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腾讯云 AI 安全与互联网金融黑产暗战

不同于初期的单兵作战,当前网络黑产早已集团化、产业化,在金融领域,数据窃取、数据、信息伪造仿冒、黑中介代办已成为完整的产业链,手法和工具也是五花八门。 3、伪造如前文所述,黑市的身份信息极其活跃。恶意用户购买四要素信息之后,仿冒成本人。职业的恶意群体会搜寻消费金融平台的风控漏洞,利用伪造的资料绕过风控逻辑,从而完成骗行为。 04让恶意曝光在阳光下的服务腾讯云天御风险不一而足,风控与黑产的对抗亦是一场智慧+技术的周旋。在此背景下,腾讯云天御服务应运而生。 腾讯云天御服务基于腾讯社大数据与 AI 能力,依托腾讯十余年的黑产对抗经验,为银行、互金、消金等企业单位实时甄别风险。 腾讯云天御不仅能做到对互联网金融客户99.9%的超高查得率,还能对行为做全方面的精细刻画。另一方面,腾讯云天御运用 AI 能力进行风险检测,极大化发挥了大数据的威力。

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印度检测初创企业TrustCheckr获天使轮融资

【数据猿导读】 TrustCheckr是一家位于印度班加罗尔的初创企业,公司利用大数据及AI技术为企业用户提供分析解决方案。 技术为企业用户提供分析解决方案。 TrustCheckr推出的解决方案可以为各行各业提供服务,如网络金融(对首贷用户进行信用评级)、婚恋友(识别假冒或情况)和电子商务(提高营销活动的效果)等。 与此同时,由于移动设备应用广泛,速度和频率提高,风控及难度不断增加,风险有进一步恶化的趋势。范围也由原来多发生在金融行业,逐渐扩展到社、娱乐、游戏、电商等多个领域。 国内提供服务的公司有同盾科技、百融金服、邦盛科技、数尊科技、数美科技等。(编译金又南、倪滴滴)

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    智能时代如何构建金融体系?

    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体系,关键是大数据+AI。 具体来讲,叉认证、规制引擎、外部引擎、模型策略是构建决策体系的四种方法,常用的方法有逻辑回归、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、套路层出不穷,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,大数据公司的数据来源会受到一定的影响;3 经过AI的赋能,截止目前壹账通金融共拥有24个产品系列,合作机构突破2100家,贡献了超10亿C端量和超10万亿B端量,金额近8万亿元。接下来他为大家介绍了Gamma智能贷款解决方案。

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    AI构筑信任的「生命线」

    02、与黑产相搏 然而用技术探寻最优解的过程总有「黑天鹅」发生,黑产涌入,随之而来,在一次次「惊心动魄」的战事背后,AI 正在成为乐信的「神兵利器」。 史红哲指出,乐信构筑了一个四重模型「试炼」体系,通关者(信用良好)才能获得借款。它是 AI、专家规则、黑名单等的有机结合,是真正从实战中磨砺出的 AI 法则。 第三层是 AI 模型,通过对历史数据,尤其是样本的学习,机器学习算法就会自动学习的相关特征,比如时间、地点、金额、行为序列等等,然后用这些特征细致入微的审视每一个订单。 这四重「试炼」是乐信技术体系的核心,纵向构筑了乐信的壁垒。而在横向上,乐信还引入了实时监控、实时排查、信息库、舆论收集体系,构成了乐信的横向数据基础。 《中国数字金融报告(2019)》也显示,2018 年银行卡率约为 1.16BP,而乐信平台的率仅为 0.003BP,即三百万个中可能有 1 单发生风险,坏账率远低于银行。

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    1000000000000+(12个0!)元业务资金安全,由它守护!

