AI成为黑灰产的“能力层”之后：互联网行业如何从个案打击走向体系治理

一个异常账号、一段虚假内容、一笔可疑交易，往往只是互联网黑灰产浮出水面的末端表现。
在其背后，可能存在数据收集与交易、账号注册与控制、内容生产与投放、流量操纵、技术工具供应以及资金结算等多个环节。不同环节可以被拆分、外包和重复利用，最终组合成一套低成本、规模化、可复制的违法违规能力。
因此，互联网黑灰产治理不能只停留在封禁一个账号、删除一条内容、关闭一个群组或者下架一款软件。
真正需要识别和削弱的，是隐藏在具体行为背后的资源供给关系、技术支持关系、组织控制关系和利益分配关系。

公开数据显示，2025年全国起诉网络犯罪18.2万人，同比下降33.3%，但总量仍处于高位；其中，危害计算机信息系统安全和数据安全相关犯罪起诉2282人，同比上升17%。这组数据说明，持续打击治理已经产生效果，但与技术、数据和新型互联网业务相伴生的风险仍在不断演化。

互联网黑灰产治理正在进入一个新的阶段：

治理对象不再只是一次违法行为，而是持续生产违法能力的整个生态。

PART 01

黑灰产最大的变化，是从“实施行为”转向“供给能力”

从现实生态看，互联网黑灰产正在发生一个显著变化：越来越多的参与者不直接实施最终行为，而是向其他人提供实施违法违规活动所需要的能力。

有人提供非法获取的数据，有人注册和维护账号，有人开发批量操作工具，有人负责内容生产和流量投放，有人提供支付结算、身份核验规避或者资金转移服务。

这些参与者之间不一定属于同一个传统意义上的犯罪团伙，也不一定了解整个链条。他们可以通过订单、佣金、接口、群组和服务平台完成协作。

黑灰产由此逐渐从“几个人共同实施一次行为”，演变为一个分工明确的服务网络。

在这个网络中，账号可以租用，数据可以购买，工具可以订阅，流量可以投放，技术支持可以按月收费，甚至连风险规避、账号恢复和售后培训都可以被包装成标准化服务。

这也是黑灰产越来越难以通过单点处置彻底解决的根本原因。

当违法能力可以被持续供给，末端参与者就具有很强的可替代性。

PART 02

2026年的黑灰产，正在变得更碎、更快，也更像正常业务

今天的黑灰产并不一定以明显的恶意程序或者非法网站出现。更多时候，它隐藏在正常技术、正常产品和正常商业模式的组合使用之中。

分工越来越细，完整链条被拆成多个服务环节

过去，一些网络违法活动需要参与者同时具备技术、运营和变现能力。

现在，数据采集、账号供应、内容制作、流量推广、自动化运营和资金结算可以分别由不同团队完成。每一个环节看起来都只是提供一项局部服务，组合后却能够形成完整的违法能力。

这种拆分降低了参与门槛，也增加了治理难度。

单独观察其中一个环节，可能很难判断其真实用途；只有把服务对象、交易关系、使用方式和最终结果连接起来，才能还原其在整个生态中的作用。

2. 工具越来越成熟，黑灰产能力被包装成普通软件

部分黑灰产工具不再以明显的攻击工具形式存在，而是被包装为营销软件、运营工具、数据助手、引流系统或者效率工具。

2026年公布的一批网络不正当竞争典型案例中，某款软件可以在多个网络平台自动执行关注、点赞、评论、私信等34项操作，并刻意绕过平台操作频率限制。另有软件通过修改视频文件帮助使用者绕过审核、骗取流量推送。

