今日和一個同學討論他最近在做的一個項目，做一些數據電商防控虛假交易，和他聊過，才聽聞虛假交易不再是個人行為而是已經成為產業鏈行為，而在他使用的眾多反作弊手段中，IP始終是成本低、基礎、易規模化的基礎能力，今天就以他友情贈送的數據説明如何利用IP數據雲、IPinfo、IPnews等IP數據產品，在電商場景中識別並防範刷單行為，有此類業務需求的夥伴們可以自行探討。

一、刷單行為在IP層面的共性特徵

在大量電商風控案例中，刷單行為在IP維度通常具備以下特徵：

· 訂單IP地理位置異常集中（無地域性特徵產品）

· 非家庭網絡參與比例高（也就是一些偽裝行為）

· 同一IP或IP段頻繁關聯多個賬號（地域跳轉差異大）

· IP使用時間與操作行為高度規律化

二、IP地址在電商風控體系中的工程定位

需要明確的是：

IP並不直接決定“是否刷單”，而是用於“快速定位高風險行為IP集合”，以便進行分類行為阻斷。

在成熟的電商系統中，IP查詢主要用於：

1. 下單、支付、評價等關鍵節點的風險防控

2. 建立賬號與賬號之間的關聯關係

3. 作為規則引擎與模型的重要輸入特徵

三、在線IP API足夠實時識別異常下單來源

1. 適合實時下單風控、補貼活動、秒殺場景模擬（ ipdatacloud.com ）

import requests
API_KEY = "YOUR_API_KEY"
ip = "8.8.8.8"
url = "https://api.ipdatacloud.com/v1/ip"
params = {
    "ip": ip,
    "key": API_KEY
}
resp = requests.get(url, params=params, timeout=2)
ip_info = resp.json()
print(ip_info)

返回字段：

{
  "ip": "8.8.8.8",
  "country": "United States",
  "province": "California",
  "city": "Mountain View",
  "isp": "Google LLC",
  "network_type": "datacenter",
  "risk_level": "high"
}

2. 基於IP的刷單風險判斷示例

def is_suspicious_order(order, ip_info):
    # 非家庭網絡參與交易
    if ip_info["network_type"] in ["datacenter", "proxy"]:
        return True

    # 地域異常集中
    if order["city"] not in order["expected_cities"]:
        return True

    return False

在補貼型活動中，這類規則能快速攔截批量刷單請求。

四、全球電商與補充校驗（ ipinfo ）

· 跨境電商

· 海外用户佔比較高的平台

· 作為二次校驗或風控兜底

典型字段：

{
  "ip": "8.8.8.8",
  "city": "Mountain View",
  "region": "California",
  "country": "US",
  "org": "AS15169 Google LLC"
}

風控用途：

· 判斷訂單是否來自雲廠商 ASN

· 輔助識別異常跨區域下單行為

五、輕量化與成本控制型方案（IPnews）

· 登錄失敗後的異常檢測

· 風控規則兜底

· 成本敏感型業務模塊

查詢示例

curl "https://api.ipnews.io/v1/ip/8.8.8.8?key=YOUR_API_KEY"

常用於：

· 失敗訂單回溯

· 批量訂單事後分析

· 規則命中後的補充驗證

• • *

六、刷單識別中的IP關聯分析實戰

IP的真正價值，體現在關聯能力上。

1. 同IP多賬號下單檢測

def detect_multi_account_by_ip(ip, orders):
    accounts = set([o["user_id"] for o in orders if o["ip"] == ip])
    return len(accounts) >= 3

2. IP 段集中度分析（邏輯）

統計某商品訂單 IP 段分佈 ↓對比平台正常商品分佈 ↓集中度異常 → 提升刷單風險等級

這類分析在新店鋪刷銷量場景中效果尤為明顯。

七、IP風控策略在電商中的典型應用

八、離線IP庫+在線API的混合架構

目前我瞭解到的電商平台通常採用：

下單請求
 ↓
本地 IP 庫快速判斷
 ↓
命中異常？
 ├─ 否 → 放行
 └─ 是 → 調用 IP數據雲 / IPinfo / IPnews 二次校驗
            ↓
         風控升級處理

這種方式可以：

· 降低API調用成本

· 提升系統穩定性

· 在高風險場景下獲得更高精度

九、IP風控的邊界與進階方向

需要明確：

· IP無法單獨“定罪”刷單

· 刷單團伙會持續更換IP與網絡環境

因此，IP風控必須與以下能力協同：

· 設備指紋

· 行為路徑建模

· 賬號生命週期分析

· 交易與評價內容分析

· 機器學習風險評分

但在所有反作弊能力中，IP始終是成本低、基礎、易規模化的基礎能力。

十、總結

高效的電商風控體系，往往遵循同一個原則：

先用低成本能力快速縮小風險範圍，再用高成本能力做精確判斷。

IP地址查詢，正是刷單識別中最合適的第一道篩選器。
當IP風控被系統性嵌入下單與交易鏈路中，刷單行為的規模化空間將被顯著壓縮。