在当今数字化时代，网络安全和用户数据保护成为企业日益关注的焦点。IP应用场景API作为一种强大的工具，不仅能够在线调用接口获取IP场景属性，而且具备识别IP真人度的能力，为企业提供了卓越的风险控制和反欺诈业务能力。本文将深度解析IP应用场景API，揭示其在提升安全性和业务可靠性方面的重要作用。
近日，Gartner发布新兴技术研究报告《Emerging Tech: 5 Elements to Prevent Digital Commerce Fraud》，重点分析了预防数字商务欺诈的五大重要技术趋势。其中，在缓解业务逻辑滥用的技术分析中，腾讯云是国内唯一被推荐的厂商，依托完善的风控产品矩阵为企业在用户注册、营销、交易、信贷等关键业务场景提供完备的风控能力支持，护航企业业务健康发展。
11月30日，IEEE金融风控大模型标准启动会在深圳召开。该标准由腾讯主导发起，是全球范围内首个金融风险控制领域的大模型国际标准，旨在为金融机构风控建模环节中应用AI大模型技术提供参考和指引，使金融机构能够在日益复杂和数据驱动的金融环境中高效预测、衡量和管理业务风险。
大家好，今天我们将深入探讨人工智能如何彻底改变我们的生活方式，领略未来的无限可能性。
3月21日，在中国产业互联网发展联盟指导下，腾讯研究院、中国信息安全、南方日报、腾讯安全联合推出《2023 产业互联网安全十大趋势》（以下简称报告）。
为了提升广大用户的文档的使用体验，现推出【安全】产品文档定向捉虫活动。邀请大家对指定产品文档进行体验，反馈文档问题就有机会获得腾讯云电子代金券、京东储值卡和神秘好礼！发现和反馈的文档问题价值越高，奖品越丰厚。
本实战案例介绍如何通过无监督的聚类算法对银行客户进行分群。所谓物以类聚，人以群分，有相似属性、行为特征等的客户就可以聚合为一类人群。在信贷风控中，聚类分群多应用于没有Y标签的场景，如反欺诈、客户画像等。
人工智能（AI）作为一项前沿技术，已经在各个领域深刻地影响着我们的生活。以下是对人工智能对我们生活影响的一些方面的浅谈：
随着互联网技术的飞速发展，网络安全和性能优化已成为各行各业关注的焦点。EdgeOne，作为一种先进的技术解决方案，正在游戏、视频、电商零售、金融等多个领域发挥着重要作用。本文将深入探讨EdgeOne在这些领域的应用场景，并分析其在解决安全问题、完成防护等方面的实践效果。
但金融业的性质非常特殊：合规要求高，技术应用得有严格标准；涉及到钱，数据安全也是头等大事。
今天看邮箱，发现有封邮件，在垃圾箱，看了一眼挺真诚的不是骗子，应该是应用者进行宣传什么的，也挺不容易的。
根据之前学习到的内容，我们已经基本了解到了要如何构建一个二分类模型。我们都知道模型大体可以分成，回归，二分类和多分类。但推荐系统是属于哪一种场景呢，比如我们常见的广告推荐或者内容推荐，这些场景都是由系统来判断用户的喜好来推送广告或者视频内容，以追求更高的点击率和转化率。这种场景怎么看都不像跟这三种类型的算法有关系。
这个系列算是科普文吧，尤其这第一篇可能会比较长，因为我这 8 年里一直在 AI 领域里做测试，涉及到的场景有些多， 我希望能尽量把我经历过的东西都介绍一下，算是给大家科普一下我们这些在 AI 领域内做测试的人，每天都在做什么事情。 当然 AI 领域很庞杂，我涉及到的可能也仅仅是一小部分，这篇帖子算是抛砖引玉，欢迎大家一起来讨论。
在科技日新月异的今天，深度学习作为人工智能领域的一颗璀璨明珠，正在引领着技术创新的浪潮。它通过模拟人类大脑的神经网络结构，让机器具备了强大的学习和推理能力。随着计算资源的不断提升和算法的不断优化，深度学习已经在许多领域取得了令人瞩目的成就，为人类生活带来了极大的便利。
作为一名专注于大数据与实时计算技术的博主，我深知Apache Storm作为一款强大的实时流处理框架，在现代数据栈中所扮演的重要角色。本篇博客将结合我个人的面试经历，深入剖析Storm的核心原理与典型应用场景，分享面试必备知识点，并通过代码示例进一步加深理解，助您在求职过程中得心应手地应对与Storm相关的技术考察。
实时流计算服务（Cloud Stream Service，简称CS），是运行在公有云上的实时流式大数据分析服务，全托管的方式用户无需感知计算集群，只需聚焦于Stream SQL业务，即时执行作业，完全兼容Apache Flink（1.5.3版本）API和Apache Spark（2.2.1版本）API。
人工智能（AI）技术作为当今科技创新的前沿领域，为创业者提供了广阔的机会和挑战。随着AI技术的快速发展和应用领域的不断拓展，未来AI技术方面会有哪些创业机会呢？
远程银行、视频尽调、全媒体客服、路演直播……近年来，音视频技术支撑下的非接触式金融服务，成为了金融机构数字化转型和探索服务创新的重要方向。
