前言在數(shù)字化時代浪潮中，數(shù)據(jù)已成為企業(yè)核心競爭力的關(guān)鍵要素。然而，數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險如同達摩克2024202420242024報告內(nèi)容關(guān)鍵點總結(jié)：1.2024年數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險態(tài)勢依舊嚴峻，多個行業(yè)多家企業(yè)均存在數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險2024年全年監(jiān)測到37575起有效數(shù)據(jù)泄露事件，涉及2598家企業(yè)，覆蓋金融、電商、快遞、汽車、本地生活等多個關(guān)鍵行業(yè)。銀行業(yè)再登數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險榜首，本地生活首次進入前十202463332023Top14700匿名群聊與暗網(wǎng)仍是主要泄露渠道，文庫及網(wǎng)盤風(fēng)險事件翻倍2024年數(shù)據(jù)泄露渠道仍以匿名群聊與暗網(wǎng)為主，二者總量占比90.83%；文庫及網(wǎng)盤渠道風(fēng)險事件量翻倍增長，達2714起。“私域群”、“擔(dān)保”模式快速發(fā)展，非法數(shù)據(jù)交易更隱蔽且“規(guī)范化”2024年“私域群”、“擔(dān)?！蹦Ｊ娇焖侔l(fā)展，在私域群中累計發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險事件4193起，黑產(chǎn)團伙數(shù)量突破500個，且超過一半的“私域群”由擔(dān)保機構(gòu)運作。特權(quán)賬號成攻擊者利器，ATO2024年ATO風(fēng)險持續(xù)增長，僅一周超470萬員工賬號泄露，涉及社交、電商、金融、短視頻等多個行業(yè)21萬家企業(yè)。新型數(shù)據(jù)泄露“強登”、“解密”興起，涉及電商、外賣、快遞等行業(yè)2024年，“查檔”模式迅速發(fā)展，并出現(xiàn)“解密”與“強登”兩種新型數(shù)據(jù)泄露方式。“強登”自6月起現(xiàn)身，先在電商巨頭平臺出現(xiàn)，后波及外賣、快遞等多平臺；“解密”則是黑產(chǎn)為破解隱私面單而生，近一年來，相關(guān)數(shù)據(jù)泄露事件呈上升趨勢?！癐OS”字段相關(guān)風(fēng)險事件下降，“扶貧”相關(guān)非法數(shù)據(jù)交易需求上漲FacetimeIOS59.90%；同時，“扶貧”相關(guān)非法數(shù)據(jù)交易需求上漲。免責(zé)聲明：威脅獵人所提供的數(shù)據(jù)信息系依據(jù)大樣本數(shù)據(jù)抽樣采集、小樣本調(diào)研、數(shù)據(jù)模型預(yù)測及其他研究方法估算、分析得出。由于統(tǒng)計分析領(lǐng)域中的任何數(shù)據(jù)來源和技術(shù)方法均存在局限性，威脅獵人也不例外。威脅獵人依據(jù)上述方法所估算、分析得出的數(shù)據(jù)信息僅供參考，威脅獵人不對上述數(shù)據(jù)信息的精確性、完整性、適用性和非侵權(quán)性做任何保證。任何機構(gòu)或個人援引或基于上述數(shù)據(jù)信息所采取的任何行動所造成的法律后果均與威脅獵人無關(guān)，由此引發(fā)的相關(guān)爭議或法律責(zé)任皆由行為人承擔(dān)。