“为什么刚注册就有人加我聊天？”
“对方聊得太顺了，结果转头就让我加别的联系方式。”
“我明明只想语音匹配，怎么突然被拉进一个奇怪的群？”
在多款陌生人社交产品中，这类体验并不少见。
对于用户而言，它们像偶然事件般出现；但对于多数平台，这往往意味着黑灰产已经进入关键链路，开始在注册、互动与关系构建中悄然布控。
陌生人社交的魅力在于真实的互动，而黑灰产正是利用这些特点让攻击变得更隐蔽、更难察觉。
一、社交互动为何天然更易成为攻击入口？
“这种让陌生人快速、深度互动的模式，给用户带来了独特体验，但也成了黑灰产的重灾区。”
当我们提到“社交”，很多人脑海里会浮现朋友圈、短视频或者婚恋平台。但今天关注的并不是这些广义社交，而是围绕一对一陌生人互动构建起来的产品形态，包括语聊房、语音匹配、视频互动、直播间私聊等场景。这类产品以高效沟通和迅速建立关系为特征。正是这种天然的吸引力，使其在带来独特用户体验的同时，也成为黑灰产重点渗透的空间。
在实际运营中，虚假注册、欺诈引流、脚本批量操作及非真人聊天等风险几乎贯穿注册、互动、关系构建和内容流转的完整链路。它们往往以隐蔽方式进入生态，当用户仍沉浸于流畅匹配体验时，黑灰产可能已经完成账号铺设并进入引流与变现阶段。这类行为既破坏生态稳定，也不断提高风控的识别与治理难度，使平台在安全与体验之间面临更高压力。
与电商侧重交易安全、游戏强调公平性不同，社交产品的价值依赖“互动的真实性”。只要身份、行为或关系链中出现虚假元素，用户获得的互动感受就会随之失真。
二、薅羊毛不是“捡便宜”，而是黑灰产对拉新链路的系统性攻击
“黑灰产会利用技术手段批量获取注册资源，非真实地完成平台设定的拉新任务。”
在社交 App 的早期增长阶段，拉新活动承担着扩大规模与验证产品定位的作用，因此平台通常会投入较高奖励吸引真实用户。然而，这类激励机制也会被黑灰产利用，通过批量注册、批量任务执行和批量套取奖励，在短时间内消耗大量预算并扰乱运营节奏。
此类攻击带来的影响不仅是资金损耗。大量虚假行为会污染增长与留存等关键指标，使运营判断偏离真实情况，甚至影响产品在关键阶段的策略决策。同时，虚假账号的出现还会干扰真实用户，降低对平台的信任；部分虚假身份涉及盗用实名信息，也可能引发合规风险。
黑灰产的获利链路通常由三个技术环节构成。首先是伪造身份，通过接码平台获取临时手机号或购买真人账号批量注册，顺利进入活动链路。其次是伪装设备，借助云手机、模拟器或改机工具以极低成本制造大量“假设备”，规避设备环境检测。最后是自动化操作，通过群控系统或脚本成规模执行点击、滑动与任务流程，甚至直接调用接口，以远超真人的效率完成活动目标。
因此，单纯提高验证码难度或增加注册环节的验证强度并不能从根本上抵御攻击。基于长期实战经验，易盾将防护策略聚焦在三个关键维度：设备、动作与关系。
● 设备识别：通过设备指纹判断设备是否为真机，识别改机特征、模拟器特征以及高并发注册的行为模式，并对同源设备登录的账号进行风险标记；
● 动作识别：将账号的操作节奏、点击轨迹、任务路径与正常用户进行对比，一旦出现明显的集中化、重复化和“人类无法达到”的任务效率，就会被识别为自动化风险；
● 关系识别：从邀请链、收益流向、账号之间的互动情况中，判断团伙特征。例如大量新人账号与邀请人完全无互动，或多个新号的奖励最终流向同一个账户，都是典型的羊毛党模式。
在识别之外，平台还可以通过柔性处置降低误伤，如降低可疑账号的奖励比例、增加提现审核或设置冷静期，让黑产的获利效率大幅下降。相比之下，真实用户并不会受到明显影响，整体体验仍然保持平稳。
三、从自动化脚本到虚拟相机：社交场景中“非真人互动”的技术升级
“这些看似在‘互动’的账号，其实并不是真人在和你说话。”
在真实的业务场景中，脚本工具造成的风险远不止“自动回复”这一类简单行为。随着自动化技术与大模型结合，部分黑灰产已能批量运营高度拟真的聊天账号，在陪聊、交友、虚拟关系等场景中迅速建立互动，通过情绪营造实现礼物打赏、私密内容付费等变现路径。
