当前，人们在网购是最大的困扰便是产品的真实状况难以判断，因为不少店铺存在恶意刷单的行为。

刷单也是利用淘宝平台推荐机制上的漏洞，通过虚假手段增加成交量，从而获得平台推荐，进一步来扩展真实销量。显然这是一种恶意销售行为，不但干扰了平台商家的正常宣传运作，而且对于人们的购买也造成很大困扰，正是因此，阿里一直不遗余力的与此作斗争。

近日，阿里又全面升级了反杀单对抗系统，此次新增的三大算法判断对于刷单行为的清查变得更为严格。

针对谁？机器刷单与人工刷单

首先要从刷单模式上来看，目前市场上普遍存在的刷单行为有机器刷单与人工刷单两种。

前者是利用阿里平台系统判断上的漏洞进行销量扩充，后者是不法商家通过雇用刷手对指定产品进行销售量的违法创造，前者相对而言更容易通过审核平台机制的完善进行打击避免，而后者相对较难，需要深层次判断店铺的用户购买行为。

而阿里的此次升级，除了优化前者的打击对抗手段之外，更针对于后者。

DeepFraud、DeepSeq、DeepGraph全新的三大通用算法模型

更为细致精准的打击，当然离不开人工智能的判断，此次阿里进行的升级开发了DeepFraud、DeepSeq、DeepGraph全新的三大通用算法模型，正凭借于此，阿里在反刷单对抗上实现了全链条对抗。

从整体上的配合来看，此次升级对于隐意交蔽的虚假成交可以做到瞬时反应，而且算法自带的教研学习属性可以再反刷单对抗中变得更加“聪明”，对于恶易行为的判断力越来越精准。同时也可以做出预判，通过购买用户的异常行为可以提前划归为重点判断，从而使得整体识别能力进一步增强。

最核心的判断升级在于对商家商品交易用户购买前的浏览深度，停留时长以及静默转换率有了更为精确的分析，而且三大算法组合可以对商品属性以及购买人群的匹配程度作出更为细致的判断，这自然提高人工刷单的难度，而且在对抗系统自身的学习优化之下，判断精度越来越高，对刷单行为的打击更为准确。

显然，阿里此次放出大招了，一方面是对刷单行为的严格打击使得刷单的恶性行为在技术难度上有了更大幅度的提升，这自然会缩减这一黑色行业的可操作性。

并且检测出异常的商家账户自然会收到平台的惩罚限制，这对于净化平台环境，打击恶意销售竞争极为有利。