目錄關(guān)于威脅獵人 2前言 3一、2024年國內(nèi)數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險概況 72024年監(jiān)測數(shù)據(jù)泄露事件37575起，涉及金融、電商、快遞等行業(yè)2598家企業(yè) 7銀行業(yè)數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險連續(xù)兩年排行第一，本地生活首次進入前十 8匿名群聊與暗網(wǎng)仍是數(shù)據(jù)泄露的主要渠道，文庫及網(wǎng)盤渠道事件翻倍增長 9“私域群”、“擔(dān)保”模式快速發(fā)展，非法數(shù)據(jù)交易更加隱蔽和規(guī)范化 10勒索攻擊導(dǎo)致的數(shù)據(jù)泄露事件共4034起，涉及制造業(yè)、金融、房地產(chǎn)等行業(yè) 12特權(quán)賬號成攻擊者利器，ATO風(fēng)險持續(xù)增長 13二、2024年非法數(shù)據(jù)交易產(chǎn)業(yè)鏈分析 172024年“查檔”類型泄露事件快速上漲，涉及電商、外賣、社交、快遞等行業(yè)數(shù)據(jù) 18新型數(shù)據(jù)泄露類型“強登”出現(xiàn)，涉及電商、外賣、快遞等行業(yè)頭部平臺 20物流行業(yè)“解密”服務(wù)興起，近一年相關(guān)數(shù)據(jù)泄露事件逐漸增多 22貸款類、網(wǎng)購類、股票類、招聘類等數(shù)據(jù)下游需求旺盛 24三、2024年非法數(shù)據(jù)交易市場研究 27“IOS”字段相關(guān)風(fēng)險事件下半年共發(fā)現(xiàn)496起，較上半年下降59.90% 27“扶貧”相關(guān)數(shù)據(jù)風(fēng)險情報數(shù)量顯著上漲，求購“扶貧料”需求逐月增加 29牛市背后的隱藏風(fēng)險：2024年投資相關(guān)數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險趨勢顯著上漲 32四、威脅獵人數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險情報服務(wù) 37五、數(shù)據(jù)泄露相關(guān)名詞解釋 402024年國內(nèi)一、2024年國內(nèi)數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險概況2024375752598威脅獵人數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險監(jiān)測平臺數(shù)據(jù)顯示，20241123.03DRRC375752598威脅獵人發(fā)現(xiàn)，在2024年2月數(shù)據(jù)泄露事件量出現(xiàn)大幅下降（較2024年1月下降了36%，共898起），在11月出現(xiàn)了較大幅度上升（較2024年10月上漲了29.48%，共計1096起），從數(shù)據(jù)泄露源頭進一步分析了解，主要原因如下：2024年2月，第三方泄露、短信通道泄露等不同原因所引發(fā)的數(shù)據(jù)泄露事件量均出現(xiàn)下降，可以看出2024年2月數(shù)據(jù)泄露事件大幅下降主要是受到春節(jié)期間黑產(chǎn)放假帶來的交易為放緩的影響。2024年11月，非法數(shù)據(jù)交易團伙的活躍度有所增加，團伙數(shù)量相較于10月新增了156個非法數(shù)據(jù)交易團伙，這一增長導(dǎo)致了11月全網(wǎng)數(shù)據(jù)泄露事件數(shù)量明顯上升。從行業(yè)分布來看，2024年1月至12月數(shù)據(jù)泄露事件中涉及88個行業(yè)，前五行業(yè)分別是銀行、電商、消費金融、保險以及快遞。其中銀行行業(yè)數(shù)據(jù)泄露事件數(shù)量高達6333起，連續(xù)兩年為數(shù)據(jù)泄露事件數(shù)最多的行業(yè)。2023Top14。數(shù)據(jù)顯示，202470020237.22倍。進一步分析發(fā)現(xiàn)，本地生活數(shù)據(jù)泄露大幅上漲的原因是新型泄露類型“強登”導(dǎo)致。強登：指通過技術(shù)手段強制登錄用戶賬號，獲取用戶賬號中的隱私信息。本地生活：主要指提供外賣、餐飲、電影票、買菜等與生活息息相關(guān)的服務(wù)平臺。2.290.83%。202427147.34%，相比去年有了大幅提升。