10亿营销费用遭蚕食！四大维度构建红包盗刷“防火墙”

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作者：舒紫花 校审：林德燊 排版：习丌

近些年，扫码红包活动已成为品牌商连接消费者、抢占消费首选心智的热门手段，但这场热闹非凡的红包盛宴却伴随着红包灰产的无孔不入。从个人通过回收未扫码瓶盖薅羊毛的个体行为发展至回收并贩卖瓶盖、传授薅羊毛“致富”教程的灰色产业链，品牌商的营销费用正在被有组织、成规模的灰色产业蚕食。

（瓶盖回收灰产“教程”宣传部分截图）

舒紫花通过盘点常年被红包灰产挂榜，被薅走大量营销费用的品牌商，剖析其活动特点，并结合红包灰产薅羊毛的手法，品牌商需要4大维度构建多维立体防线，才能抵御红包盗刷“亿元劫”。

码安全维度守护品牌资金安全，让“码”无懈可击

1）致命的码包泄露隐患

在红包盗刷产业链中，不法分子获取码的方式有两种，一种是回收瓶盖，并用专业的扫码枪将码转化成URL链接，另一种方式则是获取被泄露的IP码包。

在获取码后，他们会将这些码信息转化为URL链接，并在各大平台售卖获利，比如社交群、社交媒体等，甚至有些红包灰产已经建立了自己的信息网站、小程序等，然后按照品牌、可用率、中奖概率、红包力度的不同，不同品牌的瓶盖会在平台贴出不同的报价，在几毛钱到几元不等。

扫码活动中的码从生成到使用的整个过程中，任何一个环节的疏忽都可能导致码包泄露。如果在生产过程中码包被泄露，那么不法分子就能够大量获取可用于盗刷红包的码，这将直接导致品牌商的营销费用被大量薅走。

所以品牌商在做扫码活动时，所选择的系统服务商必须有周密的码安全管理能力，最好能够有涵盖码全生命周期的具体安全防护措施，避免在生产过程中被泄露码包。

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2）码生命周期安全防护

①生码技术要符合国家标准

品牌商所选择的系统服务商的生码技术，必须符合国家标准（GB/T19425-2003国标I级规范对防伪技术产品的各项技术制定了质量评判的标准，要求其质量综合等级不应低于Ⅳ级）。

（GB/T19425-2003《防伪技术产品通用技术条件》部分内容截图）

并且，最好能够做到像米多大数据引擎系统一样在做到规范要求的防伪力度时，在身份唯一性、稳定期、识别率、安全期等各个评价维度均有上佳表现。

②生码算法要达金融安全级别

品牌商在选择生码系统时，比如评估其生码算法是否能够达到金融级别，以确保每个码的安全性。

比如米多大数据引擎系统生码算法采用金融级算法加密防止逆运算，每个二维码都有独立的随机密钥，通过自定义算法进行加密，同时选用高编码效率的字符集序列，以随机数为游标进行转码，兼顾印刷面积和数据容量。这种加密方式，让每个二维码都成为难以攻破的“安全堡垒”，大大增加了黑产破解的难度和成本。

③生码阶段基于三重赋码空值的无属性防御

为了保证生码时企业的资金安全，在生码环节所生产的码需要无任何属性，也就是说在该阶段的扫码动作是无效的，此时无法通过扫码完成领奖、获取红包等行为。

比如米多大数据引擎系统基于三重赋码空值技术生成的码，在赋码过程中扫描是无效的，这就避免了赋码环节码包泄露造成营销费用虚耗。同时在赋码阶段的扫码数据也会被系统同步记录留存，可用于支撑必要的司法取证。

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④码下载传输全过程的安全保障

码包从下载到传输至包材服务商打码设备的过程，涉及多个环节和人员，是码包泄露的高危阶段之一。品牌商所选的系统服务商需要具备能够涵盖从码包下载到码包传输过程中的安全保障措施。

在码包下载环节，可设置码包下载权限的获取需要经过品牌设定的码包管理员同意，比如，米多系统要求在码包下载时下载人员需要通过操作系统向管理员手机发送安全验证码，由管理员同意并将安全验证码发送给下载人员，下载人员输入安全验证码方可下载。

在码包传输过程中，米多大数据引擎系统则是将生成的码包采用加密算法分多包传输，并且单独渠道传送解密密码，保证任意一份数据被单独截获后均无法还原出任何二维码信息。同时码包采用非对称签名的数字指纹技术，以确保传输过程中数据不被篡改。

⑤赋码环节的码包安全管理

在包材赋码和产线生产赋码采集过程中，品牌商也需要有完整的技术防范生产过程中的泄露和生产人员误扫等问题。

在包材服务商二维码安全管理上，要防止包材服务商工作人员泄露码包：

米多大数据引擎系统直接跟行业头部打码硬件服务商达成生态合作服务，码包不能人工解密，需要传输到打码设备的工控机赋码打印软件，通过赋码打印软件才能进行解密，也支持直接在指定工控机上下载解码，过程无人载码数据，打印过程中控件解码，无明码存储。

