618过后，消费者才想明白直播间的人气是“刷”出来的

“618”年中大促结束，直播电商背后的虚假繁荣问题逐渐浮出水面。不少消费者反映，直播间的“人气好物”实际质量堪忧，一些直播间利用工具刷流量和好评，制造虚假繁荣的假象，误导消费者购买。

北京职员刘甜（化名）表示，直播间的评论雷同，缺乏真实互动，让她怀疑好评的真实性。而上海“宝妈”李霞（化名）则遭遇直播间购买的衣服与描述严重不符的问题。媒体调查一家数据增量异常的直播间。在短短5分钟内，该直播间观看人数从20人飙升至数万人，弹幕中充斥着无效信息，而实际询问商品信息的弹幕寥寥无几。更令人震惊的是，一款美容仪在直播期间销量过万，直播结束后销量却骤降至1000余件。

业内人士透露，一些大主播为了提升人气，会花费几十万购买流量。退货率超过60%的直播间，很可能存在数据造假行为。

直播间刷量行为非常普遍，主要分为机刷与人为群控两种方式。机刷通过电脑程序模拟APP通信，制造虚假人气。然而，随着电商平台防御升级，机刷易失效。黑灰产团伙转而使用群控设备，同时操作多台手机，自动执行点赞、关注、发送话术等操作，炮制直播间繁荣假象。

媒体联系一家水军团队，对方声称可以提供增加直播间人数、弹幕互动、直播打赏等服务，甚至可以冲商品销量。负责人表示，他们使用的账号可以模拟真实用户，让人难以区分。为了制造真实的直播间互动，水军团队会根据主播提供的问题和话术进行弹幕评论互动。此外，他们还提供恶意举报其他直播间的服务，以及虚假下单冲销量等业务。

国家市场监督管理总局日前公布的《网络反不正当竞争暂行规定》 第九条，明确禁止经营者进行虚假交易、虚构交易额、编造用户评价、虚构流量数据等行为，以确保消费者能够获得真实、准确的商品信息。

直播平台如何识别刷量作弊

基于直播间刷量作弊情况，顶象防御云业务安全情报中心建议，结合业务侧进行多组合产品进行防控，进一步保障直播平台正常秩序。

保障客户端安全。顶象自适应的App加固基于图神经网络技术，通过深度分析并提取代码的特征，能够根据不同代码块的特点，自动选择适合的方法进行混淆，大幅提升提高代码的逆向分析难度，有效降低50%的计算性能消耗。其通过加密混淆引擎，对App代码进⾏加密、混淆、压缩，可以⼤⼤增加App代码的安全性，有效防⽌App被攻击者破解、复制、二次打包。

针对刷量账号的识别。顶象无感验证基于AIGC技术，能够防止AI的暴力破解、自动化攻击和钓鱼攻击等威胁，有效防止未经授权的访问、账户被盗用和恶意操作，从而保护系统的稳定性。它集成了13种验证方式和多种防控策略，汇集了4380条风险策略、112类风险情报、覆盖24个行业和118种风险类型。其防控精准度高达99.9%，并能快速实现从风险到情报的转化。同时支持安全用户无感通过，实时对抗处置能力也缩减至60s内，进一步提高了用户登录服务体验的便捷性和效率。

针对刷量设备的识别。顶象设备指纹通过将多端设备信息的内部打通，对每个设备生成统一且唯一设备指纹。并搭建基于设备、环境、行为的多维度识别策略模型，识别出虚拟机、代理服务器、模拟器等被恶意操控等风险设备，分析设备是否存在多账号登录、是否频繁更换IP地址、频是否繁更换设备属性等出现异常或不符合用户习惯的行为，追踪和识别欺诈者的活动，帮助企业实现全场景各渠道下同一ID的运营，助力跨渠道的风险识别与管控。

挖掘潜在欺诈威胁。顶象Dinsight实时风控引擎帮助企业进行风险评估、反欺诈分析和实时监控，提高风控的效率和准确性。Dinsigh的日常风控策略的平均处理速度在100毫秒以内，支持多方数据的配置化接入与沉淀，能够基于成熟指标、策略、模型的经验储备，以及深度学习技术，实现风控自我性能监控与自迭代的机制。与Dinsight搭配的Xintell智能模型平台，能够对已知风险进行安全策略自动优化，基于风控日志和数据挖掘潜在风险，一键配置不同场景支持风控策略。其基于关联网络和深度学习技术，将复杂的数据处理、挖掘、机器学习过程标准化，提供从数据处理、特征衍生、模型构建到最终模型上线的一站式建模服务。

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