随着移动业务的快速发展，针对黑灰产的防御也成为企业安全工作的重中之重。在黑产常用的多种工具中，“群控”与“模拟器”是影响面最广、攻击规模最大的两类自动化技术。它们通过制造大量看似真实的虚假设备与用户行为，骗取营销补贴、刷量获利、进行数据爬取等，给企业的资金安全和数据准确性带来持续威胁。传统风控大多依赖单点特征判断，容易被专业黑产绕过。对此，埃文科技（原“数字联盟”）以可信ID为基础，推出“实时风险环境检测引擎”，通过“规则”与“模型”双引擎驱动，形成了一套精准识别、主动拦截的立体化安全方案。
一、核心威胁：群控与模拟器的攻击路径
群控软件通过一台电脑控制多台真实手机，可以批量执行注册、登录、刷量等操作。更危险的是，它能大规模篡改每台设备的硬件标识（如IMEI、型号等），使同一批手机反复伪装成新设备，绕过依赖设备ID的传统风控，制造源源不断的虚假流量。
模拟器则直接在电脑上虚拟出安卓系统，运行手机应用。它成本极低、易于批量启动，还能方便地接入自动化脚本，实现无人值守式的养号、注册、刷单。虽然模拟器的系统参数与真实手机存在固定差异，但早期单纯依赖少数规则检测的方式，已很难应对不断更新的模拟器变种。
二、技术基石：可信ID建立稳定设备身份
要对抗伪造身份的攻击，必须先确保设备识别的稳定性。埃文科技采用“弱特征归因”算法生成可信ID：通过在安全环境中采集设备上超过2000个软硬件弱特征（如传感器、屏幕参数等），并在云端统一计算，形成一个全局唯一且稳定的设备标识。
这一机制能有效抵御伪装：群控可以修改表层信息，但很难同时无痕篡改上千个底层特征，可信ID因此能保持稳定，准确识别出“重复设备”；模拟器虚拟出的硬件环境，也因底层参数与真实设备不同，在可信ID生成阶段即被识别出来。可信ID为后续风险识别提供了可靠的“身份证”。
三、实时检测：规则与模型协同防护
基于可信ID，实时风险环境检测引擎可在关键业务环节（如激活、登录、提现）快速判定设备风险，平均响应时间在100毫秒内。其核心由两个互补的引擎组成：
规则引擎：针对已知风险进行快速拦截。它依赖持续更新的特征库，包括模拟器特征、Root/越狱环境、企业网络、调试状态等上百条可配置的规则。当设备上报的参数与规则匹配时，立即触发拦截与告警。规则引擎响应快、结果明确，适合处理单人作弊等简单风险。
模型引擎：用于发现隐蔽的团伙行为。其原理是：无论单台设备如何伪装，规模化黑产群体的行为模式总会暴露。依托全局流量数据，模型引擎从以下几个维度进行分析：
应用行为聚集：正常用户通常使用多个应用，而黑产设备绝大多数活动仅集中于目标应用。
网络与机型聚集：工作室设备常集中在某个特定IP段或使用某一类低端机型。
异常新增比例：在同一时段、相同网络下，新增设备比例远高于正常用户分布。
通过机器学习识别这些聚合行为，模型能从海量设备中准确识别出群控工作室与模拟器团伙。实际应用中，叠加模型引擎后，对大型工作室的识别率从约70%提升至86.8%，资金损失减少约78.7%。
四、闭环防御：风险识别与拦截联动
检测结果并非孤立存在，系统会将风险设备动态加入黑名单，并形成联动封锁。
风控联动黑名单：当设备被判为高风险（如模拟器、Root设备），系统自动将其加入黑名单，后续相关操作自动拦截。
智能关联封禁：基于已识别的风险设备或异常WiFi信号，系统依托网络空间地图（LID），自动将其相关联的所有联网设备列入待监控或拦截列表，实现“捕获一个，围剿一片”。
