起底庞大数据黑色交易网：金融相关占七成 谁卖出 谁买入

（原标题：神秘交易浮出水面：庞大金融信息谁卖出、谁买入）

段久惠/证券时报

“你看到的只是冰山一角，暗网交易的信息非常非常多。金融相关信息可以占到7成以上。”通过连日多方采访，记者试图还原一组金融数据是如何被盗取、流入暗网、被谁交易售出、由谁流出市场的暗网链条。

庞大数据黑色交易网：金融相关占比7成以上

“暗网售卖数据是有严密组织的产业链，窃取售卖数据是黑产中隐藏最深的、历史最悠久的、最成熟的变现方式。”腾讯安全数据安全团队负责人彭思翔直言。

2018年被业内认为是数据保护元年，也是数据泄露的灰色之年。当年3月，Facebook被曝8700多万用户数据泄露、遭遇其有史以来最大型数据泄露危机。在国内，2018年初有国内某连锁酒店传出涉及5亿条顾客隐私数据在暗网贩卖；今年3月，国内某APP发生信息泄露，在暗网上被以“5.38亿用户绑定手机号数据，其中1.72亿有账号基本信息”的名义进行售卖。

“暗网可以简单理解为互联网的一个地址，有一定技术手段都可以访问。最大特性是匿名平台，很难追溯，匿名传输，匿名货币交易。”DataVisor黑产研究专家、高级技术经理周君桢告诉记者，“市场规模很难统计，你看到的只是冰山一角，暗网交易的信息非常非常多。”

他注意到一个明显的变化是，2018年以来，随着传统金融数字化转型的加速，银行、证券、保险尤其是互联网金融等类型金融数据明显增多，诸多信息经常出现在暗网上被交易，“金融相关的情报数据占到7成以上，尤其涉及金融属性的个人隐私信息，如金融开户信息、信用卡等，国内国外同样如此。”

腾讯安全报告从2018年暗网数据交易的情况（抽样数据）来统计，帐号/邮箱类数据、个人信息、网购/物流数据、银行数据、网贷数据位列前五，占比分别为19.78%、12.19%、9.69%、9.02%和8.3%，其它还有博彩数据、股市数据、企业工商数据等信息。

彭思翔介绍，黑产者盗取数据的具体手段包括技术入侵、社会工程学及APT攻击，也形成了脱、洗、撞三步循环的模式，“脱库是指入侵有价值的企业，把数据库全部盗走；洗库指对数据初步清洗，拿到其中最有价值的数据去变现；撞库指清洗后发现可以继续利用的数据，会到别的应用、企业继续尝试渗透脱库，形成循环操作模式，一个企业或者一个行业的数据将全部被获取。”

由谁卖出 被谁买入

不少人有类似的经历：在某银行刚办理按揭贷款，随后不断收到各类第三方平台的信贷类、消费类营销电话和短信。

“这是典型的个人信息泄露的情况，比如房贷办理需书面填写较多个人信息，不排除有机构人员或信息接触者将信息留存再转手倒卖，比如一些信息中介或金融代理机构，联合第三方营销推广平台的惯用操作手法。”周君桢解释，“不过，相比这类信息泄露，暗网更多是有组织、有目标的盗取、买卖。”

“早期一般一个团队或者单人来完成，但是目前已经完全产业化、专业化，固定的团队进行脱库，再卖给洗库团队，最后卖给撞库团队，互不干涉，通过虚拟化货币交割，追查极其困难。”彭思翔告诉记者，“绝大部分被盗数据不会公开出来，而是进入到秘密交易环节，作用在特定的场景中，如竞争对手战略分析、同业用户争夺、上下游业务定推等，此类秘密交易也可称为定制化数据交易，特点是数据只卖一次或在某个时间窗口禁售，而公开在暗网交易的数据是多次多家进行贩售。”

另一特征是全球化趋势，全球都存在数据黑产，且成为数据跨境非法流动的主要渠道。“如非洲国家的个人信息，被不法代理用于亚马逊用户注册，进行欺诈和作弊行为。”彭思翔介绍，黑客会把数据进行整理并相互交流、形成黑产的大数据服务商，具体来讲就是社工库，在利益的驱使下，黑产向大数据服务和基础设施建设等大规模、高技术发展，这也给数据安全的治理加大了挑战难度。

三大变现途径：精准诈骗、撞库攻击、撒网式诈骗

腾讯安全报告统计，信息泄露催生三大变现途径：精准诈骗、撞库攻击以及撒网式诈骗。

一个写在腾讯安全报告上的案例是，网购用户买完东西后，收到热心“客服”的电话，“客服”以质量问题、物流问题等事由，发送一个退款网页链接或二维码，用户按照提示操作即可退还高于购物款的退款或退款保证金，之后“客服”会进一步引导用户把多收到的钱退还给网店。

而很多人不知道的是，这是诈骗者通过暗网等获得网购用户详细信息后进行的针对性电信诈骗。用户收到的款项其实是一些正规的贷款平台的快速贷款，诈骗者利用网银或第三方支付平台上快速授信贷款等服务，误导用户从贷款平台贷款、然后将“多余”的款项打回诈骗者的网络账户。

此外，近四年来，撞库攻击催化信息泄露在全球呈裂变式增长，这种恶意登录更多是撞库和扫号的攻击。“从个人角度，需要提高防护意识，从业务必要性的角度看是否给出授权信息；个人在使用金融账户时，建议不同账户使用不同密码，避免被有的技术公司利用信息进行撞库，带来资料泄露风险。”周君桢说。

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