【新智元導讀】春運已到達高峰期，不少瀏覽器推出了人工智慧搶票和選座功能。而黃牛黨也與時俱進，用機器人和AI惡意刷票。如何應對這種現象？專家表示可利用機器學習來阻擊黃牛黨。

又到了一年一度的春運大戰。與往年不同的是，AI在今年的春運大戰中扮演了重要角色。

據悉，今年春運全國旅客發送量預計將達到30億人次，預計鐵路、民航分別增長8.8%和10%。如此龐大的返鄉人群，加大了購票的難度。而12306利用稀奇古怪的圖像驗證碼來防止黃牛黨惡意刷票，結果卻苦了正常購票的用戶。

不斷有網友吐槽，12306網站的圖形驗證碼費令人抓狂，一旦選錯，就得刷新重來。有網友抱怨說，「不是學霸都不敢上來搶票」、「搶過票，才知道自己見識少」。

據媒體報道，12306後台目前有581種圖片驗證碼，用戶將有機會嘗試336980道不同驗證碼題目的機會，而一次性輸入正確的僅為8%。

瀏覽器和黃牛都用AI搶票

針對令人抓狂的圖形驗證碼和一票難求的現象，一些瀏覽器推出了基於人工智慧技術搶票、選座的新功能，幫助用戶搶票。360瀏覽器應用人工智慧自動識別驗證碼的功能，搜狗搶票也利用「雙模加速」體系，構建了兩重刷票智能演算法。

然而道高一尺，魔高一丈。黃牛黨搶票的手段也與時俱進。

據廣東惠州鐵路公安處12日通報，該處查獲了一個用「機器人」搶票、高價倒賣火車票的火車票代售點。經查，庄某用半年時間，花費數千元研製了這台機器人鍵盤手，24小時每一秒敲擊一次電腦鍵盤，代替人工刷新頁面。自今年元旦以來，已成功搶票120多張，通過微信或qq將訂票信息發送給旅客，然後通過微信收取20至100元不等的手續費。

除了用機器人，黃牛黨也與時俱進，用AI來搶票。馬化騰在「2018守護者計劃大會」上表示，國內的犯罪團伙已處於全球領先水平，AI技術正加快他們從企業資料庫中竊取用戶數據的速度。

據媒體報道，驗證碼自動識別在機器大規模訓練後，變得火眼金睛； 從業人員在進行虛假註冊後，通過AI輔助模仿正常用戶來刷留存； 此外，AI還被用於自動生成所需的用戶資料和虛假評論內容等等； 最後，AI還可以被用來探查某平台的風控規則、模型的邊界和漏洞。

AI大戰黃牛

那能否「以子之矛，攻子之盾」，用人工智慧來打擊黃牛黨呢？慧安金科(北京)科技有限公司創始人CEO黃鈴對新智元說，「能。」

黃鈴對新智元表示，圖形驗證碼現在基本防不住黃牛黨。圖形驗證碼給普通老百姓帶來很多障礙，但黃牛黨使用一系列的專業化的工具，包括基於深度學習圖像識別方法和基於第三方眾包打碼平台服務，來迅速攻破圖形驗證碼的防護。目前有一些AI的技術，不依賴於圖形驗證碼本身，而是建模這個識別圖形驗證碼的過程和行為，來辨別它是機器編程／眾包打碼的識別過程，還是普通大眾的識別過程；在此基礎上，再加入購票過程的行為，來區分黃牛黨(一次買很多張票)和普通公眾(一次買少量票)。

他認為可以用機器學習來檢測欺詐註冊和欺詐交易，半監督機器學習方法會更好。在欺詐檢測場景中，標籤數據往往很稀少，所以光靠少量的標籤數據是很難訓練出一個高質量的模型；而且標籤往往只代表歷史，代表過去發生的欺詐活動，用有監督機器學習在歷史標籤數據上訓練的模型也只能檢測過去發生的欺詐，不一定能防住以後會發生的欺詐。無監督和半監督機器學習方法是今後的趨勢。利用大量的無標籤行為數據，加上少量的標籤，一起使用半監督機器學習方法建模時，會取得最好的效果。

但是，黃牛黨的欺詐手段也在與時俱進。如何來應對躲在暗處、欺詐能力不斷增強的黃牛黨呢？

黃鈴表示，需要採用能夠對抗欺詐對手的機器學習系統：採用半監督人工智慧技術，生成高質量風險控制模型；基於用戶行為建模而不依賴於歷史標籤，能夠有效而精準地檢測各種惡意攻擊；有機融合人工智慧系統和風控業務專家經驗，自動發現和追蹤新的欺詐手段，能夠對抗日益變化的黃牛黨。

而目前機器學習在反欺詐方面，也面臨一些難點，主要難點在於三點：1）需要在標籤很稀少的情況下生成高質量的檢測模型；2）需要在海量的數據上做複雜的分析，需要有優化的演算法和足夠的算力；3）需要能夠對抗專業化、團伙化和行為不斷變化的欺詐分子。

但用AI打擊黃牛黨，僅在理論上可成立。目前還並未看到相關部門採用機器學習的方法，建立起一支AI技術隊伍來阻擊黃牛。所以，短期內，還是老老實實搶票吧。

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