这些案例说明，所谓“技术工具”是否具有风险，不能只看名称和表面功能。

真正需要关注的是：

它是否刻意绕过正常安全措施；

是否帮助使用者批量操纵账号和流量；

是否破坏数据真实性和内容分发机制；

是否主要服务于虚假交易、恶意营销或者其他异常活动；

开发者和销售者是否持续提供规避识别、账号恢复和操作培训。

技术本身可以具有正常用途，但“技术中立”不能成为掩盖具体使用方式和经营目的的理由。

3. 黑灰产越来越善于利用正常规则

一些黑灰产并不直接攻击平台系统，而是研究并利用平台现有的交易、评价、投诉、推荐和权益保护规则。

刷单利用交易规则制造虚假销量，恶意退货利用消费者保护机制干扰商家经营，虚假投诉利用平台处置机制打击竞争对手，批量举报利用审核资源制造经营障碍。

从表面看，每一次操作都可能符合平台允许的操作形式；但从整体看，其目的、频率、对象和协同行为已经背离规则设计初衷。

这类行为最大的特点，是以形式上的“正常操作”掩盖实质上的组织化滥用。

因此，治理不能只判断某一次点击、投诉、退货或者评价是否符合操作流程，还要分析行为是否真实、是否具有合理目的，以及多个主体之间是否存在异常协同。

4. AI和自动化降低了成本，但没有改变黑灰产的本质

生成式人工智能正在被应用于虚假头像和身份材料制作、营销文案改写、多语言话术生成、音视频合成、批量评论以及个性化沟通。

自动化工具则进一步降低了账号运营、内容投放和用户触达成本。

《中国网络诚信发展报告（2026）》指出，AI正在进入网络黑灰产的多个环节，将技术供给、内容生成、引流变现和规避识别连接起来，并使虚假评价、自动化“水军”和身份仿冒等问题更加规模化。

但AI并不是黑灰产之外的一套全新生态。

它不会自行产生数据来源、组织关系、账号资源和资金通道，也不会改变黑灰产最终需要获客、控制、转化和获利的基本逻辑。

它更像一种效率工具：

让内容生产更快，让身份仿冒更真，让话术调整更灵活，让批量运营成本更低。

因此，治理AI相关黑灰产，不能只判断一段内容是不是AI生成的。即使确认内容由AI生成，也仍然需要继续追问：

内容由谁组织生成；

使用了哪些账号和工具；

通过什么方式传播；

服务于什么业务目的；

背后是否存在持续运营和收益结算。

AI生成检测解决的是内容属性问题，黑灰产治理解决的是控制关系和利益关系问题。

PART 03

为什么传统治理容易“按下葫芦浮起瓢”

封号、删帖、拦截链接、限制设备和关键词过滤，仍然是互联网治理中的必要措施。

但面对产业化黑灰产，仅靠这些措施容易陷入反复处置。

处置的是末端账号，保留下来的是供给能力

账号往往是整个黑灰产生态中最容易替换的资源。

只要注册渠道、身份材料、接码服务、养号工具和账号交易市场仍然存在，一个账号被封禁后，新的账号就可以迅速补充。

如果治理只关注末端账号，而没有识别账号背后的实际控制者、资源供应商和技术基础设施，就容易出现“封禁速度很快，恢复速度更快”的局面。

账号更像树叶，资源和控制关系才是根系。

2. 单个业务看到的是片段，黑灰产经营的是全链条

同一个黑灰产组织可能在内容平台完成引流，在社交工具建立联系，在电商、招聘、游戏或者直播场景完成转化，再通过其他渠道结算收益。

每一个业务主体看到的，往往只是其中一个片段。

内容平台看到异常传播，交易平台看到异常订单，支付环节看到异常资金，云服务看到异常基础设施。任何一个片段单独观察，都可能被解释为普通违规、营销活动或者个体纠纷。

黑灰产利用的，正是不同业务之间的观察边界。

3. 固定规则容易被反向研究

传统风险治理经常依赖关键词、操作频率、设备数量、账号注册时间等固定特征。

这些指标在初期能够发挥作用，但一旦被黑灰产反向测试，就可能被针对性规避。

操作频率可以被放慢，关键词可以被拆分，设备环境可以被模拟，内容可以不断改写，账号行为可以被设计得更像普通用户。

因此，治理能力不能只依赖一组静态规则，而需要持续分析行为目的、主体关系和策略变化。

4. 很多数据在事件发生后才开始补救

黑灰产活动涉及的账号信息、操作日志、设备记录、内容变更、订单关系和资金信息，往往分散在不同系统中。

如果产品和业务在设计阶段没有考虑日志留存、时间同步、控制权变更记录、接口调用记录和标准化数据导出，事件发生后再进行还原，容易出现关键数据缺失、时间关系无法对应、账号控制过程无法复现等问题。

治理不是等到问题发生后再寻找数据。

真正有效的治理，应当让关键行为在发生时就具备可识别、可关联和可复盘的条件。

5. 处置数量不等于治理效果

封禁多少账号、删除多少内容、拦截多少链接，能够反映工作量，却不能完全反映黑灰产生态是否被削弱。

大量处置可能只是大量替代。

如果账号获取成本没有提高、技术工具仍可重复销售、异常流量仍可购买、收益结算仍然顺畅，那么末端处置数量越大，也可能意味着黑灰产的再生能力越强。

真正需要评估的是：

黑灰产重新建立业务的时间是否延长；

获取账号、数据和工具的成本是否上升；

同一套基础设施是否还能持续复用；

相同风险能否被更早发现；

同类问题的复发率是否下降。

PART 04

真正需要被穿透的，是五条相互连接的链

黑灰产的具体形态不断变化，但支撑其运行的核心资源相对稳定。

从打击治理视角，可以重点围绕数据链、账号链、流量链、工具链和资金链进行分析。

数据链：违法能力从哪里获得“原料”