在产线采集过程中扫码赋值时，要避免码被扫，保障码的安全问题：

米多基于三重空码赋值技术，在产线进行扫码采集关联，录入生产信息，同时还能确保扫码无效，不影响后续二维码激活后的扫码安全。

后续品牌商配置活动方案和活动奖励时，再安排时间在系统上将活动覆盖的码进行激活。并且为了适配不同品牌商的需求，米多提供多种激活方案，支持入库激活、出库激活、活动策略激活、按生产日期、批次手工激活等，从而在确保生产过程的码安全优化品牌商使用码的便捷性。

活动机制优化，让灰产“无处下手”

1）规律性中奖反夺灰产“青睐”

灰产对扫码活动的选择并不盲目，而是遵循“投入产出比”原则。观察灰产圈流传的“优质活动清单”，不难发现共同点：中奖规律明确、奖励可预期，例如，“扫码必中0.3元红包”“100%中奖得红包”等。这些原本是品牌商用于吸引消费者主动扫码的手段，却让品牌活动成为灰产稳定的“薅羊毛”路径。

在明确的活动奖励托底下，由于获利可见的下限（如保底红包），以及无上限可能存在的高得利，使得这类活动容易被灰产盯上，并促使灰产更愿意投入专业设备、定制软件来规模化作案。

2）“惊喜”式活动机制树立立体防御模式

①奖励随机性

品牌商在设置扫码活动奖励时，一定要打破固定托底模式，让消费者每次扫码都充满惊喜，消费者在扫码时无法预测自己将获得何种奖励，这种不确定性增加了活动的趣味性和新鲜感，使他们始终保持期待，从而提升活动的吸引力和参与度。

并且通过设置随机的奖励金额、奖品类型，让黑产难以捉摸规律，这种不可预测性让灰产无法建立稳定的收益模型，去评估所得利益是否远高于花费技术手段破解非法获取码信息或者通过花钱回收瓶盖扫码从而薅走品牌营销费用的成本，从而降低他们对品牌商推出的扫码活动的关注度和投入度。

②奖励多品类，不要纯红包

在活动设置时，尽量避免设置全部为扫码立得的红包奖励，而是加入多种奖励品类，如实物奖励、电子礼品卡、优惠券、积分等。这样做的好处是多方面的。

首先，对于真实消费者来说，多种奖励品类能够满足不同消费者的需求。有些消费者可能更倾向于实物奖励，而有些消费者则对优惠券或者积分更感兴趣。

其次，对于灰产来说，多种奖励品类增加了他们薅羊毛的难度。如果只是纯红包奖励，灰产只需要关注红包的金额即可。

但当有多种奖励品类时，他们需要考虑“这羊毛值不值得薅”，相比于现金红包的直接收益，实物、积分、优惠券等奖励提升了灰产套现难度，毕竟倒卖一瓶饮料的折扣券远比直接现金红包麻烦。

③带“门槛”的奖励

品牌商还可以设置有条件的活动奖励，如待解锁红包这类复购红包或N元换购模式，要求消费者在兑奖前先进行一定的“付出”，从而有效筛选出真实的消费者，将灰产群体拒之门外。

因为灰产通常只想通过简单的扫码行为快速获取利益，对于需要额外付出的奖励往往望而却步。同时，这种带门槛的奖励模式对于真实的消费者来说，也是一种有效的促销优惠，能够有效地提升产品复购率，实现品牌与消费者的双赢。

· 待解锁红包

待解锁红包是在通过开盖扫码活动待解锁红包后，要求中奖者需要完成一定的条件（品牌商可以设置为复购扫码）。用户在限定时间内通过复购并扫码才能解锁对应的红包奖励。

此时，若灰产通过扫码获得待解锁红包后，他还需要再次复购指定产品并扫码才可以获得奖励，从而增加了其获取奖励的付出成本。

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· N元换购

而N元换购则是要求消费者先“付出”才可获得获得优惠，以一元换购为例，当用户扫码获得一元换购资格后，他需要到线下终端出示提领券并支付1元才能换购指定产品。

若灰产想要获利，要么需要支付一元换购产品后倒卖出去，或者转卖换购券，从而增加了灰产套利的难度。

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用户实名验证，让“羊毛党”无所遁形

1）多账号轮番上阵“薅”品牌羊毛

随着品牌商对红包灰产防范意识的提高，许多扫码红包活动都设置了扫码次数限制，比如一天上限扫码3次。然而，道高一尺魔高一丈，不法分子想出了应对之策。

他们通过批量注册、购买“僵尸号”（非实名、无真实社交关系的账号），在不同账号间切换轮番扫码，单日可实现成百上千次刷奖。

这些批量注册的虚假账号成为了灰产的“分身”，让他们可以精准绕过品牌商设置的扫码限制，让他们能够在一天之内可以完成大量扫码操作，薅走品牌商大量营销费用。

2）用户实名验证体系构建

为了有效识别真实用户和黑产账号，品牌商可以构建一套完善的用户实名验证体系。基于微信生态，通过小程序领奖的方式，结合微信实名信息进行身份核验。

微信实名生态体系要求用户绑定银行卡等信息，并完成实名认证，这就为账号的真实性提供了第一层保障。同时，引入手机号快速验证组件，确保领奖人注册的手机账号与持有人微信绑定的手机号一致，进一步增加账号的可信度。