20246月起，威脅獵人數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險監(jiān)測平臺引入了大語言模型技術(shù)，利DRRC隨著非法數(shù)據(jù)交易的規(guī)?；蛷?fù)雜化趨勢加劇，愈來愈多的黑產(chǎn)團伙傾向于選擇私域環(huán)境進行交易，使得交易更加隱蔽化、組織化和規(guī)范化。威脅獵人數(shù)據(jù)統(tǒng)計，2024年在Telegram“私域群”中，累計發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險事件4193起，較2023年增長了2.70倍，“私域群”中的黑產(chǎn)團伙數(shù)量突破500個，是2023年的2.88倍。私域群：需通過邀請鏈接/管理員同意后才能進入的群組，一般外部人員無法監(jiān)測或進入該群聊，群組有管理員定期清洗群成員名單，一定程度上過濾了廣告、機器人、二道販子、中介等可信度較低的人員，群組內(nèi)容質(zhì)量更接近真實數(shù)據(jù)泄露源頭。威脅獵人情報人員針對“私域群”內(nèi)的數(shù)據(jù)泄露事件和黑產(chǎn)團伙進一步分析發(fā)現(xiàn)：超過一半的“私域群”由擔(dān)保機構(gòu)運作。擔(dān)保機構(gòu)：在非法數(shù)據(jù)交易中扮演“中間人”的角色，負責(zé)驗證交易雙方的資質(zhì)、監(jiān)督交易過程一定程度上保障了非法數(shù)據(jù)交易的順利進行。威脅獵人對擔(dān)保團伙進一步分析，在當(dāng)前眾多擔(dān)保團伙中，前三大擔(dān)保團伙分別是“好旺擔(dān)?！保ㄔ瓍R旺擔(dān)保）、“新幣擔(dān)?！焙汀按航瓝?dān)保”。其中，“好旺擔(dān)保”在擔(dān)保團伙中占據(jù)主導(dǎo)地位，由其擔(dān)保的非法數(shù)據(jù)交易事件量占比高達94.34%，可謂“一家獨大”。值得關(guān)注的是，為規(guī)避監(jiān)管打擊，“原匯旺擔(dān)保”在2024年10月19日正式改名為“好旺擔(dān)保”。 403420244034特權(quán)賬號成攻擊者利器，ATO注：鑒于特權(quán)賬號泄露事件的特殊性，威脅獵人捕獲相關(guān)情報后，將直接與合作客戶溝通處理，故此類事件未納入本次報告的總數(shù)據(jù)泄露事件統(tǒng)計。（PrivilegedAccount）：（賬號接管AccountTakeover,ATO），可能導(dǎo)致敏感數(shù)據(jù)資源泄露、業(yè)務(wù)中斷等后果。對黑產(chǎn)團伙而言，與其穿透層層防護竊取數(shù)據(jù)，不如直接竊取賬號，通過內(nèi)網(wǎng)橫向移動，利用特權(quán)賬號的管控手段缺失攻破授權(quán)賬號，最終利用特權(quán)賬號權(quán)限對系統(tǒng)進行惡意破壞。近年來，因賬號權(quán)限管控不當(dāng)或失竊導(dǎo)致的風(fēng)險事件正在逐年上漲，IBMX-Force最新發(fā)布的《2024X-Force202330%，與網(wǎng)絡(luò)釣魚并列成為頭號感染媒介。47021ATO47021注：統(tǒng)計圖數(shù)據(jù)統(tǒng)計周期為2024年2月至12月。Salesforce、HubSpot、Zoom等第三方辦公協(xié)同工具是賬號泄威脅獵人情報人員對已泄露的企業(yè)賬號信息進一步分析發(fā)現(xiàn)，泄露的賬號有大量外部軟件賬號，其SalesforceCRMHubSpotCRM、Zoom（視頻會議軟件）。這些平臺均存在大量敏感賬號數(shù)據(jù)，包括但不限于用戶身份信息、企業(yè)機密、客戶信息、財務(wù)信息以及通信內(nèi)容等，一旦這些數(shù)據(jù)的安全防線被突破，賬號被惡意接管，將給企業(yè)和用戶帶來一系列嚴重問題。注：統(tǒng)計圖數(shù)據(jù)統(tǒng)計周期為2024年2月至12月。除了企業(yè)外部軟件賬號信息，企業(yè)內(nèi)部系統(tǒng)，如企業(yè)郵箱、招聘、統(tǒng)一登錄、文檔系統(tǒng)等都出現(xiàn)了不同程度的賬號泄露情況。