数据链关注的不是单纯的数据数量，而是数据的来源、权限、流转过程和实际用途。

需要分析数据由谁产生、谁有权访问、通过什么方式导出、是否经过中间服务商加工，以及最终被用于营销、诈骗、身份仿冒、恶意竞争还是其他场景。

黑灰产获取数据的方式可能包括内部人员违规、接口滥用、自动化抓取、恶意程序、系统入侵、历史泄露数据聚合以及多来源信息拼接。

部分数据单独看并不敏感，但经过交叉组合后，可能形成完整的身份画像、关系网络或者行为特征。

因此，数据治理不仅要关注“数据有没有泄露”，还要关注访问权限是否合理、批量查询是否异常、导出行为是否匹配业务需求，以及数据是否被转化为面向下游的服务。

2. 账号链：实名身份不等于实际控制人

一个账号可能经历注册、养号、认证、出租、出售、接管和批量控制等多个阶段。

账号登记的信息，只能说明某个时间点上的注册或者认证情况，并不必然代表实际使用者和控制者。

因此，账号治理不能只判断“账号是谁注册的”，还需要分析：

谁长期登录和操作；

哪些账号使用相同设备、网络环境或者工具；

账号控制权是否发生变化；

多个账号是否表现出一致的内容、时间和任务特征；

账号背后是否存在统一的指挥、结算或者技术支持。

黑灰产通常通过大量表面独立的账号隐藏真实控制关系。

治理需要从单账号判断，进一步转向账号、设备、内容、商户、订单和基础设施之间的关系分析。

3. 流量链：谁在决定一条内容被谁看见

黑灰产不仅生产虚假内容，也会干预内容如何被传播、评价和放大。

刷量、控评、恶意举报、虚假探店、榜单操纵、付费水军和虚假互动，本质上都是对用户判断和内容分发机制的干预。

治理流量链，不能只判断内容本身是否违规，还要关注：

互动是否来自真实用户；

账号之间是否存在异常同步；

内容传播是否受到统一任务驱动；

是否存在付费推广、佣金结算或者任务分发；

一条内容的曝光、评论和转化之间是否符合正常业务规律。

真实内容也可能被异常放大，虚假内容也可能通过真实账号传播。

因此，内容真实性和传播真实性需要分别判断。

4. 工具链：谁在把违法能力做成可复制的服务

工具链包括批量注册、群控操作、自动化营销、数据抓取、内容改写、身份仿冒、审核规避以及账号环境模拟等技术能力。

评估一款工具是否成为黑灰产基础设施，不能只看其是否存在正常用途，还要结合功能设计、宣传方式、客户群体、收费模式、售后服务和实际使用场景。

特别需要关注的是：

工具是否专门提供绕过安全措施的功能；

是否以规避检测、突破频率限制为卖点；

是否持续根据平台规则变化更新对抗方式；

是否针对账号被封、内容被拦截提供恢复和替换方案；

开发者、代理商和使用者之间是否形成长期服务关系。

一款工具可能不断更名、换壳和迁移，但其技术逻辑、客户群体和运营团队往往具有一定稳定性。

5. 资金链：谁在为能力付费，谁从中获利

黑灰产最终需要完成收益结算。

数据购买费、账号租售费、软件订阅费、推广费用、任务佣金、技术服务费和最终违法所得，共同构成黑灰产运行的资金基础。

资金治理不能只关注最后一笔违法所得，还需要分析支撑整个生态长期运行的服务费用和利益分配关系。

资金流通常能够回答几个关键问题：

谁在购买能力；

谁在组织任务；

不同参与者之间如何分成；

哪些服务被长期重复采购；

哪些账号或者商户承担结算功能。

将资金流与账号流、数据流、工具使用记录和业务行为结合起来，往往更有助于识别真实组织关系。

五条链的表现形式不同，但最终都指向三个核心问题：

谁在提供能力，谁在实际控制，谁从中获利。

PART 05

行业治理的关键，是从“各自处置”走向“共性能力”

