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反欺诈业务

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相关·内容

营销业务反欺诈全流程

按照欺诈的人数来分可分为：个体欺诈和团伙欺诈；按照欺诈的主体来可分为第一、第二、第三方欺诈；按照欺诈的行为可分为：金融信贷欺诈、互联网业务欺诈和信用卡欺诈三大类。...按照欺诈的行为，大的方向上可分为：金融信贷欺诈、互联网业务欺诈和信用卡欺诈三大类，如果进一步细分落到具体的场景上有：盗刷、薅羊毛、骗贷、套现、刷单、刷好评等行为，根据不同的欺诈场景的应对方法是有所不同的...在此背景下，为避免营销资源浪费，在加强活动规则设计的同时，亟需运用技术手段搭建营销反欺诈系统，以保护良好营销环境，提升营销效果。...4 欺诈客群分析：在复杂的欺诈任务上，无法仅凭仅有的少数欺诈标签建立一个良好的欺诈模型（更何况标签质量参差不齐的），知己知彼百战不殆，这需要去了解业务知识、欺诈链，并采用更合适的技术手段来识别欺诈...现实中，羊毛党会结合第三、四类薅羊毛方式，并存在与平台、商家瓜分利益，发展趋势更具规模化、产业化，这个是营销反欺诈的主要目标。

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图数据库·业务总结·反欺诈

比如银行和公安经侦监控资金账户，当有一段时间内有大量资金流动并集中到某个账户的时候很可能是非法集资，系统触发预警（图7）一般欺诈 ?...欺诈判断1：多个用户使用相同的地址、银行卡、身份证、电话等其他信息电子商务的欺诈 ? 欺诈判断2：一个ip或Cookies 服务于多个信用卡或用户。欺诈判断3：信息不一致。

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信用卡反欺诈

最后一列Class，0为正常，1为欺诈 2、程序解读 2.1 读取文件 #!...lambda x: 1 if x > 1.5 else 0) data['V21_'] = data.V21.map(lambda x: 1 if x > 0.6 else 0) print('每个单一属性的欺诈记录与整车记录的差异统计...：') print(data.describe()) print(data.sum()) 每个单一属性的欺诈记录与整车记录的差异统计： Time V1...print('欺诈记录的占比：') print(data.Normal.value_counts()) print() print(data.Fraud.value_counts()) pd.set_option...("display.max_columns",101) print(data.head()) 欺诈记录的占比： 1.0 284315 0.0 492 Name: Normal, dtype

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反欺诈黑产总结

解决方案将贷前欺诈风险筛查分为 7 大板块：设备反欺诈身份核验信息核验历史行为检验反欺诈综合评分团伙欺诈排查人工审批部分设备反欺诈主要针对申请人申请设备是否存在异常来评判风险情况，而身份和信息核验主要针对申请人是否本人以及提供的基本信息是否可信等...在这些自动化决策筛选完毕后，最后进入人工设备反欺诈欺诈分子会利用技术手段对机构网站以及申请入口等漏洞进行攻击，同时也会直接盗用客户账户，以妨碍机构业务正常开展并使用户及机构方遭到损失并从中获利。...因为信息真实，普通反欺诈手段无法识别。...反欺诈评分基于逻辑回归算法，开发相应的客群评分模型，适合冷启动客户快速开展业务。风险策略：分值在 0~100 分之间，分数越高欺诈风险越高，违约的可能性越高，不同的客群审批策略有所不同。...总结反欺诈是一项长期的工作，反欺诈的技术手段在提升，欺诈分子也在不断优化攻击方式，金融信贷机构需要对黑产产业进行监控，才能做到知己知彼，百战不殆。

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电子书丨《风控要略：互联网业务反欺诈之路》

▊《风控要略：互联网业务反欺诈之路》马传雷，孙奇，高岳著电子书售价：49.5元 2020年08月出版本书是一本全面描述互联网业务反欺诈体系的书籍，全书主要分为洞察黑产、体系构建、实战教程和新的战场...第1部分介绍了黑产欺诈团伙的运作套路和攻击手段；第2部分总结了我们在构建反欺诈技术体系过程中沉淀的实践经验；第3部分分享了我们和黑产对抗的多个实战案例，以及机器学习算法的综合运用；第4部分介绍了我们在物联网...读者通过仔细阅读本书，可以对互联网反欺诈的过去、现在和未来有一个系统的认识。希望本书能够为正在关注该领域或从事相关工作的读者提供有价值的参考。