這些系統(tǒng)涉及企業(yè)內(nèi)部通信、業(yè)務(wù)流程等，承載著大量敏感數(shù)據(jù)和關(guān)鍵信息，一旦某個員工的賬號被惡意接管，如同為企業(yè)的大門開了一道縫隙，讓攻擊者有機會窺探、竊取甚至篡改這些敏感數(shù)據(jù)，進而給企業(yè)帶來損失。注：統(tǒng)計圖數(shù)據(jù)統(tǒng)計周期為2024年2月至12月。2024年非法數(shù)據(jù)二、2024年非法數(shù)據(jù)交易產(chǎn)業(yè)鏈分析互聯(lián)網(wǎng)黑色產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展至今，圍繞數(shù)據(jù)資產(chǎn)泄露和倒賣的非法數(shù)據(jù)交易產(chǎn)業(yè)發(fā)展已相當(dāng)成熟，基于不同角色分工、定位演化出了上、中、下游：上游：數(shù)據(jù)竊取團伙包括公司內(nèi)鬼、黑客、運營商、運營商第三方代理、短信通道服務(wù)商等。這些人專門負責(zé)從各公司的內(nèi)部和外部尋找獲取數(shù)據(jù)的渠道并竊取數(shù)據(jù)。在數(shù)據(jù)越來越值錢的當(dāng)下，巨大的利益和極低的犯罪成本驅(qū)動著上游的數(shù)據(jù)竊取者甘愿鋌而走險。中游：數(shù)據(jù)中間商大部分活躍在暗網(wǎng)、黑產(chǎn)論壇、Telegram、Potato等平臺。這些人在不同的平臺上發(fā)布帖子銷售數(shù)據(jù)，并負責(zé)對數(shù)據(jù)進行分類和清洗，以滿足客戶的各種需求。下游：數(shù)據(jù)購買者包括電話營銷公司、詐騙團伙等。購買數(shù)據(jù)的人通常會用于精準營銷和詐騙。數(shù)據(jù)在使用后可能會被二次出售或與其他非法團體交換。近年來，對精細化數(shù)據(jù)的需求日益增長，例如針對保險客戶、理賠用戶、高凈值人群的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)被用于更精準的營銷和詐騙活動，其成功率遠高于傳統(tǒng)方法。下游的需求變化促使上游和中游的非法人員采用各種技術(shù)手段收集用戶數(shù)據(jù)，并根據(jù)需求對數(shù)據(jù)進行分類整理后出售。威脅獵人研究發(fā)現(xiàn)，2024年非法數(shù)據(jù)交易產(chǎn)業(yè)鏈在上、中、下游均出現(xiàn)了一些新的變化：2024通過一個手機號，就可以查詢這個手機號相關(guān)的所有身份信息，如地址、銀行卡號、名下資產(chǎn)等等。查檔：指黑產(chǎn)團伙可提供指定人員的資料檔案，如通過一個手機號，可以查詢這個手機號相關(guān)的身份信息，如地址、銀行卡號、名下資產(chǎn)等。查檔服務(wù)包含查詢類服務(wù)、解密服務(wù)、強登類服務(wù)等。常見的查檔服務(wù)有：軌跡類（人物軌跡、車輛軌跡）、名下財產(chǎn)（名下卡、名下車、名下房）、網(wǎng)購訂單、快遞業(yè)務(wù)（快遞地址、物流信息）、個人信息（婚姻、戶籍、社保）等。3200202420246126600那么，“強登”數(shù)據(jù)是怎么來的呢？威脅獵人情報人員對“強登”進一步挖掘和分析，發(fā)現(xiàn)上游團伙針對“強登”的主要作案手法如下：1（如查檔或社工庫等獲取用戶的身份證號和證件照等信息。2、繞過驗證：接著，利用獲取到的證件照生成AI視頻或模擬人臉，以此繞過平臺的視頻驗證環(huán)節(jié)。3上游團伙通過“強登”方式獲取到電商、外賣、快遞、出行服務(wù)等行業(yè)訂單信息后，再由中游團伙在各種匿名群聊、社交媒體等發(fā)布售賣廣告，吸引更多下游需求人群。治理效果明顯（見下圖）。但道高一尺魔高一丈，2024年黑產(chǎn)推出了新的查檔服務(wù)——“解密”來破解隱私面單，最近一年，“解密”相關(guān)數(shù)據(jù)泄露事件逐漸增多。訂單解密主要是通過“快遞單號+虛擬號碼（或前三后四打碼的手機號）”進行解密，獲取完整手機號?！