新年伊始，因为一次大规模“薅羊毛”事件，拼多多和“羊毛党”一起登上了热搜。
1月20日凌晨，有网友曝出拼多多存在平台优惠券漏洞，用户可免费领取100元无门槛券，大批“羊毛党”拼手速抢券，并通过话费充值等方式迅速获利。
此后，拼多多回应称，有“黑灰产”团伙通过一个过期的优惠券漏洞盗取数千万元平台优惠券，进行不正当牟利;同时公司已向公安机关报案，并将积极配合相关部门对涉事黑灰产团伙予以打击。针对“被薅走200亿元”的传言，拼多多表示，实际最终资损或低于千万元。
这一事件把藏匿于网络空间的“羊毛党”群体再次推入公众视线。从最初抢夺免费福利和优惠券，到后来扎堆P2P网贷平台，再到近年来发展成为技术水平升级的“掘黑金”产业链，游走在法律边缘的“羊毛党”不断壮大，也在不断测试着平台的漏洞防御能力。
电商平台频频中招
去年5月发布的《数字金融反欺诈白皮书》显示，2017年我国黑产从业人员超过150万人，年产值达千亿元级别。与之相比，我国的网络安全市场规模还不足400亿元。
从暗扣话费、广告流量变现、手机应用分发，到木马刷量、勒索病毒、挖矿“肉鸡”，网络黑产“掘黑金”的手段不断翻新，“薅羊毛”正是“黑灰产”的重要盈利模式之一。
此次被“捡漏”的拼多多并不是唯一中招的平台。面对被“薅羊毛”，平台的反应也并不相同。有的选择为失误造成的损失买单，有的则选择“砍单”或者下线止损。
例如，去年12月17日，在星巴克上线的“APP注册新人礼”活动中，“黑灰产”利用大量手机号注册虚假账号领取优惠券。随后，星巴克将活动紧急下线。
去年11月17日零时左右，东方航空官网售票系统在进行价格维护时出现异常，部分机票出现超低价，有的头等舱机票只需几十元，羊毛党趁机对“白菜价”机票发起“群薅”。此后东航表示，期间所有支付成功并已出票的机票均为有效。
2017年“双11”期间，有用户恶意大量下单，针对黄金品类的某些异常订单，天猫采取紧急措施，有些订单被从快递运送途中追回。
而在前两年，P2P网贷平台常常以加息手段吸引投资者，即在预期年化利率基础上再加息。而从效果上来看，无门槛的高回报活动却吸引了大量“羊毛党”。
不断纳新的“羊毛党”江湖
记者在QQ群检索栏输入“薅羊毛”，相关群组超过140个，每个群的人数从几十人到上千人不等。记者随机选择了一个名为“薅羊毛线报群”的群组加入，这个2945人的群人数已满，根据提示记者加入了新群。
记者看到，这个1月20日创建的新群组已经是第18个分群，群的名字已经没有和“薅羊毛”有关的字眼。1月30日晚上9时30分，记者加入该群时，群里已有223人，一天后记者再次登录时发现，群人数已经达到315人，并且仍然不断有新人涌入。
有业内人士指出，再没有一个地方像薅羊毛线报群一样，如此敏锐地对商家的优惠信息做出反应。
视频网站、社交平台的会员资格，手机流量、话费的充值机会，各类商品的打折优惠券，瓜分现金红包的相关链接……即使是晚上10时以后，“分享助理”依然会把各种线报“扔”进群里。
“薅羊毛”并非没有技术含量。在另一个薅羊毛群的公告栏上，群主分享了软件合集下载地址。这些软件可用来破解会员资格，付费内容以及商家优惠活动的门槛，软件一直在不断更新中。
“所有软件都是根据官方接口写的。如果哪个软件失效了，只能说明已被官方修复，非我司问题。”这是软件下载链接上的提示，这也意味着，“羊毛党”必须要拼速度，赶在平台漏洞被修复之前“围猎”。这也验证了为什么此前多起“群薅”事件均发生在凌晨。
业内人士分析称，包括“羊毛党”在内的网络“黑灰产”已经形成了分工明确、紧密衔接的产业链。上游是基础性技术环节，承担网络黑产的技术开发;中游主要对黑产活动进行组织、运营和推广，发展下线;下游则利用虚假账号和恶意木马等进行钓鱼、刷单等，最终达到变现目的。
在拼多多事件中，原本每个认证用户仅可领取一张无门槛100元优惠券。但“黑灰产”团伙正是通过用手机卡蓄养大量虚拟账号等不法手段，实现N张手机黑卡同时作业，批量盗取该种优惠券。
电商如何防止被薅?
平台提供的注册认证奖励、免费领券、充值返现、购物返利等活动，通常是利用电商信息平台来完成。而这些信息平台可能存在的漏洞就为“黑灰产”捡漏提供了可乘之机。
对于如何治理“羊毛党”现象，中国政法大学知识产权中心特约研究员赵占领对记者表示，“羊毛党”是否违法甚至犯罪需要具体分析，如果交易行为属于虚假交易，且有大规模恶意研发、使用相关软件、工具进行批量注册下单的行为，则涉嫌构成犯罪，需要加大打击力度。而有些“薅羊毛”行为本身不是违法的，处于灰色地带，在法律上对他们打击是不太可能的。
北京盈科(天津)律师事务所律师张慧敏则建议，企业可从加强审核力度、优化优惠方式、完善技术手段等方面着手。例如，针对批量刷单的“羊毛党”，电商可通过“设备指纹技术”等手段进行认证，再结合“薅羊毛”行为的具体情况，如通过账号、收货手机号、设备、支付ID、收货地址、历史行为轨迹、用户偏好等大数据分析是否属于职业“羊毛党”。
