1、通过大数据算法进行四维打假
还通过算法组建了大量精确复杂的数据模型，这一大数据模型被称为是“四维打假”，也就是从线上追踪、线下定位、权利人共建、24小时全年无休这四个维度出发，进行打假。这样一个大数据打假模型每天不停歇，在全网高速运转，对用户行为数据进行分析、提炼、归纳、建模，识别筛查可疑商品。
用户行为数据则包括发退货、登陆IP、商品文字、图片描述、交易、消费者评价、维权、权利人投诉，甚至是社交媒体数据等特征，通过大数据处理平台和机器学习算法研究，均可以从中剥离出涉假信息。以此还可以绘制“打假地图”，将大数据技术收集到的线索提供给线下执法部门，将打假行动从线上扩展至线下，并协助其开展线下打击。
虽说互联网本身是不生产假货的，假货的源头仍旧在线下。但是阿里此举表明，电商打假未来仍旧要依靠大数据技术配合线下执法部门打假来完成。因为在互联网的大环境下，基于网络的商业基础设施正在构建，阿里作为触角伸至各个角落的平台，能够通过大数据，辅之以网规和信用，让一种全新且有效的自下而上的治理模式逐渐成型，以此组建起网络打假的生力军。
用郑俊芳的话来说，通过“四维打假”的方式，阿里是不惜损失真金白银在打假，一年内打掉、拦截的假货，要比线下各种打假活动三十年打掉的总和还多。
2、强化神秘抽检对外输出打假能力
据报道，“因为售假被淘宝驱逐的商家中，竟有12家转战到了京东上，且出售的商品和被阿里安全处罚的假货商品高度相似”。
这种现象恰恰表明，光靠一个企业的打假力量终究是有限的，假货的数量与社会对于假货的容忍度以及执法机关投入打击制假源头的力量成正比。这种环境也恰恰要求，阿里这样的大平台不仅仅要担负起自家平台的打假，更要联合全社会进行打假。
说起联合全社会进行打假则不得不谈到阿里的“神秘抽检”。“神秘抽检”起源于2011年，当时，阿里品控小二曾尝试购买一些“高危”商品，自行送检，确认存在问题后对相关店铺和商家进行处理。发展至今日，“神秘抽检”已能支持3000多项检测，一年平均发起十余万次抽检，花费超过1个亿，甚至还与十余家国内质检机构和国际机构的在华分支达成合作，获得了CANS（中国合格评定国家认可委员会）、CMA（中国计量认证）等国家权威认证，并且具备电商服务能力。
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