2020，这里有一份完整的防薅羊毛指南
作者： MobTech开发者
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其实无论对于用户还是平台，薅羊毛都是一个正常的操作，不然也就没有电商层出不穷的促销活动了，还有通过各种类型的加息补贴活动拉新促活。对平台而言，常态化的补贴活动属于正常的客户运营活动，一方面是希望提升短期交易量，另一方面则希望能够形成有效的用户留存。甚至基于做大注册用户数、做大交易规模等原因考虑，部分平台会选择与羊毛党合作，让渡部分利益换取漂亮的数据。
让人们"谈羊毛色变"的是——灰黑产薅羊毛。当羊毛党操作从散户行为上升到组织行为时，性质便发生了变化，可被定性成为欺诈行为。很多大平台的欺诈风控模型中，羊毛党识别通常都是必不可少的一个子模型，针对的便是有组织的专业羊毛党。而且，广大羊毛党中也开始细分化，出现了各种不同的门派——
刷单类：利用刷单或刷号的软件，或收集用户信息进行刷单刷票刷量；任务类：完成平台发布的指定任务（包含注册、问卷、绑定身份证等信息）获取相应的利益；黄牛类：利用信息获取的及时性、设备的领先性对一些有明显热度的产品进行垄断；漏研类：研究各大平台发布的优惠活动中存在的漏洞，进而通过破解手段获利；黑客类：李永平涛安全的漏洞，直接攻克产品或平台的防护机制从中获得利益。
技术派、人海战术派各显其通，一旦发现新羊毛，各路人马一拥而上，分分钟就能让平台赔个血本无归。就像前几年有些网贷平台推出的注册送现金活动，注册一个用户，送现金10元，且可提现。平台的如意算盘是给用户10块钱激励让人留下来，而羊毛党们注册了拿到返现就彻底消失了，于平台而言，这10块钱便花得很冤枉。
预防+打击灰黑产羊毛党就要靠"技术对抗+用户行为"进行防控。一方面对虚假手机号、设备指纹、虚拟机、改机作弊等常见作弊行为进行针对性监测，另一方面结合羊毛党识别的机器学习模型对用户行为进行实时评估。
比如秒验等黑灰产业流量作假、薅羊毛等行为的一键验证SDK，通过对用户行为模型+综合数据分析鉴定，利用标签设定灰、白名单，从手机注册验证源头，就可以防范批量机器注册和刷量的行为，大概率地识别出注册的手机号码是机器还是正常用户，帮助杜绝羊毛党/假粉入侵平台。
这种方式仿薅羊毛的优势在于——
通过注册排查用户身份，避免后期活动短信运营成本增加；降低活动因遇到羊毛党而造成的活动成本；完全免费并提供了可视化的用户评分。
防范虚假手机号的攻击算是一整套策略运营体系，批量的虚假手机号攻击的话主要从人机识别、行为识别、终端识别等方面做策略入手。随着互联网的快速发展，越来越多的交易从传统的线下渠道迁移到在线、实时的互联网平台上。黑色产业链的上下游越来越运作有序、分工明确，想要不被薅的一干二净就需要相对应的从设备识别、行为识别等多方面建立策略体系并配备相应的运营体系。