来自 安全 2021-11-09 05:23 的文章

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我一直在博客中讨论为什么需要最少的数据量(包括最近的数据)来生成有效的FICO®分数。据估计,美国15%的消费者信用档案不符合我们的"最低分数标准",因此,数百万消费者目前没有收到FICO评分。给更多消费者打分的想法很诱人。贷款机构可以降低消费者的承销成本,否则他们将需要人工承保。这些储蓄可以通过降低信贷成本或提高信贷可用性的形式转嫁给消费者。给更多消费者打分的一个明显方法就是简单地取消或降低最低评分标准。但在我的上一篇文章中,我讨论了不经过深思熟虑和严谨分析就这么做的危险性。在评分算法可以安全地扩展到覆盖当前无法销售的消费者之前,必须回答三个关键问题:可用的信用信息是否足以预测一个人的还款风险?是否有足够的信用还款历史来预测未来的还款行为?关系得分的几率是否适当地一致?换言之,700分是否代表了潜在的新的可嘲笑的和传统上可嘲笑的群体的相同的风险水平?我们最近对这些问题进行了研究,在接下来的几周里,阿里ddos攻击防御,我将在这个博客上分享我们的发现。我将从第一个问题开始,这个问题实质上是问是否有足够的可用数据来计算一个可靠可靠的分数。要做出这样的决定,请考虑下面的饼图。它显示了用于计算FICO®分数的五类预测信用信息。 一些不可存储的消费者只有这五类信息中的一种,这相当于非常有限的数据。我们的研究证实,对于拥有如此有限的可用数据的消费者来说,建立在这些数据基础上的得分表现非常弱。例如,消费者有一个或多个托收记录或不良公共记录,但没有账户历史记录。这些消费者得分的基尼指数为0.147,远远低于传统上不受欢迎的消费者的0.600至0.800。(基尼指数是对预测模型有效性的统计测量;数字越大,cc防御专家,ddoscdn防御,模型越强。基尼指数的范围从0到1,其中1代表完美的风险识别。)这项研究进一步证实了拥有足够的信用数据来预测未来还款风险的重要性。一个信用评分建立在有限的数据,例如,仅仅使用收集,公共记录或查询,没有活跃的帐户历史可能是非常误导,甚至完全不准确。我们致力于提供一个有意义的分数,以促进安全和负责任的贷款决策,ddos防御程序科手机版,ddos20防御,而不是不分青红皂白地为更多的记录打分。在我接下来的几篇文章中,我将分享我们关于上述第二和第三个问题的研究结果。作为一个不加掩饰的无耻插件,我们将在下周发布一份关于这个主题的深入见解白皮书。我鼓励您订阅Insights系列,以便通过电子邮件向您发送一份副本,或者继续关注此博客以了解更多详细信息。