    伴随着业务数字化的深入,传统企业借助数字技术满足不断变化的业务发展需求,但同时也面临着服务的一系列迫切问题: ➢如何有效打击账号注册、登录环节等上下游分工明确的黑灰产完整产业链? ➢如何杜绝羊毛党套利、黄牛党抢单、刷榜刷单等营销行为?➢如何才能高效解决、信贷场景的线上问题,快速建设智能风控体系?  在当前在线攻防战下,腾讯安全有一款终极“神器”——腾讯安全天御智能风控中台。 这款风控中台以AI为核心、以海量黑产对抗模型为基础,提供多场景+全流程的智能风控解决方案,协助解决企业数字化转型中的实际业务问题。 值得一提的是,腾讯安全天御的智能风控服务近期入选了Gartner在线市场指南,成为中国唯一入选银行级服务厂商。你确定不了解下?!↓↓↓ 视频内容看视频没过瘾?这张长图为你划重点!

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    防止被AI骗,是如何成为一门产业的?

    特别是在AI应用越来越普遍的国内市场,更多的企业投身于专业技术领域,正在用更领先的技术能力来垒砌AI的围墙。 这样的技术如果往坏的方向应用就很容构成文章开篇所说的案件,但是如果往好的方向应用,那将是AI工程的重要技术支持。AI,便是目前中关村科金致力于产业赋能的一个技术应用方向。 技术本身就带有天然的辩证性,当AI越来越普遍,AI实际也正在逐渐形成一个产业,只是外界关注得并不多,而正在与非法份子角力的也多是一些专精企业,而非巨头。 AI角力,引领产业机遇的却不是“传统”AI巨头?目前,AI案件很普遍,方式也是多种多样,伪造邮件、克隆声音、电话骗、人脸伪造等等层出不穷。 这不难理解,AIAI之间的拉锯大多是对应某一单一技术领域的角力,“正义”的一方必然需要更专业、强大的技术能力。

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    一本学院干货课程:腾讯云天御构建一站风控解决方案

    根据腾讯云天御风控大数据显示,在网贷申请用户中,高风险的用户从过往的7%提高到目前的10%。 在暗网中进行的互联网用户数据非法为黑产人员实施提供了绝佳“弹药”。 杨光夫介绍,为了规避相关机构对套现行为的打击,套现的用户与商家协商退款时,甚至有一套固定内容格式的“谈剧本”来模拟正常。 作为专注解决“预防”和“风险识别”的安全品牌,腾讯云天御以人工智能为核心,结合腾讯20年黑产攻防的经验,打造了AI时代的智能风控服务,帮助业务机构在流量风控、身份安全、金融风控、内容安全等领域提升抗风险能力 同时,基于天御的核心技术,腾讯云还推出了一站式的风控解决方案——星云风控系统,通过“AI 人工智能”智慧风控方案集成,帮助银行客户“重塑”网络贷款流程,实现贷款业务“210”提升,即2分钟申贷,1 与此同时,腾讯云天御、消息过滤、活动防刷等能力,为各行业提供识别、金融级身份认证、防止恶意营销、预防“羊毛党”等服务,护航企业健康发展。

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    用人工智能打击人工智能

    Jupiter Research 的 Steffen Sorrell 表示,合成身份是信用卡“容实现的目标”。 因此,网络安全程序员的检测技能和黑帽黑客的创造技能形成了锋。这些创造技能不仅用于信用卡骗,还扩展到图像和语音识别领域,在这些领域中,这些工具被过来用于制造假新闻、假视频和假音频。 “者会对摩擦做出应,就像互联网上的合法用户一样。当我们占了上风,给者造成太多摩擦时,他们就会转向一个不受检测器保护的软目标。一个好的解决方案会增加坏人的摩擦,减少好客户的摩擦。 Johnston 说,当互联网刚刚出现的时候,网上就没有什么值得盗窃的东西,因此者大多在网上测试信用卡,然后通过亲自购买商品来变现而获利。如今,在线对坏人来说,和对我们其他人一样方便。 信用卡内置安全芯片的普遍采用,使得面对面成为者的一大风险,其结果是,活动越来越多地转移到网上。因此,Johnston 表示,检测人工智能正在使用更详细的分析。

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    产业安全专家谈 | 数字化转型过程中,企业如何建立顶级能力?