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欺诈无所遁形：反欺诈（羊毛盾）API 应用解析

为了解决这一问题，反欺诈技术应运而生。本文主要介绍反欺诈（羊毛盾）API 的工作原理、作用、应对的风险、应用场景以及使用教程，识别和阻止欺诈行为，保护用户的权益和提升平台的安全性。...反欺诈（羊毛盾）API 的应用原理图片反欺诈（羊毛盾）API 的作用图片反欺诈（羊毛盾）API 可以应对什么风险反欺诈（羊毛盾）API 可以对多种欺诈行为进行识别和预防，从而帮助企业降低欺诈风险和经济损失...，包括但不仅限于以下六种风险：图片反欺诈（羊毛盾）API 的应用场景互联网营销推广在互联网企业推广过程中起到安全防护的作用，可以防止恶意注册、刷单、领用的行为。...反欺诈（羊毛盾）API 的使用教程1.申请免费试用 API注册登录【APISpace】之后，在反欺诈（羊毛盾）API 详情页可以看到【免费试用】的按钮，点击即可获得相应的免费次数。...（羊毛盾）反机器欺诈 API 作为一种强大的技术工具，在网络安全领域得到了广泛的应用，帮助用户识别和阻止潜在的欺诈行为，提供了一个安全可靠的网络环境。

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反欺诈模型（数据不平衡）

而且recall是以阈值为 0.5 来计算的，那我们就可以简单的认为预测的欺诈概率大于0.5就算欺诈了吗？还是说如果他的潜在欺诈概率只要超过 20% 就已经算为欺诈了呢？

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全面解析反欺诈（羊毛盾）API，助你识别各类欺诈风险

前言反欺诈（羊毛盾）反机器欺诈 API，是一种基于大数据分析和模型产品的技术，通过输入手机号、手机 IP 地址进行检测，帮助客户识别大量存在恶意的账号。...反欺诈（羊毛盾）API 的作用图片反欺诈（羊毛盾）API 可以应对什么风险反欺诈（羊毛盾）API 可以对多种欺诈行为进行识别和预防，从而帮助企业降低欺诈风险和经济损失，包括但不仅限于以下六种风险：图片反欺诈...反欺诈（羊毛盾）API 的应用原理图片反欺诈（羊毛盾）API 的使用教程APISpace 是国内一个较大的 API 供应平台，提供多种类型的 API 接口，包括手机号码归属地查询 API 、天气预报查询...API、手机在网状态 API 、反欺诈（羊毛盾）API 以及当前比较热门的 AI 绘画 API 等等，感兴趣的小伙伴可以去官网体验一下。...1.申请免费试用 API注册登录 APISpace 之后，在反欺诈（羊毛盾）API 详情页可以看到【免费试用】的按钮，点击即可获得相应的免费次数。

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基于机器学习的反欺诈研究

一方面，海量用户在互联网上或多或少地留下了数据，不法分子得以利用这些信息对用户实习精确诈骗，提高诈骗成功率；另一方面，银行、电商等线上财务交易业务也为不法分子有了更多的欺诈途径。...三、基于机器学习的反欺诈攻防案例机器学习技术虽然在反欺诈解决方案中发挥着重要作用，但另一方面，机器学习技术也可以被不法分子用来进行欺诈。...构建跨行业的反欺诈技术生态，促进行业合作，整合优势资源，对于反欺诈技术的发展将能起到显著的推动作用。...最后，机器学习不光能在反欺诈中起到重要作用，也有可能成为不法分子进行欺诈的工具，并有能力对现有防御方案造成巨大威胁。因此，反欺诈研究工作不光需要关注机器学习解决方案，也应该关注基于机器学习的欺诈手段。...从攻防的角度出发，是反欺诈研究的重要课题。

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智能时代如何构建金融反欺诈体系？

但随着互联网技术的不断发展，传统的风控方式已不能支撑机构的业务扩展。而大数据对多维度、大量数据的智能处理，批量标准化的执行流程，更能贴合智能时代风控业务的发展要求，大数据风控随之盛行。...接下来明特量化CRO苏建成为大家做了以“大数据+AI打造互联网金融反欺诈体系”为主题的分享。...他认为要在新形势下建立有效的互联网金融反欺诈体系，关键是大数据+AI。...具体来讲，交叉认证、规制引擎、外部引擎、模型策略是构建反欺诈决策体系的四种方法，常用的反欺诈方法有逻辑回归、随机森林、神经元网络、统计分布异常检测、文本挖掘及模糊匹配、复杂网络分析等。...金融反欺诈任重道远，苏建成认为在未来金融大数据风控会呈现出三大趋势：1、欺诈套路层出不穷，反欺诈与其的对抗将长久存在；2、随着国家对个人信息保护力度的加强，大数据反欺诈公司的数据来源会受到一定的影响；3

