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　　大数据分析如何来拯救我们

　　我们前文说了，很多不法分子利用掌握用户密码或验证码的方式来进行钱财盗取，网络行为一般包含5个方面的因素：在什么时间、使用什么设备、账号、登录什么网站、做了什么。在网络上，一个人能获取到的设备是有限的，一般是办公室电脑、家里电脑、手机等。如果在一个“可信”的设备上登录系统，那么当前行为的可信度就较高。那么设备又是行为分析中的关键点。

　　利用大数据收集技术企业可以给每一台单独的设备建立一个可信度账号，并将用户的行为与可信度数值进行关联和配对，用户每次的行为都被记录在可信度数值范围内，随时更改，一次可信的、合法的行为会增加可信度，一次不可信的、非法的行为会减少可信度。

　　除了可以改变用户直接使用的设备的可信度，甚至还可以通过“设备”与“设备”之间的关联关系动态改变设备的可信度。比如，用户A使用手机A，使用声波支付给用户B的手机B转账1000块，那么除了手机A的可信度提升，手机B的可信度也可以相应提升。 分析设备直接的关系同样也可以建立一套复杂的模型。

　　移动互联时代提供更丰富数据

　　除了云计算和大数据，移动互联网成为了我们现在又一新兴技术，用户对于移动设备的依赖程度也变得越来越高，在这些形形色色的移动设备接入网络时，更多的大量数据也随之而来，地理位置、用户喜好、传感设备等等都源源不断的发送着数据和信息。

　　通过设备行为分析的方式去控制风险，只是通过大数据的方法去进行风险控制的一种。在国外paypal就没有数字证书、硬件盾这样的安全产品，就是靠分析用户与设备的行为去控制风险。国内的环境下，用户对安全的要求更高，安全感也更差，之前国内领先的第三方支付公司更多还是采取安全产品、校验码这些用户能够明显感知到的安全认证方式，但设备行为分析这样的新方式也已经开始起步。

　　编辑的话

　　在万物互联的时代，数据量的剧增是一个阻挡不了的现实，然而对于用户来说，的确没有百分之百的安全环境，但是通过大数据收集、大数据分析等技术来替代原有的安全模式，确实可以大大提升用户的数据安全和操作安全。[返回频道首页]