    近日,全球权威信息技术研究和顾问公司Gartner发布了《在线市场指南》,对现阶段全球的在线全链路监测与防护能力进行了分析,同时对全球顶级的服务商进行了分级推荐,腾讯云天御(TenDI 王翔:本次Gartner发布《在线市场指南》的主旨是在帮助企业决策者了解产品的最新动向和最新挑战的同时,了解如何让的产品更好的去解决自身的业务需求,并对全球在线厂商能力进行评估, 天御智能风控中台还能通过AI算法实现智能风控决策,极大减少企业对于风控策略规则的维护成本和运营成本。 王翔:在过往的合作中,腾讯云天御智能风控中台曾助力中国银行构建了风控引擎,大幅提高了客户对于恶意的检出效率,通过天御智能风控中台识别的高危已超过百亿元规模。 根据Gartner调查显示,已经从最初的电子环节,扩大到包括注册登录、申请和盗号的预防,并逐渐应用到银行、保险、医疗、零售、游戏等行业。

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    AI 科学前沿大会,腾讯云天御放了个业务风控大招

    陈炳文表示: “ AI在流量中的应用逐渐深入,将传统的、单一的专家系统检测升级为多维度、多层次的智能安全引擎,为商家鉴别虚假流量提供了更高效准确的鉴别效果。 基于自身的人工智能技术优势,腾讯云安全天御将AI引入营销的全环节,构筑了全链路的智慧业务安全解决方案,并且已经在电商、零售、广告、游戏等众多领域落地应用。 ” ? 电商平台防控黑灰产各关键节点示意图 在全链路的业务安全引擎下,腾讯云安全天御将团伙挖掘、行为序列分析、威胁情报感知等人工智能引擎,应用到流量、活动防刷、网赚等产品中,构建了“云端”、“终端” 关于腾讯云安全天御风控系统 在助力零售企业外,天御结合腾讯20年黑灰产对抗经验及AI智能风控能力,还为金融、电商、政务等行业提供定制化解决方案。 尤其在金融领域,截止目前,腾讯云安全天御已覆盖金融领域超过80%的标杆客户,为银行、证券、保险等客户提供金融级身份认证、金融、定制化专家模型等服务,累计识别高恶意金融行为超过4000

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    揭开人工智能、机器学习和深度学习的神秘面纱

    分类基于已知项目的标记示例(例如,已知为)来识别项目属于哪个类别(例如,是否是)。逻辑回归预测概率 - 例如,的概率。线性回归预测数值 - 例如,数量。 image.png 让我们来看一个借记卡的例子。· 我们要预测什么?o 借记卡是否。o 是标签(真或假)。· 你可以用哪些“if”问题或属性进行预测? o 今天在多个国家有吗?o 今天的数量>历史平均吗?o 与过去三个月相比,今天的新商人数量是否很高?o 今天是否有多个有风险代码的商家购买? o 是,=90%o 非,=50% image.png 决策树很受欢迎,因为它们于可视化和解释。将算法与集合方法相结合,可以提高模型的精度。 在称为梯度下降的过程内部进行向传播时,误差将再次通过网络馈,并调整权重以改进模型。该过程重复数千次,根据其产生的误差调整模型的权重,直到不再能够减少误差为止。

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    【2018春运-AI大战黄牛党】智能抢票选座,机器学习阻击黄牛党

    他认为可以用机器学习来监测注册和,半监督机器学习方法会更好。 在检测场景中,标签往往很稀少,所以光靠少量的标签是很难训练出一个高质量的模型;而且标签往往只代表历史,代表过去发生的活动,所以有监督机器学习在历史标签上训练的模型也只能检测过去发生的,不一定能防住以后会发生的 但是,黄牛党的手段也在与时俱进。如何来应对躲在暗处、能力不断增强的黄牛党呢? ,自动发现和追踪新的手段,对抗日益变化的分子。 而目前机器学习在方面,也面临一些难点,主要在于三点:1)需要在标签很稀少的情况下生成高质量的模型;2)有海量的数据需要分析,需要有足够的算力;3)需要能够对抗专业化、团伙化、行为不断变化的分子

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    为什么说2018年是AI金融行业的一年?