逻辑回归（Logistic regression，简称LR）虽然其中带有"回归"两个字，但逻辑回归其实是一个分类模型，并且广泛应用于各个领域之中。虽然现在深度学习相对于这些传统方法更为火热，但实则这些传统方法由于其独特的优势依然广泛应用于各个领域中。
图数据库有Neo4j和OrientDB，本文入门Neo4j，当前使用版本社区版本（neo4j-community-4.1.1）。
时至今日，大模型的狂欢盛宴仍在持续，而金融行业得益于数据密集且有强劲的数字化基础，从一众场景中脱颖而出。
近日，美国网络安全服务提供商CrowdStrike Holdings Inc.(CRWD.US)公布了截至1月31日的2024财年Q4（对应自然年2023年Q4）业绩，高达8.453亿美元，同比增长33%。在过去的四个季度中，CrowdStrike的每股收益都超过了Zacks的预期，平均较预期超出16.6%。在营业利润方面，CrowdStrike实现了从2023财年第四季度的营业亏损6150万美元到2024财年第四季度的营业利润2970万美元的转变。
Apache Flink是一个分布式处理引擎，用于在无界和有界数据流上进行有状态的计算。它在所有的通用集群环境中都可以运行，在任意规模下都可以达到内存级的计算速度。
被业界称之为“数据二十条”的中央文件——《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》首次将“企业数据”作为一种与“公共数据”、“个人数据”并列的独立数据类型，“企业数据”概念自此正式进入政策话语体系，这进一步推动了近年来围绕数据权属的讨论，拓宽了人们对于企业数据权益的全面认知。
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。（音频+PPT+文稿）。 编辑：Cynthia 编者按：11月9-12日，第六届全球软件案例研究峰会在北京国家会议中心盛大开幕，现场解读2017年「壹佰案例榜单」。宜人贷数据科学家王婷带来《先知：人工智能助力Fintech反欺诈》的案例分享。 【内容简介】作为中国金融科技第一股，宜人贷发布科技能力共享平
使用数据和其他尖端工具可以帮助组织做出更好的决策，并加强监控欺诈性交易的工作。
网络信息技术的进一步发展，推动了数字广告的高速增长，与此同时，广告黑灰产也已经形成上下游分工、配合密切的产业链，逐步蚕食着广告主的钱包以及其对数字广告的信心。
* 本文原创作者：木之千 一、引言 前面三章我们从宏观层面介绍内部威胁现状出发，引入了全面的内部威胁行为模型；之后根据内部威胁动机与破坏目标的不同将当前威胁分成系统破坏、信息窃取与电子欺诈三类基本威胁。 接下来两章我们开始从局部深入分析每种基本威胁类型的特征与行为模式，从系统破坏与信息窃取威胁的分析中，我们获知两类威胁的动机通常是出于不满而实施报复，因此应当从内部人行为与技术特征两方面监测可以表征其心理不满与实际破坏的重要指示器，针对信息窃取威胁还应区分个体威胁与团体威胁两类，后者着重分析检测其行动计划阶段
近日，全球权威信息技术研究和顾问公司Gartner发布了《在线反欺诈市场指南》，对现阶段全球的在线反欺诈全链路监测与防护能力进行了分析，同时对全球顶级的反欺诈服务商进行了分级推荐，腾讯云天御（TenDI）智能风控服务入选并被Gartner评为了“银行级Banking Focus（最高级别）”金融风控能力代表。由腾讯安全联合云+社区打造的「产业安全专家谈」第二十一期邀请到了腾讯安全业务安全总监、天御智能风控研发负责人王翔，分享腾讯云天御（TenDI）智能风控服务获得认可的缘由，以及金融反欺诈的一线实战经验。
受疫情冲击，各类线上促销、直播及短视频带货等移动广告在2020年迅速“跑火”。然而，大幅攀升的流量价值在一定程度上催生了更多的广告欺诈行为。同时，随消费需求下降，广告预算也在锐减。对于广告主来说，广告费用的每一分投放都需要更加谨慎。找到能够实现投放效益最大化的干净移动广告流量，成为了广告主们关心的头等大事。
随着移动广告的高速发展，广告主一方面期望深度拥抱这一最前沿的广告形式，将品牌与产品与新时代的消费者紧密连接，而另一方面又对市场上存在的移动广告欺诈行为深恶痛绝，如何防止黑灰产的欺诈行为、找到干净的移动广告流量成为了广告主们关心的头等大事。 针对这一情况，腾讯防水墙、腾讯安全天御和InMobi联合发布《2020中国移动广告反欺诈白皮书》（以下简称《白皮书》）。在深度揭秘当前移动广告欺诈常见场景、作弊手段的基础上，通过对移动广告反欺诈三种主流模式的分析，提出API和SDK这样从流量源头预防的移动广告反欺诈模
近年来搞金融诈骗的越来越厉害啦，除了团伙化、组织化的趋势，有的居然每个月还有固定的推广费呢。那么，如何从数据的角度去鉴别诈骗团伙呢？以下这篇文章，介绍了如何利用关系网络，通过无监督学习算法，挖掘诈骗团伙的特征，从而识别诈骗团伙的反欺诈技术。
