2021 年，公安部发布的全国欺诈警情案件达 37 万起，涉案资金高达 3265 亿，对于社会稳定造成了巨大的危害。微信作为国民级的社交平台更是反欺诈的重要前沿阵地。业界通用的团伙挖掘反欺诈方案是基于社团挖掘或环境信息聚类等，该方式在黑产的逃逸算法的对抗下存在一定的瓶颈和感知延迟，对于整体的欺诈团伙的打击覆盖不足。

微信安全团队依托自研智能风控系统，结合基于多年风控实战经验沉淀，提出了 FraudGraph 算法精准挖掘控欺诈团伙，在业务上也取得了非常显著的效果。本次主要分享上述工作中的挑战、思考以及解决方案。希望能给从事安全风控领域的人员提供一些借鉴和参考。

演讲提纲：
1. 背景

• 欺诈背景介绍
• 业界反欺诈方案

2. FraudGraph 欺诈团伙扩散打击框架

• FraudGraph 团伙扩散模块整体架构
• FraudGraph 团伙扩散算法

3. 基于泛化关系的 FraudGraph 团伙聚类框架

• FraudGraph 团伙聚类模块整体架构
• FraudGraph 团伙聚类融合算法
• FraudGraph 团伙聚类模式挖掘算法

你将获得：

• 认识欺诈团伙的基本特点
• 了解基本的图算法知识、团伙挖掘流程及用户序列和图算法结合的实践方案
• 掌握团伙聚类和团伙扩散的定义以及团伙挖掘可解释性的手段、团伙挖掘评估指标等