    AI的应用是通过算法来学习用户的习惯偏好。用户用的越多,AI对用户就越了解。 现在AI已经出现在我们的生活中了,比如说Siri,是专门为了获得用户偏好而设计的,基于用户行为规律的识别和馈的处理来看用户每天的行程安排。 从金融服务的视角来说,我们会在2018年看到AI的四个趋势。检测并防止检测的主要工作是看一个账户记录是否异常。 目前来说,检测原理是看账户内发生地是不是距离持卡人居住地很远,或者在短期内出现多笔购买记录。不过,为了逃避检测系统,都以更细微的方式进行。 防团队都会经过专业的训练,去发现这些更细微的可疑。引入AI技术后,就等于给这个团队一个工具,数据的处理会更快更高效,准确率也会大幅提升。客服AI未来可以做一线的客服。

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    腾讯安全亮相服贸会金融服务专题展,多项安全能力助力金融行业数字化转型

    其中,腾讯天御智能风控大脑集人工智能的大数据AI能力和腾讯20余年积累的黑产对抗经验与一身,通过复杂神经网络、知识图谱、联邦学习、对抗学习等先进技术,赋予天御智能风控大脑识别恶意、网络黑产、流量的能力 ,为金融机构确实解决线上、信贷、线上营销等场景中出现的恶意问题,全面提升金融机构的风控能力。 图1.jpg凭借强大的在线能力,腾讯安全天御成为了国内唯一入选Gartner发布的《在线市场指南》,并被评为“银行级Banking Focus(最高级别)”在线厂商(详情请阅读:腾讯云天御入选 Gartner全球市场指南,为中国唯一入选银行级服务厂商)。 在与某大型国有银行合作的案例中,腾讯天御智能风控大脑曾助力该银行构建风控引擎,大幅提高了其对于恶意的检出效率,累计拦截高风险金额达百亿级别。

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    腾讯2018守护者计划大会 | 黑产对抗进行中

    公益平台走到守护者计划腾讯的“守护者计划”最早是腾讯的一个公益平台,但发展到现在已经逐步成为一种开放式的协同打击犯罪的公共平台。 2018全息可视化大数据技术:推动网安监管升级腾讯安全骗实验室负责人李旭阳发表了题为《AI赋能监管科技》的演讲,他指出随着人工智能等技术的普及,许多尚未得到定性的灰产或潜在早期模式正在萌芽,如传销 、微盘、刷单返利、广告作弊、虚假理财、非法吸储甚至洗钱等,这些风险模式的隐藏性以及危害性比起传统电信骗更大,对黑产的吸引也随之变大。 ;这些共同构成了一套完善的金融体系。 展望2018年,李旭阳称,大数据安全科技有望继续高速发展,特别是全息可视化大数据技术将配合腾讯日益发展的安全生态体系,为各大监管部门提供可复用推广的监管模式,对监管传销、现金贷、虚拟币等互动金融新问题帮助尤大

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    2018年,AI会在金融行业哪些方向上发力?

    比如说Siri,是专门为了获得用户偏好而设计的,基于用户行为规律的识别和馈的处理来看用户每天的行程安排。亚马逊的首页也用了AI,根据用户的购买记录来推荐首页展示的商品。? 到2018年,随着AI技术成本逐步降低,AI技术会在很多产业发挥更大的作用,包括全球的银行、信用机构。AI将会用在哪里当AI搜集到大量的不同类型的数据时,它能够透过数据做出预测性的决策。 从金融服务的视角来说,我们会在2018年看到AI的四个趋势。检测并防止检测的主要工作是看一个账户记录是否异常。 目前来说,检测原理是看账户内发生地是不是距离持卡人居住地很远,或者在短期内出现多笔购买记录。不过,为了逃避检测系统,都以更细微的方式进行。 防团队都会经过专业的训练,去发现这些更细微的可疑。引入AI技术后,就等于给这个团队一个工具,数据的处理会更快更高效,准确率也会大幅提升。客服AI未来可以做一线的客服。