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先知：人工智能助力Fintech反欺诈

本文内容节选自第六届全球软件案例研究峰会宜人贷数据科学家王婷分享的《先知：人工智能助力Fintech反欺诈》实录，本文主要分享互联网金融反欺诈，通过人工智能与人工调查的结合，实现智能反欺诈的效率和准确性提升...先知是基于宜人贷的反欺诈云平台，面向Fintech全行业的一种反欺诈解决方案，帮助Fintech企业解决在信贷申请欺诈、金融中介识别、团伙监控/预警上面临的一系列问题。...我们搭建了结合全网数据的知识图谱，还通过机器学习的方法构建反欺诈模型，最终应用到业务流程中。...因为会有一些突发事件或业务所理解的欺诈状况，可能在模型里不能体现出来，所以需要有规则设置。...基于行为数据的反欺诈模型在我们的反欺诈体系中也是很重要的一环。

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《风控要略：互联网业务反欺诈之路》一万字读后详细总结

这部分的业务知识点，除了生物探针、智能验证码，其余都或多或少在实际工作当中有所接触或者听闻过。接下来，把书中提到的三层反欺诈体系当做读书笔记梳理总结下。...在反欺诈业务中，作者列举了一些常用的指标类型，如： ? 这些指标计算都可以统一抽象出几个固有特征：时间窗口、事件、主属性、副属性、计算逻辑的组合。因此，以上的常用指标可以抽象出如下图所示: ?...作者在书中总结出名单体系的设计思路：明确哪些数据可用于建立名单，确定名单数据的主键；在互联网反欺诈业务中，常见的几种名单主键是：手机号、身份证、银行卡、IP和各类设备标识。...以上，就是作者总结出的反欺诈风控系统的构建思路，阅读的过程当中，结合先前的一些实际经验，可对这部分内容重新做一遍梳理理解，更好地了解到，工作当中业务相关的原理。...第三部分内容主要是实战案例，分为机器学习算法使用与互联网反欺诈实战。机器学习算法章节包括了特征工程、模型选择、模型训练以及工程化和业务落地。这部分内容比较抽象难懂，我只是简单地过了一下。

1.5K2 0

针对移动支付的道德反欺诈系统

团队对在移动设备上的程序中运行现有反欺诈security challenges Boxer 进行了大规模测量研究后发现，虽然 Boxer 总体上运行良好，但它无法在以低于每秒一帧（FPS）的速度运行的设备上进行有效扫描...团队对在移动设备上的程序中运行现有反欺诈security challenges Boxer 进行了大规模测量研究后发现，虽然 Boxer 总体上运行良好，但它无法在以低于每秒一帧（FPS）的速度运行的设备上进行有效扫描...于是团队设计了 Daredevil，一种新的反欺诈系统，用于扫描支付卡，并在各种性能的移动设备和硬件配置中都能很好地工作。...与 Boxer 相比，Daredevil将以低于1 FPS的速度运行的设备数量减少了一个数量级，为打击欺诈行为提供了一个更公平的系统。...Daredevil错误地将7次扫描标记为欺诈，假阳性率为2.2%。错误均匀地分布在所有设备上，这体现了Daredevil的公平性。

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金融反欺诈场景下的Spark实践

推荐阅读： 1，Spark Structured Streaming高级特性 2，Spark高级操作之json复杂和嵌套数据结构的操作一...

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天御反欺诈服务，让「天下无贼」

企业面临欺诈风险？...用我们的沉淀，给企业足够的“安全感” 腾讯云发布天御反欺诈服务随着互联网理财、P2P 金融的快速发展，带有恶意目的的骗贷，骗保、洗钱等恶意行为也形成了新的地下产业，这些黑色产业链给企业品牌带来了严重的经济损失...基于企业的痛点，腾讯云通过大数据分析能力，以及在对抗社交诈骗、电商刷单、保驾互联网银行和支付业务安全上累积的实战经验，发布天御反欺诈服务，解决企业被欺诈的风险，让企业专注于业务的发展。...天御反欺诈服务，基于腾讯管家平台和社交生态所积累的海量恶意数据，以及通过行为识别，画像计算等能力，精准识别出恶意用户，并通过服务的方式通知企业客户进行跟踪标记和拦截等处理方式。 ?...一网打尽以上威胁与风险，为你们做到「天下无贼」如何获取腾讯云天御反欺诈服务客户可通过腾讯云工单系统提交工单咨询该服务或者拨打95716咨询

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【独家编译】美国反欺诈服务商Precognitive获百万美元种子轮融资反欺诈是新的风口？