就卣官Y料】物流行業(yè)查檔主要分為查詢類和解密類：威脅獵人關(guān)注到，解密類服務(wù)價格遠低于查詢類服務(wù)價格，通過對每月捕獲到的查詢類和服務(wù)類事件涉及價格的中位數(shù)進行統(tǒng)計：175-435247.52貸款類、網(wǎng)購類、股票類、招聘類等數(shù)據(jù)下游需求旺盛2024112求購數(shù)據(jù)：指下游電信詐騙或營銷團伙在黑產(chǎn)渠道中發(fā)布他們對特定類型數(shù)據(jù)的購買需求信息。 威脅獵人針對求購數(shù)據(jù)信息及求購人員進一步分析：從求購數(shù)據(jù)類型來看，主要包括三大類，金融類數(shù)據(jù)、物流快遞數(shù)據(jù)和招聘求職數(shù)據(jù)。金融類數(shù)據(jù)主要針對境外股民和虛擬貨幣投資者；物流快遞數(shù)據(jù)則重點針對大型快遞公司的訂單信息，存在內(nèi)部人員參與倒賣的可能；招聘求職數(shù)據(jù)主要涉及主流招聘平臺，黑產(chǎn)一般用于電話營銷、詐騙。從求購數(shù)據(jù)指向地區(qū)來看，印度和越南重災(zāi)區(qū)。求購印度地區(qū)的數(shù)據(jù)主要涉及股票證券等金融類數(shù)據(jù)需求；求購越南地區(qū)的數(shù)據(jù)類型則較為多樣，包括政府官員、在外越僑、寶媽學(xué)生等群體信息。2024年非法數(shù)據(jù)三、2024年非法數(shù)據(jù)交易市場研究“IOS49659.90%20232024要求中多次提及“IOS”設(shè)備數(shù)據(jù)的篩選要求。但從4月份開始，“IOS”字段相關(guān)的風(fēng)險事件呈下降趨勢，2024年下半年相比上半年下降了59.90%Facetime20243iOSiOS17.4.1Facetime5IOS17.5Facetime（黑產(chǎn)在匿名群聊中發(fā)布蘋果官方關(guān)于Facetime陌生號碼拒絕來電的通知）威脅獵人在5月的輿情監(jiān)控中發(fā)現(xiàn)，部分境外詐騙團伙，尤其是緬北地區(qū)，因Facetime更新而無法繼續(xù)使用該方式進行詐騙，初步判斷這是蘋果官方針對此類違法行為的打擊措施。與此同時，威脅獵人關(guān)注到，非法數(shù)據(jù)交易市場上負責(zé)數(shù)據(jù)清洗和販賣的黑產(chǎn)團伙建議詐騙團伙改用“常規(guī)”方式進行詐騙（即受用手機號碼進行詐騙），以應(yīng)對Facetime的打擊行為。“扶貧”相關(guān)數(shù)據(jù)風(fēng)險情報數(shù)量顯著上漲，求購“扶貧料”需求逐月增加威脅獵人情報人員通過對非法數(shù)據(jù)交易產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)深入研究發(fā)現(xiàn)，非法交易市場中兜售的“扶貧料”有來自資金盤APP、手工打扶貧粉等。資金盤APP：指黑產(chǎn)團伙通過對一些“投資項目”相關(guān)資金盤進行數(shù)據(jù)采集獲取到“投資人”個人信息，這些投資人一般都會有銀行卡，售賣給下游團伙實施騙卡跑分。手工打扶貧粉：指黑產(chǎn)團伙通過人工方式在社交媒體等渠道大規(guī)模收集扶貧對象的個人信息。數(shù)據(jù)清洗團伙和販賣團伙則會對以上數(shù)據(jù)進行年齡、地區(qū)、活躍情況等篩選后，售賣給下游團伙進行精準詐騙、跑分洗錢、招募作為“背債人”實施貸款欺詐等。案例：2024年10月，威脅獵人曾捕獲到一起“QQ扶貧樣本”相關(guān)數(shù)據(jù)泄露事件，泄露樣本字段包括聯(lián)系方式（手機號、QQ號）、個人身份信息（姓名、性別、年齡）、詳細地址（具體到街道和住址）、經(jīng)濟信息（年收入45,000元）、行為屬性（在線設(shè)備狀態(tài)），以及“高活躍”等標簽。隨著下游需求的不斷增長，上游和中游團伙為了滿足這一需求，勢必會竭盡全力獲取更多的“扶貧料”數(shù)據(jù)。這可能導(dǎo)致大量與“扶貧”相關(guān)的個人信息流入非法交易市場，這一現(xiàn)象值得相關(guān)機構(gòu)及平臺的高度關(guān)注。