR（金沙江創投）與New Enterprise Associates領投的A輪融資。2016年5月，獲得元生資本的B輪融資。
簡單來講，DataVisor通過人工智能技術為各行業創業公司，提供針對可疑用戶和各種欺詐行為的安全檢測服務，他們的主要客戶群體包括各類社交網站、游戲網站、互聯網購物及金融平臺。
從2016年底，進入中國以來，服務了包括中國阿里巴巴、陌陌科技、獵豹移動、豆瓣等在內的多家大型互聯網公司。
其實像阿里巴巴這樣的大公司，公司內部本身是有安全部門的，但是謝映蓮告訴創業邦，欺詐者的手段是不斷進步的，而且總有能繞過防線的欺詐手段。這里邊最大的痛點在于，以往的機器學習技術都是需要知道攻擊長什么樣子，才能去抓那些東西，對于新手段就很難去應對，所以存在滯后性，只能抓過去的攻擊和過去的壞人。
與這種技術算法不同，DataVisor基于Spark大數據平臺開發了一種“無監督檢測算法”，該算法最強的地方就在于它有一些自動應變的能力，可以自動發覺一些潛在的新型攻擊，不需要知道它已有標簽，對于新型的欺詐行為可以提前預警并自動化解，目前DataVisor團隊在這一塊已經有很多專利。
謝映蓮告訴創業邦，以往的監測技術往往都是孤立地從單一用戶的具體行為特征進行分析，但是這套“無監督檢測算法”的主要工作原理是通過對成千上萬的用戶行為數據的監測，分析他們之間的關聯特征，從而來找出哪些用戶最后是欺詐用戶。
謝映蓮說，基本上所有大的平臺的欺詐其實都是批量型的這種行為，地下有一個產業鏈，它覺得你這有一個什么漏洞，就會發起一波攻擊。而在這個情況下，好用戶是比較無序的，每個人有不同的行為軌跡和路徑，只在某些偶然事件上會相交，但是那些欺詐者他們實際出發點是很近的，所以關聯性會更強，更容易監測。
所以，DataVisor需要從幾十億的用戶中去尋找這種強關聯的用戶群，在這個基礎上進一步區分它是正常的關聯，非正常的關聯，把非正常的關聯自動挖掘出來。
而這么做的挑戰性在于，要把所有用戶放在一起看，這個計算復雜量很龐大，需要挖掘用戶和用戶之間的關系，把成千上萬上億幾十億的用戶全部放在一起，因為它計算量大，所以也是近幾年才能做到，這也是DataVisor的壁壘所在。
這個運行過程需要既要有非常高效的算法，也要有大數據的框架支撐，而且工程的實施也要很高效，因為有的時候要實時判定，所以最主要的復雜度，這個技術壁壘在于這個東西你要做得很準確，你不能誤殺。
DataVisor 在運行過程中需要每小時對新發生的10億數量級的事件進行分析，自動判斷并發現潛在的惡意攻擊。這一算法并非基于標簽或者機器學習的數據，目前正在申請專利。
截止目前，DataVisor全球累計處理超過6千億的用戶事件，檢測超過1億3千萬的惡性用戶，保護超過20億全球互聯網公司。其中包括中國阿里巴巴、陌陌科技、獵豹移動、豆瓣和美國Yelp點評網、美國游戲公司IGG、圖片社交軟件Pinterest等。
DataVisorCEO兼聯合創始人謝映蓮是微軟硅谷研究院的資深研究員，曾為微軟開發一系列的互聯網安全和反欺詐技術，如Hotmail、Xbox和Bing等，均應用于微軟的支付平臺。此外，DataVisor研發人員大概一半以上是名校的博士生學位。
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