建立反欺诈模型
社区干货
让欺诈风险无处遁形的计算机视觉| 社区征文
采用AI技术和深度学习网络构建反欺诈模型,能准确识别客户是否处于安全健康的场所,而不处在赌场等高风险环境,识别客户的社会身份是否有黑社会等不良性质。通过“有色”眼镜对客户的穿戴和皮肤采集图像,如纹身、夸张项链、裸体都是可识别的潜在风险特征,经过特征提取工作建立识别模型。通过AI模型构建防范涉赌、涉诈的识别场景。如图2所示。 图 1 地址解析整体...
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建立反欺诈模型-优选内容
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实战 | 民生银行云原生混合部署创新实践
批量任务或者模型训练,属于资源密集型服务,主要负载出现在夜间,可以容忍一定的时延甚至中断,计算资源的使用呈现日低夜高的特征。这两类服务的负载高峰存在明显的时间段错位,在时间维度上可以实现有效的资源互补。随... 并且只有 Pod 组里的 Pod 都创建成功,才认为是调度成功。负载感知调度可以避免热点节点上被继续调度 Pod,同时节点资源使用率过高时要主动驱逐部分离线大数据 Pod,避免影响节点上的在线业务。**3.计算节点内核...
SaaS-发版日志(2024年前)
后续看板空间针对管理员角色只展示“自主创建&被分享&被授权&主动收藏”四类看板;如需查看更多其他看板,管理员用户可通过两种方式获取全量看板:应用管理-看板中心-看板管理进行搜索查看,或者点击被分享筛选,展示全... 拥有看板编辑权限的用户可以新建、编辑、删除文本框。 看板图表尺寸拉伸,最大可以调整成默认尺寸的2倍高度; 新增在看板页面直接添加新图表,点击后跳转到高级分析页面,查询并保存完成后,可以点击返回按钮再次到之...
火山引擎入选FreeBuf《CCSIP 2022中国网络安全产业全景图》
近日,国内安全行业门户FreeBuf旗下FreeBuf咨询正式发布《CCSIP 2022(第四版)中国网络安全产业全景图》。此版全景图持续关注2022年网络安全新一波行业风口,同时也紧跟网络安全市场发展趋势,关注企业发展现状、跟踪前沿技术,保证对业内人士的长期参考价值。 在此次全景图中,火山引擎智能风控凭借多年业务风险强对抗经验及先进的识别能力,最终入选恶意内容检测、业务反欺诈、账户安全多个细分板块。内容安全-恶意内容检测业务风控-业...
实战 | 民生银行云原生混合部署创新实践
批量任务或者模型训练,属于资源密集型服务,主要负载出现在夜间,可以容忍一定的时延甚至中断,计算资源的使用呈现日低夜高的特征。这两类服务的负载高峰存在明显的时间段错位,在时间维度上可以实现有效的资源互补。随... 并且只有 Pod 组里的 Pod 都创建成功,才认为是调度成功。负载感知调度可以避免热点节点上被继续调度 Pod,同时节点资源使用率过高时要主动驱逐部分离线大数据 Pod,避免影响节点上的在线业务。**3.** **计算节点**...
SaaS-发版日志(2024年前)
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AI赋能安全技术总结与展望| 社区征文
希望读者能够举一反三,灵活应用到自己的工作生活中。# 2. 恶意样本检测 从检测方法上来说,恶意样本检测包括静态检测、动态检测、混合态检测。其中静态检测是指在**不运行恶意样本**的条件下,进行程序分析的... 模型效果来综合判定。 为了提高模型的运行效率,往往会使用特征筛选的方法来减少无效特征,具体来说是使用随机森林模型并通过基尼系数进行特征筛选得到40维特征,其维度数远远小于常用的N-gram特征,提高了模型的...
保姆级人工智能学习成长路径|社区征文
常用模型、交叉验证等内容)、imblearn(不均衡数据的处理)、梯度提升树(最常用的如XGBoost、LightGBM、CatBoost)、NLP常用库(jieba:中文分词、nltk:英文文本处理、Gensim:获取词向量、CountVectorizer:获取n-gram表... 欺诈风险鉴别、信用评定等。 之前的几个阶段都可以通过教材的方式进行学习,而这一阶段的学习方式为工作或者比赛。如果没有合适的工作机会,但也想拿到进入人工智能领域的入场券,最简单直接的方式就是打比赛拿...
2022年终总结-两年Androider的技术成长之路|社区征文
经历反哺普世知识,普世知识拓展预测经历,没有经历和反思过得东西必然索然无味,**自己的想法和别人提到的信息如果只是记录的话,没什么用处**。**因为没有经历所以觉得不重要,没有实际的用处必然不会深刻领悟其主旨内涵,一切的智慧都是通过经历体现的,而所谓的学习可能只是让你有了大概了解,对于真正的懂你还差的还远**### 感情的金句> 沈亦斐老师的小粉丝,以下是老师的一些摘录。如果因为我的某些总结而引起您情绪的变化,请放心...
AI安全技术总结与展望| 社区征文
使用机器学习如LightGBM模型、XGBoost模型等判别恶意软件的类别,还可以利用标注好的样本进行异常检测、使用关联图谱发觉欺诈的新型模式。在异常流量检测场景中,可分析原始数据包,提取数据包长度,时序等特征,使用机... 攻击者在Kubeflow中创建Jupyter应用服务时,可以通过加载自定义的恶意Jupyter映像实现攻击。AI面临的安全问题还有很多,这里就不一一列举了,具体见下图: