来自 数据 2021-11-07 08:27 的文章

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机器学习和高级分析如何提高电信业务保障?这是我们在第一个使用TM论坛的Catalyst项目中寻求解决的部分挑战,该项目在Digital Transformation World Nice上展示。催化剂是TM论坛成员合作开发的概念验证项目。这些项目将大大小小的公司聚集在一起,为共同的挑战创造创新的解决方案,展示如何利用关键的TM论坛最佳实践和标准来实现这一目标。与Orange、Deutsche Telekom、British Telecom和Croatia Telekom合作,ddos流量攻击防御,棋牌ddos防御,加上Amdocs、IBM和Bulb Technologies,我们开始了一次冒险,ddos防御怎么关,以应对电信业务保障中的共同挑战。根据行业报告,尽管现有的业务保障系统已经到位,但由于泄漏、流失和欺诈造成的收入损失约占DSP(数字服务提供商)总收入的4%。反欺诈和控制新服务请求中的风险在新客户订购新设备和/或语音、数据、OTT服务时,DSP需要对信用、坏账和欺诈进行风险评估,以了解余额的风险和盈利能力的平衡。电信业务保障社区需要采用人工智能、机器学习和开放式api,以便在收入和客户体验方面支持dsp。我们的Catalyst团队开发的解决方案通过引入机器学习技术来增强传统信用和欺诈评估,从而提供更准确和个性化的风险评估。其中包括:为那些无法达到所需门槛的客户提供替代和信贷适当的优惠,ddos攻击技术与防御方法研究,以便留住客户。网络链接分析,以便主动识别欺诈嫌疑人。创建一个开放的API驱动的业务保障市场,帮助服务提供商选择合适的合作伙伴并采用新技术,而无需升级所有遗留解决方案。为TM论坛提供新的API,为收入保证和欺诈管理提供新的使用案例。项目团队证明,ddos防御部署,如果将开发的api应用于实际场景中,它们至少可以为csp的总体底线收入提高1%。这对一个不断努力控制成本、同时投资于最新技术的行业来说是一个重大影响。我们甚至赢得了一个杰出的商业影响催化剂奖-祝贺并感谢我们所有的合作伙伴的项目!