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    FICO报告:2017年借记卡物理案件比去年同期数量上升39%

    可能引进 AI 识别模式 FICO的银行卡警报服务部署并监控了美国数十万个ATM及读卡器,研究发现过去24个月中卡片的犯罪模式正在以惊人的速度变化。 FICO发布此报告希望帮助金融机构识别模式和犯罪趋势,并采取必要行动制止相类似的借记卡事件。 我们正在考虑运用全新的 AI 技术,引入到 FICO Falcon Fraud Manager 平台以保护更多的卡片支付安全。 不要在附近有人来回晃荡的情况下提款,避免与人谈。如果遇到吞卡情况,立刻拨打电话求助。某些情况下,罪犯可能会获取你的卡片,而非卡片中心。 当怀疑遇到卡片的情况时,及时更换卡片号码和 PIN 码。 及时查看卡片记录。订阅 SMS 提示信息,及时了解异常情况。

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    腾讯云亮相 KDD2018,深度学习催化天御系统高识别率

    AI中的应用)的演讲。 防御一方的技术也不断升级,深度学习在风控技术上的应用将使金融行业的骗系统具备更高识别率和精准度。 腾讯云天御系统不断升级 深度学习探索前沿风控技术目前金融行业风控的系统多使用评分卡模型和集成模型两种风控技术。 混合神经网络(Hybrid Neural Network)模型腾讯云将腾讯大数据的庞大数据库通过 AI 深度学习的方式应用到金融领域,推出了天御系统,通过、消息过滤、验证码、活动防刷等能力开放 天御系统不仅能够实现超90%的识别率,还能对行为做全方面的精细刻画。

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    泛谈大数据 + AI 在征信行业的应用

    + LR、贝叶斯、SVM等图1 AI、ML、DL的联系三、大数据+AI技术如何应用到征信行业大数据 + ML:利用大量用户金融行为记录类数据,通过机器学习方法,建立模型,预测用户信用情况,给出不同形式的馈结果 DNN:深度训练、分析用户信贷类数据,分析多个变量之间的互;NLP:智能问答系统、智能机器人解决信贷者的疑问;图象处理:扫描信贷者的证件;人脸识别:人脸识别活体,和身份证做对比;知识图谱:解决问题 、不一致性验证、团伙等;知识图谱应用举例如下:1)不一致性验证解释:张三、李四不同公司,但是同一个电话,这就是风险点,但是我们的实名认证没有包括这个信息;解释:张三和李四是朋友关系,而且张三和借款人也是朋友关系 ,那我们可以推理出借款人和李四也是朋友关系,而不是父子关系(红包关系链的问题);2)组团解释:张三、李四和王五之间没有直接关系,但通三者之间都共享着某一部分信息,组团的可能性较高。 虽然组团的形式众多,但有一点值得肯定的是知识图谱一定会比其他任何的工具提供更佳便捷的分析手段。

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    国际研报:腾讯安全天御风控,亚太排名第一!

    本次报告Forrester通过三大维度共34项评估标准,遴选出亚太地区市场最具代表性的7家企业管理供应商,详细呈现供应商如何衡量风险并帮助企业提供管理服务。 Forrester指出,近年来随着新型数字商业、支付方式的激增以及数字金融成为常态,变得更加频繁和复杂,建议企业选择管理供应商时应关注三大方向:先进的基于人工智能和机器学习的模型,可快速响应新的模式 不仅可以为客户提供一套完善的风控平台和丰富的AI能力,还拥有大量行业专家帮助银行规划顶层业务,设计全套的风控体系。同时,腾讯安全不断探索前沿技术的落地,合规激发数据的价值。 “羊毛党”等服务;累计拦截超5000万次可疑,护航银行安全放款超万亿元。 未来,腾讯安全将持续整合在金融、数字内容、数字营销、身份等典型风险的防护能力,为各行各业数字化转型保驾护航。

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