这类脚本的扩散会在多个层面对平台造成冲击：用户在长时间互动后发现对方并非真实用户，信任度随之下降；大量脚本账号挤占曝光空间，破坏正常关系生态；在涉及充值或打赏的场景中，还可能引发合规责任，增加平台的经营风险。
更隐蔽的风险来自虚拟相机与AI换脸技术。通过模拟摄像头输入、播放预录视频或合成画面，黑灰产能够绕过动态识别验证，并在直播等场景实现“无人直播”，以极低成本获得流量与收益。随着伪造画面逼真度不断提升，身份校验、直播审核等核心环节的难度明显加大。
面对不断升级的自动化对抗，需要从链路视角构建系统性的风险识别体系。网易易盾在行业实践中逐渐形成了一套系统性的技术体系，从三个核心维度入手：
● 行为指纹识别：虽然脚本能模拟语言，但难以复刻真实用户的操作节奏。滑动轨迹、点击速度、触发路径等细节若呈现规律化与集中化特征，即可视为自动化操作的重要信号。通过行为序列建模和路径偏差分析，可以识别大量“外观拟真但行为异常”的账号。
● 视频链路检测：虚拟相机的本质是伪造输入，因此需从摄像头链路、图像扰动、视频一致性等角度识别异常信号，从源头区分真实画面与模拟内容，防止伪造视频通过身份验证或直播链路。
● 深度伪造与内容异常检测：结合面部一致性分析、音视频异常点识别与深度伪造判定，可在聊天、直播、认证等场景及时发现 AI 合成内容，降低用户被虚假身份误导的风险。
这些能力的组合应用，使平台能够在聊天、匹配、直播、认证等关键环节建立有效防护，让互动建立在真实、可信的基础之上。尽管脚本与虚拟相机技术仍在持续演化，但只要平台具备系统化、可迭代的识别机制，就能在高速变化的社交生态中维持稳定的风险对抗能力。
四、从虚假人设到站外收割：杀猪盘链路的结构化拆解
“打败魔法的是魔法，打败AI的是AI。”
相比虚假注册与脚本互动，杀猪盘诈骗的隐蔽性更强，攻击链条更长，也更容易让用户在不知不觉中失守。其常以恋爱交友为入口，通过虚构人设、情绪诱导和高收益话术逐步建立信任，再将受害者引导至站外，在信息断层的私密空间完成最终诈骗。
在社交场景中，诈骗分子的行为通常呈现出高度相似的“伪真实”：精心包装的头像与相册、统一稳定的人设、持续输出体贴聊天内容，再辅以“成功经验”“工作不便使用本平台”等套话。无论是男性人设的“精英身份”还是女性人设的“亲密陪伴”，其核心逻辑都是依靠人设吸引、以情绪控制，并通过站外跳转完成收割。
杀猪盘治理的难点在于，其行为与真实社交高度重叠，而关键的诈骗动作发生在站外，风控可见范围有限；同时，诈骗团伙成本低、分工明确、对抗能力强，使得平台即便投入大量资源，也难以直接阻断完整链路。
因此，平台必须在可控范围内构建系统化的识别与拦截能力。网易易盾在多个社交场景的实战中，将应对策略聚焦在三个关键环节：
● 注册阶段的前置拦截。依靠稳定唯一的设备指纹识别、身份真实性核验以及人脸与照片一致性比对，提前过滤依赖改机工具、虚拟身份或批量注册的可疑账号，从源头减少诈骗团伙进入的密度。
● 行为链路的持续识别。诈骗账号在互动中往往表现出集中特征，例如短时间大量加好友、频繁在多人之间切换、对话内容模板化，以及“一机多号”“一号多机”“固定路径跳转”等关系图谱形态。通过关系网络分析、异常行为建模及引流路径追踪，可在关键节点提前发现团伙化活动，并在站内阻断跳转动作。
● 内容侧的精准审核与引流识别。诱导行为通常体现在聊天内容中，包括“稳健收益”“投资机会”“添加某方式”等话术，以及包含站外联系方式的图像、二维码或音视频。通过多模态检测，可对涉诈内容进行识别与拦截，并以打码、提示或限制发送等方式阻断关键步骤。
当注册、行为与内容三条链路形成稳定联动后，平台无需监控诈骗分子全部站外行为，也能在可掌控区域大幅降低风险发生概率。目标不是消除所有风险，而是让诈骗行为在平台内部变得难以成功。
从虚假注册、脚本自动化，到虚拟相机伪装、杀猪盘跨平台链路，社交 App 的风险始终在随场景演变。因此，风控不再是拦截某一种攻击方式，而是持续对抗一整条“伪造关系链”。
在这场长期战里，只有以系统化的设备能力、行为模型、关系分析和内容安全共同构成防护体系，才能真正保护平台的生态与用户的安全体验。也正因为如此，“打败魔法的是魔法，打败AI的是AI”不再是一句比喻，而是社交安全的现实逻辑。