牛市背后的隱藏風(fēng)險：2024牛市期間，股市活動頻繁，投資者參與度提高，股民數(shù)據(jù)風(fēng)險暴露面也在增大，一旦投資平臺或金融服務(wù)網(wǎng)站安全防護不足，股民數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險也可能隨著股市的活躍而增加。威脅獵人數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險監(jiān)測平臺數(shù)據(jù)顯示，隨著市場熱度上升，非法數(shù)據(jù)交易市場中關(guān)于股民數(shù)據(jù)的風(fēng)險情報量顯著增長，尤其在下半年和年底的牛市高峰期。威脅獵人對情報數(shù)據(jù)進一步分析發(fā)現(xiàn)，非法數(shù)據(jù)交易市場中主要涉及的股民數(shù)據(jù)有投顧數(shù)據(jù)、診股數(shù)據(jù)、證券數(shù)據(jù)和配資數(shù)據(jù)，每條數(shù)據(jù)價格在0.6至0.8元之間。股民數(shù)據(jù)泄露及詐騙攻擊流程：詐騙攻擊流程部分解釋：1APP；2、詐騙團伙添加受害者，誘導(dǎo)他們訪問偽造網(wǎng)站或APP；3、一旦投資者上當(dāng)訪問了偽冒網(wǎng)站或APP，被誘騙提供個人賬號信息；4、詐騙團伙通過受害者提供的個人賬號信息，到真實的理財平臺登陸，竊取受害者資金。2024加密貨幣數(shù)據(jù)泄露及詐騙攻擊流程：詐騙攻擊流程部分解釋：1、詐騙團伙偽造虛擬貨幣投資平臺，用于后續(xù)詐騙受害者（投資人）使用；23、受害者把錢投進詐騙團伙偽造的平臺中，過程中詐騙團伙會對平臺后臺操縱用戶的投資結(jié)果，比如通過小額回報的方式吸引他們繼續(xù)投資，實際上資金已經(jīng)被詐騙團伙轉(zhuǎn)走了；4、一旦受害者意識到被騙，詐騙者會立即切斷所有聯(lián)系方式，如拉黑受害者，使其無法追回損失。威脅獵人數(shù)據(jù)泄露四、威脅獵人數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險情報服務(wù)綜上，數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險在2024年呈現(xiàn)出前所未有的嚴峻態(tài)勢，涉及眾多行業(yè)和海量企業(yè)，給用戶隱私和企業(yè)利益帶來巨大威脅。面對如此嚴峻的形式，企業(yè)需要全面提升對風(fēng)險的識別及應(yīng)對能力，了解風(fēng)險事件的細節(jié)，包括對風(fēng)險真實性進行驗證，及時進行溯源、處置下架并跟進潛在風(fēng)險，增強數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險監(jiān)測及預(yù)警的及時性等。對此，威脅獵人提供針對性解決方案：威脅獵人數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險監(jiān)測服務(wù)，通過對全網(wǎng)多渠道情報的實時監(jiān)測及深度挖掘，并基于風(fēng)險真實性驗證引擎及人工數(shù)據(jù)驗證，7×24小時實時預(yù)警數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險，聯(lián)動應(yīng)急處理機制，最大限度降低危害及損失。1Source）的專項挖掘、多語種的渠道覆蓋。2、數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險精準預(yù)警：針對監(jiān)測到的黑產(chǎn)交易數(shù)據(jù)，通過風(fēng)險真實性驗證引擎+人工數(shù)據(jù)驗證服務(wù)，提供綜合的可信度評估結(jié)果，幫助企業(yè)精準感知風(fēng)險、及時處置風(fēng)險。①風(fēng)險真實性驗證引擎：基于“信源置信度要素、三要素匹配度要素、歷史重合度要素”3個要