随后

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随后,她介绍了欺诈分子如何进行大规模攻击以及如何用机器学习来检测欺诈攻击。快速演变的欺诈模式往往是缺乏标签的,这就意味着传统的风控方式,比如名单、设备指纹、规则模型、有监督的机器学习,这些需要收集标签再调整模型的风控方式,都呈现一定延迟。“无监督机器学习的优势在于能够主动检测欺诈,”崔博士骄傲地说。想要做到提前预警未知风险,其背后的复杂的计算原理,datavisor维择科技主要通过聚类和图分析发掘可疑团伙,做到高精确度、低误报率的已知、未知欺诈检测。

此外,维择科技还参展了本次大会的信息安全展区,与来自国内外的业界大咖围绕信息安全领域的方方面面展开交流与探讨。

最后,崔博士介绍了维择科技全面的反欺诈管理平台——dcube,一个集数据科学、欺诈分析、策略管理于一身的一站式平台。

崔宏宇博士首先用几个形象的案例向在场嘉宾介绍了现代欺诈的形态,包括二手网站虚假发布、虚假批量购买机票、潜伏期薅羊毛、买卖双方勾结欺诈、批量申请信用卡及套现等,这些案例都反映出相似的特征:现代欺诈攻击正在从个体攻击转向用虚假身份进行有组织的协同攻击。

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