在互联网在线广告反作弊、互联网交易支付反欺诈、互联网金融信贷风险控制及互联网征信位置核验领域中，IP画像对IP风险的控制作用十分巨大。IP画像要通过判定IP状态，采取打分机制，量化风险值，精准识别恶意动态IP，解决由此带来的爬虫、撞库、薅羊毛等风险行为。其中IP应用场景是IP画像的一个重要维度。

在IP应用场景的技术原理中，首先，利用主动测量和公开数据源，划分IP块的使用状态，包含保留IP、未分配IP、已分配未路由IP、已路由未使用IP和已使用IP； 其次，对已使用的IP，分析IP所属的组织名称，将其进一步划分为数据中心、交换中心、学校单位、卫星通信和运营商； 然后，对运营商的IP，根据物理特征和网络特征，利用机器学习算法，详细划分为企业专线、组织机构、住宅用户、移动网络、WLAN热点、基础设施、专用出口、Anycast和CDN。

其技术原理如下图：

在互联网在线广告反作弊领域中，通过分析互联网用户IP地址的应用场景，过滤掉机器／爬虫流量，降低互联网在线广告反作弊，减少广告主和DSP公司投入成本，提升在线广告有效投放进而提升ROI（投资回报率）。

在互联网交易支付反欺诈过程中，通过分析IP地址的应用场景，过滤掉机器／爬虫流量，在登陆、交易、支付等多个环节结合多重验证等技术，判断互联网用户是否为“羊毛党”或“红利猎人”，有效控制“薅羊毛”，减少欺诈行为。

在互联网金融信贷风险控制中，在贷前／贷中阶段，通过IP场景对用户的登录／交易所使用的IP地址进行应用场景分析，识别有风险的用户，对信贷业务进行风险控制。

在互联网征信位置核验中，通过IP场景核验使用者是否为真人用户，避免“互联网黑产组织”控制非人类使用者批量提供虚假信息。

本文作者：埃文科技

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