数据猿导读今年年内，国内外数家反欺诈服务提供商获得了数百万至数千万美元融资，反欺诈已经成为大数据领域一个新的热门话题。...Precognitive成立于2016年1月，总部位于芝加哥，主要业务是向银行、支付渠道和零售商提供基于SaaS的反欺诈服务。...Precognitive通过分析用户与在线服务之间的交互行为数据，向客户提供反欺诈预警。其创始人Sam Bouso表示，目前Precognitive拥有三种不同的反欺诈技术以适应不同和客户与场景。...他说：“反欺诈服务有大量数据可供挖掘，大多数解决方案都专注于在交易中进行反欺诈，但我们实际上能够通过多次访问监控设备和用户活动，从而在欺诈发生之前为客户提供预警。”...今年年内，美国Signifyd、Rippleshot，国内邦盛科技、同牛科技、数美科技、冰鉴科技等数家反欺诈服务提供商获得了数百万至数千万美元融资，反欺诈已经成为大数据领域一个新的热门话题。

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机器学习——信用卡反欺诈案例

现对该业务场景进行总结如下：过采样（oversampling）：增加正样本使得正、负样本数目接近，然后再进行学习。

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不漫谈大数据反欺诈技术架构 No.126

一年多以前，有朋友让我聊一下你们的大数据反欺诈架构是怎么实现的，以及我们途中踩了哪些坑，怎么做到从30min延迟优化到1s内完成实时反欺诈。...时间也过了很久了，最近看到圈里一些东西，发现当时的这套架构并未落伍，依然具有很大的参考价值，所以今天跟大伙聊聊关于大数据反欺诈体系怎么搭建，主要来源是来自于我工作的时候的实践，以及跟行业里的很多大佬交流的实践...这套架构我做的时候主要领域是信贷行业的大数据反欺诈，后来也看过电商的架构，也看过金融大数据的架构，发现其实大家使用的其实也差不多是这个套路，只是在各个环节都有不同的细节。...比如运营商通讯数据、比如大型电商的行为数据、比如各种保险数据，以及各个机构贷款记录的互相沟通，这些数据源，都非常核心也都非常值钱，是现在反欺诈非常核心的数据。...当然也有更加粗暴更加高效的做法，就是直接购买外部的黑名单数据，这让反欺诈变得更加简单，遇到就直接拒，可以减少非常的人力物力成本去做其他的核查。数据抽取 ?

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电商反欺诈比赛的方案及代码分享！

https://github.com/rickyxume/TianChi_RecSys_AntiSpam 实践背景 1.1 思路简述本赛题属于结构化数据二分类任务，虽然是风控竞赛，但思考方向不局限于欺诈检测或异常检测...1.2 赛题理解电商风控业务背景众所周知，电商平台会基于用户点击商品的行为来做个性化推荐，而一些不怀好意的商家可能想要推销自己的低质量商品，就在黑产市场买一个提高商品流量曝光的服务，具体操作就是雇佣一批黑产用户...数据量及业务场景模拟为模拟实际业务中的模型迭代场景，工作流分为两个阶段。...改进方向竞赛后续：尝试用GNN之类的半监督图算法图建模实现反欺诈图算法（如 FRAUDAR[13]、RICD[14] 等），离线扩充数据再做有监督学习 BTW，RICD[14]就是本次赛题出处的论文...，其实自己那时候还是一个刚接触竞赛没多久的风控小白（其实想着考研来着呜呜呜我这个菜鸡），一切只因 Datawhale 开源分享的 baseline 进的坑，后面抱着学习的心态边秋招边打比赛，最终拿到了反欺诈方向的

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IP应用场景API的反欺诈潜力：保护在线市场不受欺诈行为侵害

前言在数字化时代，网络上的商业活动迅速增长，但与之同时，欺诈行为也在不断演化。欺诈者不断寻找新方法来窃取个人信息、进行金融欺诈以及实施其他不法行为。...为了应对这一威胁，企业和组织需要强大的工具，以识别和防止欺诈行为。IP应用场景API是一项强大的技术，提供了在保护在线市场免受欺诈行为侵害方面的重要潜力。...IP应用场景API：背景和工作原理IP应用场景API是一种在线调用接口，具备识别IP真人度，提升风控和反欺诈等业务能力。...IP应用场景API反欺诈潜力IP应用场景API具备多重反欺诈潜力，有助于保护在线市场不受欺诈行为侵害：IP真人度识别：通过分析IP地址的应用场景，API可以帮助识别是否有人工干预。...欺诈情报： IP应用场景API可以提供有关已知恶意IP地址的信息，帮助组织及时采取措施来拦截这些地址，从而降低欺诈风险。

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