互联网黑灰产具有跨平台、跨业务和跨场景特征。

平台企业、云服务商、通信服务商、支付服务机构、广告营销机构、数据服务企业、人工智能服务企业、行业组织和专业技术机构，分别掌握不同侧面的风险信息。

但行业治理并不意味着无边界汇集数据，也不意味着所有主体采用同一套风控规则。

更现实的路径，是先形成共同的风险语言、技术标准和验证方法，再在合法合规、安全可控和最小必要的前提下开展协同。

《中国网络诚信发展报告（2026）》也指出，网络失信行为呈现跨平台流转、跨地域扩散和跨领域渗透等特征，一些主体在一个平台受到处置后，通过变更账号和主体信息进入其他平台继续活动，而平台之间仍存在标准不一和信息衔接不足等问题。

行业治理需要完成以下几个转变。

从识别账号，转向识别实体和关系

账号只是互联网业务中的外在标识，实际控制关系才是治理对象。

行业需要逐步建立账号、设备、内容、商户、应用、域名、接口和资金账户之间的关联分析能力。

治理目标不应只是判断一个账号是否异常，还要识别多个异常是否由同一主体控制、是否使用共同资源、是否接受统一任务。

当黑灰产依靠大量账号隐藏组织结构时，关系分析比单账号评分更有价值。

2. 从内部风险标签，转向共同的风险语言

不同企业可能使用“异常账号”、“虚假营销”、“风险商户、”“可疑交易”、 “恶意工具”等不同表述描述相同问题。

如果风险分类、字段含义和验证标准不一致，即使各方都掌握一定信息，也很难形成有效衔接。

行业可以优先统一风险类型、行为定义、技术指标和可信等级。

例如，一条风险信息不只说明“账号异常”，还应说明异常发生在什么时间、表现为何种行为、依据哪些特征判断、是否经过人工或者技术验证、与其他主体存在什么关联。

首先共享方法和结论，再根据实际需要处理必要数据，比简单交换大批名单更具有长期价值。

3. 从内容处置，转向基础设施治理

黑灰产的内容、话术和账号可以快速变化，但其使用的工具、接口、控制系统、资源供应渠道和结算关系相对稳定。

行业治理需要把关注点从不断变化的表层内容，逐步延伸到能够被反复利用的基础设施。

同一套自动化工具可能服务于多个账号，同一批数据可能被销售给多个团队，同一个控制系统可能同时操纵多个业务场景。

处置一个内容只能降低一次传播，识别一个高复用基础设施则可能同时影响多条黑灰产链路。

4. 从事后补救，转向产品和业务前置设计

安全治理不能完全依赖事后识别。

账号注册、身份认证、权限管理、接口调用、内容发布、流量推广、交易评价和资金结算等环节，在设计阶段就应考虑异常行为如何被识别和还原。

这包括建立必要的操作记录、权限变更记录、账号控制权变化记录和关键接口调用记录，同时保证不同系统的时间、身份和业务标识能够关联。

前置设计并不是无限增加用户验证和操作成本，而是在关键环节保留必要的可追溯能力。

安全措施需要与业务风险相匹配，避免简单依靠提高所有用户使用门槛解决问题。

5. 从处置数量，转向生态影响评估

行业治理需要建立更能反映实际效果的指标体系。

除了封禁数量和拦截数量，还应关注：

同类黑灰产重新建立账号矩阵需要多长时间；

账号、数据、工具和流量资源的采购成本是否提高；

同一套基础设施的复用范围是否缩小；

风险从首次出现到被发现的时间是否缩短；

治理措施是否减少了正常用户误伤；

同类问题是否在其他业务场景继续迁移。

真正的治理成效，不是某一个平台处理了多少问题，而是黑灰产在整个行业内的生存成本是否上升。

PART 06

从一次打击走向持续治理，需要形成完整闭环

打击解决的是已经暴露出来的具体问题，治理解决的是同类问题能否被继续低成本复制。

两者不能相互割裂。

如果没有对链条的还原，打击容易停留在末端；如果没有将打击经验转化为规则、方法和能力，治理又容易停留在口号。

一套相对完整的黑灰产打击治理闭环，可以概括为：

发现风险—技术核验—还原链条—识别节点—能力沉淀—效果复盘。

第一步，发现风险：从异常现象形成明确问题

一次异常登录、一批相似评论、一组集中退款或者一段虚假内容，只能说明存在异常现象。

风险发现的关键，是把分散现象转化为可以验证的问题假设。

例如：

这些账号是否由同一主体控制；

这些评论是否接受统一任务；

这些订单是否服务于虚假交易；

这款工具是否被批量用于规避平台规则；

这些异常之间是否存在共同的数据、设备或者资金来源。

只有问题足够明确，后续分析才不会停留在无边界的数据搜索。

第二步，技术核验：区分偶发异常与稳定机制

不是所有相似行为都意味着组织化黑灰产。