更重要的是，品牌商可以选择能够接入腾讯天御风控体系的一物一码系统，该体系能够持续、实时对IP、号码、URL、APK等进行风险检测与标识。通过对大量数据的分析，建立高实时性的精准画像，全面、准确地掌握用户行为特征，并以此构建全面、准确的安全情报，覆盖率高达96%+。

一旦发现批量注册、频繁登陆等异常行为的账号，系统会立即进行严密监测识别，及时将黑产账号拦截在外，让“羊毛党”无处遁形，保障品牌商的营销活动能够真正惠及真实消费者。

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风控策略精准打击，让红包灰产“无处藏身”

1）灰产薅羊毛高密度集中扫码

灰产获利的核心手段之一，就是通过回收大量瓶盖，聚集起海量的二维码资源，然后利用技术手段或人工操作，在短时间内对这些二维码进行频繁扫码，从而快速获取大量小额奖励。虽然单个奖励金额较小，但积少成多，最终累计获得的非法收益不容小觑。

这种高密度集中扫码的行为模式与正常消费者的扫码行为存在显著差异，品牌商可以分析这些扫码行为特征，通过精准的风控策略，识别这些差异特征从而锁定灰产套利行为并予以打击。

2）基于灰产牟利特点布局风控策略

借助对灰产扫码行为特点的精准洞察，品牌商可以通过用户行为和产品流向双重监控，构建“天罗地网”的风控策略，避免被单一微信账号大量盗刷，薅走品牌费用。

①用户扫码行为风控限制

灰产的高密度集中扫码行为具有明显的特征。一方面，其扫码频次远高于正常消费者的日常行为。正常消费者在参与扫码活动时，通常是基于真实的购买行为，扫码时间相对分散，且次数有限。

而灰产为了在短时间内获取最大利益，会在特定时间段内集中对大量二维码进行高频扫码，这种异常的扫码密度很容易被系统捕捉到。

另一方面，灰产的扫码地点往往具有高度的集中性，多个账号在同一地点或相邻地点频繁扫码，这与正常消费者的多样化购买场景形成了鲜明对比。

基于真实消费者与灰产在扫码行为上的差异，品牌商可以用系统监控用户的扫码时间、地点、频次等关键指标，并设定合理的阈值，若用户扫码行为超过阈值限制，则判定为异常扫码行为，系统会进行警报。

以米多大数据引擎系统为例，其能够智能化地灵活处理异常扫码行为。

从用户扫码ID角度监测时，当同一个ID在一定时间内出现连续扫码行为，系统就会判定该ID可能存在机器人扫码的可能性，进而自动把该ID拉黑，停止其扫码领奖行为。

从用户扫码IP角度监测时，若在同一IP内出现多个不同用户ID连续、高频的扫码行为，系统就会对该IP重点关注，并给品牌商发送相关预警信息；一旦用户ID扫码超过次数限制，该IP也会被系统自动拉黑，在IP内的用户ID将不能继续扫码领奖。

而且，品牌商在系统后台对异常用户进行排查时，若发现其确实存在可疑的灰产行为，如使用虚假账号、批量扫码等，也可手动将其拉入黑名单，限制其继续参与活动。

对于那些连续多天出现密集扫码行为的用户，品牌商可以直接在系统后台进行永久拉黑操作，从而有效遏制灰产通过高密度扫码获取非法利益的企图，保护品牌扫码营销活动的正常运行。

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②产品售卖地域风控限制

正常消费者由于消费习惯和生活范围的限制，一般会在固定的门店或区域内购买产品。而灰产回收的瓶盖来源广泛，扫码用户的地址与产品归属地往往不匹配。

品牌商可以通过五码合一技术，实现对货物流向的全面洞察，在用户扫码领奖时申请获取用户GPS定位或者基于用户所连接网络信号基站的位置识别用户所在地址，并将其与产品流通链路中所属地终端门店地址进行关联识别。

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当系统发现某个地址的用户频繁扫码，但扫码的产品却来自多个地区的不同终端门店，甚至直接跨市跨省时，就会立即发出警示。

品牌商可以据此进一步调查该用户的购买行为和账号信息，判断其是否为灰产账号，并采取相应的限制措施，如限制该用户扫码领奖权限等，从而有效识别并打击灰产利用大量回收的瓶盖资源进行盗刷的非法牟利行为。

总结

红包盗刷现象已成为品牌商营销路上的“拦路虎”，那些常年霸榜盗刷名单的品牌，基本是在安全防护或活动设计上存在短板或漏洞，从而被不法分子抓住可乘之机。从码安全维度的全生命周期防护、活动机制的优化创新，到用户实名验证体系的构建、风控策略的精准打击，每个环节都至关重要。

只有将这四大维度有机结合，构建起多维防线，品牌商才能在红包营销这场博弈中掌握主动权，避免成为黑产眼中的“肥肉”，让营销费用真正发挥作用，实现品牌与真实消费者的双赢。

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