AAAI 2024 (AAAI Conference on Artificial Intelligence) 人工智能国际会议于近日公布论文录用结果，本届会议共收到9862篇份论文投稿，最终录用2342篇论文，录用率23.75%。
本笔记源于CDA-DSC课程，由常国珍老师主讲。该训练营第一期为风控主题，培训内容十分紧凑，非常好，推荐：CDA数据科学家训练营
欺诈是用户主观、以非法占有为目的，采用虚构事实或隐瞒事实真相的方法，骗取他人财物或金融机构信用，破坏金融管理秩序的行为。
根据 Experian 的报告显示，有70% 的企业表示近年来因网络欺诈造成的损失有所增加。同时，也有超过一半的消费者认为自己相比去年遇到网络欺诈事件的次数有所增长。
各行各业都在采用图分析来加强反欺诈能力，在本文中，将介绍如何借助图分析打击以下三种欺诈行为：
Kount发布了有关数字创新和新兴欺诈的最新研究报告，报告发现：最具创新性的业务同时也是面临最大欺诈威胁的业务。
在互联网技术蓬勃发展的当下，许多行业开始了数字化转型。然而，在给用户带来便利的同时，互联网一度也成为了不法分子进行欺诈的温床。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。
近年来，各类欺诈案件屡见报端，“金融造富”的骗局防不胜防。网上银行欺诈、电话银行欺诈、网络欺诈、电信欺诈、盗刷银行卡、POS机套现、贷款欺诈……庞大的利益诱惑下，金融诈骗黑产的水深不见底。各大银行风控部门也一直在致力于迭代反欺诈系统守卫人民财产。 反诈困境 某国有大型银行信用卡中心在与腾讯云沟通时曾表示，“传统的人工式的或者基于专家经验的反欺诈系统已经不能适应复杂的金融诈骗模式了。” 首先是审查过程人工操作步骤繁琐，效率低下。行方在人工审查的时候，经常需要致电客户本人及所在单位核实信息的真实性。评估系统对
财务欺诈是企业和金融机构面临的重要挑战之一。为了有效应对这一问题，越来越多的机构开始采用机器学习技术来进行财务欺诈检测。本文将深入探讨财务欺诈检测项目的部署过程，通过结合实例来详细阐述。
随着互联网的快速发展，欺诈行为不断演变和扩大，涉及的领域也越来越广泛。虚假账户注册、刷单、恶意评论、虚假广告等欺诈手段成为一些不法分子获取利益的途径。这些行为不仅损害了用户的利益，也对在线平台的声誉和可信度造成了威胁。为了解决这一问题，反欺诈技术应运而生。
［导读］为了让清华大学大数据能力提升项目的学生在基础学习和科研的基础之上，更好地了解大数据技术行业领域中的应用，清华-青岛数据科学研究院支持开设了金融大数据方向《量化金融信用与风控分析》课程（课号：80470193）。 本课程由清华大学交叉信息研究院助理院长、清华大数据能力提升项目教育指导委员会委员徐葳老师开设，并且聘任加州大学伯克利分校计算机博士黄铃和美国卡内基·梅隆大学高性能计算研究教学中心创始人、联席总监种骥科博士联袂任教。 在讨论课上，同学们会深度接触互联网金融行业中建立信用和风控模型的理论和实
六西格玛的用处远远超出流程改进。它还是检测会计数据欺诈的有力工具。你应该始终保持警惕，因为它通常出乎意料且难以识别。你是否担心你的组织因欺诈而受到损害？六西格玛可以提供帮助。一旦你知道要寻找什么，你就可以轻松识别这些迹象并在需要时主动寻找欺诈行为。
近日，国际权威研究机构Forrester发布《Forrester Wave™：2021年第四季度亚太地区企业欺诈管理》报告。腾讯安全在现有服务、产品战略、市场份额三大维度的评比中均为第一，被评为亚太地区企业欺诈管理的“领导者”。
01真实故事场景 J 先生是一家互联网金融公司的风控负责人，年底了，互联网金融平台的需求比以往多了些， J 先生公司的一款互联网金融产品正在做新一轮的推广。活动上线不久，不同于产品团队表现出来的喜悦，J先生带领的团队却陷入深深的忧虑：“每分钟有很多大大超出常规额度请求的客户涌入，到底该不该同意他们的请求呢？ ” 团队的担心并不是杞人忧天。早在推广之前的宣传期，网络上关于该产品的“口子”信息已铺天盖地。J 先生团队在网络上值守多日，试图从网络上收集攻击情报，却收获寥寥。他们意识到，必须有强有力的数据和算法系统
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。 编译 | 大文 据ChicagaoInno消息，美国反欺诈公司Precogni
数据猿导读 2003年以来我国经济的快速增长，国内信用消费环境的日趋成熟，我国信用卡市场近几年得到了爆炸性的大发展。根据中国银行业协会统计，信用卡欺诈损失排名前三类型为伪卡、虚假身份和互联网欺诈。 本
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