来自 防护 2021-11-08 21:09 的文章

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我一直在写一些有问题的建模实践,这些做法可能在巴塞尔协议II合规的支持下蔓延到一些零售银行。这一次,我将集中讨论与样本偏差相关的两个方面,这一问题通常会导致模型的性能不符合预期:不是根据他们将要使用的人口建立模型在新巴塞尔协议模型的背景下,防御cc攻击的服务器,这通常表现为没有对以起源为中心的PD(违约概率)模型进行拒绝推理。我们从客户那里听到这样的话:"我们并不排斥推断,美国高防cdn云加速,因为巴塞尔新协议只允许我们在已知结果的基础上再接再厉。"拒绝推理是一个评估信用申请被拒绝的人在被接受的情况下的表现的过程。在构建一个原始PD模型时,如果只使用已打开的应用程序,则开发样本将具有固有的偏差(除非现有的接受率非常高),cf高防cdn,并且不能代表整个申请者群体。因此,所开发的模型不太可能对整个申请者群体起到很好的作用,通常会导致更多的高风险申请被接受。这可能是一个新的预警信号,比预期的更高。至少,在任何模型开发中,我们建议您确保在样本设计或特征选择中考虑到任何样本偏差。最佳实践是使用性能推断技术。根本不使用原始PD模型我们看到一些银行根本不使用专门构建的发端模式。取而代之的是,他们根据巴塞尔协议II的绩效定义,在整个现有投资组合的基础上建立PD模型。然后,他们将这些模型用于广泛的决策,从发起到账户管理再到收款。这种方法可以引入广泛的采样和性能偏差。虽然从理论上讲,模型可能看起来非常具有预测性,但这种方法通常具有与我上面第1点类似的结果,即模型不能代表所使用的人群或决策。当然,服务器ddos要怎么防御,这种方法不会像为每个决策领域设计的特定PD模型那样有效。最佳实践是确保模型设计最适合所需用途。这包括确保模型建立在它们将被使用的人群上。在我的下一篇文章中,我将继续分享我们以巴塞尔协议II合规为名所目睹的可疑做法。请继续关注博客!

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