近年来，外挂窃取技术的隐蔽性、动态性对电信运营商的威胁持续升级。外挂攻击者常常利用AI技术来模拟正常的业务操作，从而绕过身份认证系统，实现非法访问和数据窃取。他们通过深度学习算法，分析并模仿用户的正常行为模式，使得攻击行为在表面上看起来与正常操作无异，给运营商安全防御带来了极大的挑战。此外，攻击者还会利用多节点协同窃取数据，如通过GOIP设备伪造通信链路，使得数据泄露的路径更加隐蔽和复杂。

面对这些新型攻击手段，现有的技术体系在实时识别外挂行为、精准判定攻击意图以及动态阻断数据泄露等方面存在明显的能力断层。

中国移动某省分公司联合保旺达构建了一种基于行为分析、机器学习、跨域联动的智能对抗模型。模型能够实时分析网络流量、用户行为以及系统日志，通过机器学习算法自动识别出异常行为模式，精准识别外挂攻击动作。同时，该模型还能够根据攻击者的行为特征，动态地调整防御策略，以有效地阻断数据泄露的路径。

中国移动某省分公司业务覆盖范围广泛，全省拥有上万个合作营业厅，服务着庞大的用户群体。这些营业厅中共有超过3万名营业人员，他们每天处理大量的业务办理请求。每位营业员在长期的业务办理过程中，逐渐形成了各自独特的行为习惯和操作模式。这些行为习惯不仅体现在业务处理的流程上，还包括与客户的交流方式、信息录入的习惯、以及问题解决的策略等。基于上述信息，该对抗模型构建了三大核心能力：

■ 用户行为智能学习建模

基于FNN构建模型，针对每个地区的营业员的行为进行自学习，深入分析并理解营业厅员工的日常操作习惯和行为模式，学习后可以识别每个营业员账号的业务办理行为路径，自动构建营业员行为模型，为后续的行为异常检测提供基准。

■ 外挂行为智能识别与决策

针对频繁出现的RPA外挂程序，平台内置了先进的外挂行为识别引擎。该引擎能够精准捕捉并分析外挂程序的操作特征，结合深度学习和模式匹配技术，构建外挂行为决策模型——在业务办理流程中出现与正常行为模型显著偏离的异常行为时，将触发外挂行为决策告警，实现对外挂行为的快速识别与响应，并具备动态适应业务变化的能力。

■ 无感对抗压制与编排

为了在不干扰正常业务操作的前提下有效遏制外挂程序，平台设计了无感对抗压制机制。该系统能够智能地在外挂程序尝试窃取数据时，采取隐蔽且高效的防御措施，如动态调整访问权限、模拟异常操作环境等，从而在不引起用户注意的情况下阻断外挂行为。同时，平台还提供了灵活的对抗策略编排功能，允许管理员根据实际需求定制个性化的防御方案。

面向外挂窃取重要核心数据的对抗模型在该省分公司上线后，针对全省数万营业员的操作行为，FNN模型通过提取登录时段、操作序列、数据访问热区等320维特征，构建了动态基线画像库，能够在5秒内完成单用户行为偏离度计算；

系统通过GNN模型识别到“开户环节频繁关联敏感数据导出”的异常模式，触发实时阻断机制，从行为检测到响应完成全程耗时低于800ms；

‌FNN‌与‌GNN双模型协同机制使外挂窃取行为的识别效率提升40%，复杂隐蔽攻击的检出率从72%提升至89%。此外，系统采用在线增量学习技术，每24小时更新一次行为模型参数，确保对新型攻击手法的自适应能力；

实际测试数据显示，算法推理效率提升4.3倍，单日可处理2.4亿条操作日志，较传统规则引擎效率提升15倍；该技术对伪装成合法请求的外挂窃取行为检测准确率达98.6%，误报率控制在1.2%以内，显著优于传统基于流量特征的检测方案；

模型上线后成功拦截外挂窃取攻击事件127起，其中包括利用自动化脚本批量爬取号码、通过API接口漏洞窃取执行信息等新型攻击手法。经第三方机构评估，核心数据泄露风险降低76%，业务办理效率因安全防护导致的延迟率仅增加1.3%，实现安全与效能的平衡。

本案例所构建的对抗模型基于智能模型识别、行为模型判定和前置阻断等技术手段，具有跨行业的通用性。无论是金融、医疗、物流还是其他行业，都可能面临外挂窃取数据或其他类型的数据安全风险。通过借鉴本案例的技术思路和方法论，这些行业可以构建适用于自身业务特点的数据安全防护体系。例如，金融行业可以利用本案例的技术手段来防范金融诈骗；医疗行业可以利用本案例的技术手段来保护患者的隐私数据。

未来保旺达会持续深化外挂对抗模型创新实践，帮助更多行业用户阻断外挂入侵路径、防范化解数据泄露风险，共同维护社会秩序和公民合法权益。