来自 安全 2021-11-07 13:06 的文章

美国高防_cc防护喷雾怎么用_方法

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2018年,人们对人工智能和机器学习的巨大兴趣推动了欺诈与安全博客的读者群。以下是5篇观点最多的帖子。在欺诈检测中使用人工智能和机器学习的5个关键点作者TJ Horan,FICO欺诈解决方案副总裁,撰写了一个由五部分组成的系列文章,网站cc防御策略,介绍了在欺诈检测中使用人工智能和机器学习的关键。在第一篇文章中,TJ讨论了有监督和无监督模型的使用。因为有组织犯罪计划是如此复杂和快速适应,基于任何单一的、一刀切的分析技术的防御策略都会产生低于标准的结果。每一个用例都应该得到专业的异常检测技术的支持,这些异常检测技术对于手头的问题来说是最佳的。因此,有监督和无监督的模型在欺诈检测中都扮演着重要的角色,必须融入到全面的下一代欺诈策略中。监督模型是所有学科中最常见的机器学习形式,它是一个在一组丰富的适当"标记"事务上训练的模型。每笔交易都被标记为欺诈或非欺诈。这些模型是通过摄取大量标记的事务细节来训练的,以便学习最能反映合法行为的模式。在开发有监督的模型时,干净、相关的训练数据量与模型精度直接相关。无监督模型旨在发现标记事务数据相对较少或不存在的异常行为。在这些情况下,必须采用一种自学习的形式来显示数据中其他分析形式看不见的模式。阅读全文 欺诈检测:应用行为分析在这篇文章中,ddos防御接入,linux防御大流量ddos,TJ Horan描述了用于理解和预测行为的各种行为分析方法。他指出,其中一个关键部分是行为特征:考虑到有组织的欺诈团伙的复杂性和速度,每次交易都必须更新行为档案。这是帮助金融机构预测个人行为和大规模执行欺诈检测策略的关键组成部分,这些策略区分合法和非法行为的变化。对有效欺诈检测至关重要的特定配置文件类别示例包括:阅读全文 欺诈检测:自适应分析和自学习人工智能在他的第三篇文章中,TJ Horan解释了自适应分析如何提高对欺诈模式变化的敏感性。自适应分析技术自动适应最近确认的案例处理,从而更精确地区分欺诈和非欺诈。当分析员调查一笔交易时,结果——无论交易被确认为合法还是欺诈——都会反馈到系统中,以准确反映分析师所面临的欺诈环境,日本高防cdn,包括潜伏了一段时间的新策略和微妙的欺诈模式。这种自适应建模技术会自动修改潜在欺诈模型中预测特征的权重。它是一个强大的工具,可以提高利润率的欺诈检测性能,并阻止新类型的欺诈攻击。来源:FICO博客 阅读全文 利用机器学习和人工智能防止应用程序欺诈在她的FICO World演示的预演中,Liz Lasher讨论了如何应用自适应分析、有监督和无监督模型以及其他人工智能和机器学习技术来捕获应用程序欺诈。她认为,在这个领域,可解释的人工智能至关重要:许多机器学习算法被认为是"黑匣子"模型,不能给欺诈分析员、消费者或监管者提供决策逻辑的适当见解,例如,"为什么我被拒绝获得信贷?"这就是为什么可解释的人工智能如此重要:赋予必要的透明度以通过监管集合,同时保持预测的准确性。FICO非常清楚法规对我们的业务和客户的影响。事实上,我们以利用数学创新来解决现实世界中的问题而自豪。在账户发起领域,我们的信用风险和欺诈评分旨在帮助贷款人遵守适用的公平贷款法律,如《公平信用报告法》、《条例B》和《平等信贷机会法》(ECOA)。阅读全文 欺诈在实时支付领域的变化实时支付为欺诈开辟了新的途径,Sarah Rutherford写道。这些支付的速度增加了追查犯罪所得的难度,同时也使犯罪分子更容易转移和提取资金。她列举了三个令人关切的领域作为例子:因此,犯罪当局很难考虑到收购和欺诈行为。在某些情况下,合法的账户持有人甚至可能不会察觉到这种情况的发生,特别是如果这是一个他们自己不经常访问的帐户。使用金钱骡子:可以说服那些本来是正直公民的人允许犯罪分子利用他们的账户通过转账。同样,这有助于犯罪分子隐藏资金来源,并且通过实时支付,资金可以在多个账户间快速移动。在某些情况下,出于利他主义的原因,人们允许自己的账户被用作骡子(他们被欺骗,以为自己在帮助真正需要帮助的人),ddos流量攻击防御办法,但在其他情况下,骡子账户持有人会收到一笔付款。在英国,实时支付的广泛应用使得某些群体成为犯罪团伙的目标,充当金钱骡子——学生经常被招募。应用程序欺诈:犯罪分子获得账户访问权的另一种方式是使用窃取的或合成的身份开立一个账户。但只有这样的犯罪账户才能从中提取资金。如前所述,在授权推送支付欺诈的情况下,收款人的银行可能不对欺诈造成的损失负责。但是,如果欺诈性付款被发送到使用被盗或合成身份开立的账户,收款银行将被迫向受害人赔偿为欺诈者开立的账户。阅读全文 关注本博客,了解我们对欺诈、金融犯罪、网络安全、人工智能和机器学习的2019年见解。