技术核验需要验证相关行为是否可以稳定复现，是否具备规模化条件，是否依赖特定工具、接口或者操作流程。

核验的目的不是简单给出“有风险”或者“无风险”的结论，而是说明风险通过什么机制实现。

一个可靠的技术结论，应能够回答：

异常是如何产生；

需要哪些资源和条件；

哪些环节可以自动化；

行为能否被批量复制；

现有措施在哪个位置失效。

第三步，还原链条：从单点行为识别组织关系

经过核验后，需要将账号、数据、内容、工具、流量和资金等信息连接起来。

链条还原不是追求收集所有信息，而是识别对理解整个活动最关键的关系。

例如，一个账号矩阵可能对应同一套控制工具，一批虚假评价可能来自同一个任务平台，一款软件可能同时服务多个业务场景，一组资金账户可能承担统一结算功能。

通过关系还原，可以区分末端执行者、资源提供者、技术服务者、组织控制者和收益获得者。

第四步，识别节点：找到最具有阻断价值的位置

黑灰产链条中的不同节点，替代成本并不相同。

普通账号通常容易替换，长期积累的数据资源、稳定运行的控制系统、核心技术工具、客户渠道和资金结算关系则相对难以重建。

治理不应平均用力，而应优先识别那些复用率高、连接范围广、替代成本高的关键节点。

一个节点是否具有较高治理价值，可以从几个方面判断：

它是否同时服务多个下游主体；

一旦失效是否会影响多个环节；

是否需要较长时间和较高成本才能重建；

是否承担组织控制或者收益分配功能；

是否能够帮助识别更多关联主体。

第五步，能力沉淀：把个案经验转化为行业方法

个案结束不应意味着相关认知随之消失。

治理需要将个案中发现的行为机制、技术特征、资源关系和规避方式，逐步转化为可复用的风险分类、检测指标、核验方法、处置流程和业务改进建议。

沉淀的重点不是建立一个不断膨胀的黑名单。

账号、域名、IP地址和设备标识都可能变化，真正具有长期价值的是对行为机制和组织方式的理解。

例如，与其只记录某一款工具的名称，不如分析其自动化操作方式、通信特征、账号控制逻辑和更新模式；与其只记录一批异常账号，不如总结账号矩阵的建立、养成、任务分发和结算特征。

只有把“发现了什么”转化为“下一次如何更早发现”，一次打击才真正具备治理价值。

第六步，效果复盘：判断黑灰产能力是否真正被削弱

完成处置并不代表治理结束。

还需要持续观察黑灰产是否更换账号、迁移平台、改变话术、替换工具或者调整资金路径。

复盘应重点回答：

原有组织是否重新出现；

关键资源是否被快速替代；

黑灰产是否转移到其他业务场景；

新增措施是否被绕过；

正常用户是否受到不必要影响；

风险识别时间是否缩短。

真正的闭环，不是让一批账号暂时消失，而是让同一套黑灰产能力难以在另一个场景迅速重启。

PART 07

结语

互联网黑灰产的生命力，来自几个相对稳定的条件：

资源获取成本低，服务分工足够细，技术能力容易复制，不同环节可以快速协作，收益变现路径保持顺畅。

AI和自动化进一步提高了效率，但并没有改变这些基本条件。

因此，治理不能只追逐不断变化的账号、域名、内容、话术和软件名称，而要持续识别相对稳定的资源关系、控制关系、服务关系和利益关系。

从单点处置走向链条穿透，从账号识别走向实体识别，从内部风控走向行业共性能力，从个案打击走向持续治理，这是互联网黑灰产治理体系化发展的必然方向。

打击的价值，不只是处理已经发生的问题。

更重要的是通过一次次打击，看清黑灰产能力如何产生、如何流转、如何组合、如何获利，并将这些认识转化为整个行业可以持续使用的治理能力。

真正有效的治理，不是让黑灰产更换一个账号、一个入口或者一套话术，而是让其失去低成本、规模化、可复制运行的条件。

PART 08

资料依据

《刑事检察工作白皮书（2025）》公开的网络犯罪相关数据。
https://www.spp.gov.cn/xwfbh/wsfbh/202603/t20260310_722849.shtml
市场监管总局公布的网络不正当竞争典型案例。
https://scjgj.beijing.gov.cn/ztzl/gpjzyqjc/sjap/202603/t20260325_4565634.html
《中国网络诚信发展报告（2026）》关于AI、黑灰产和跨平台治理问题的分析。
https://www.cac.gov.cn/rootimages/uploadimg/1781191257757390/1781191257757390.pdf

作者｜明察涉网犯罪技术侦查实验室