来自 CC防护 2021-11-08 10:01 的文章

服务器安全防护_国内高防vps_超高防御

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我们在打击欺诈方面最伟大的工具之一是你个人模式的独特性,相反,你的模式与其他人的模式相似。这是我在伦敦TSYS欺诈论坛上讨论的主题,在一个名为"分析唤醒:客户行为原型的力量"的演讲中除了《星球大战》的参考文献之外,这次谈话的重点是分析,即决策的个性化。这通常指的是"1"的模型。这是什么意思?一个模型,一个分数,最后一个决定已经把你个人行为的细节融入其中——本质上,它们被调整以反映你自己的活动模式。行为排序列表是这类技术的一个很好的例子,它专注于个性化历史事务活动的细节。在这次演讲中,我向前迈进了一步,讨论了如何构建模型来预测你未来不同活动的倾向——基本上是预测新的行为。这些小水晶球可以从事件序列中衍生出来。我们基本上将交易流离散化为一组观察到的事件,这些事件可以包括地点、商户类别、美元密度支出、日/日、跨境活动等事件序列。这些序列对于您的交易历史记录是唯一的,可以用来区分有风险的新行为(也就是说,它们更有可能是欺诈行为)和无风险的新行为(它们更有可能是您)。我们通过为许多客户获取这些事件序列并应用贝叶斯模型来派生原型来实现这一点。然后将事件序列转换为每个事件序列的原型直方图。这些原型分布允许我们比较客户,但更重要的是查看新的和从未见过的事件,并解释它是否与客户的原型分布一致或不一致。如果它很好地结合在一起,这是一个新的事件,但预期。如果它排列不好,这是一个新的事件,ddos防御5g,而不是预期的。例如,cdn高防服务,假设您的卡用于购买宽屏电视。你可能从来没有这样的购买,所以这是一个从未见过的事件。然而,你所属的原型分布包括许多最近购买了宽屏电视的人。因此,这是我们可以预料到的。另一方面,假设您的信用卡用于在在线游戏平台上购买价值1000美元的信用卡。你不仅从来没有这样做过,而且你的原型分布中的人们通常不会这么做。这样做的风险更高。原型分布随着每一个事件的发生而变化,原型分布的变化和变化可以被测量,谷歌ddos防御,以提供行为变化的严重程度的度量,可以直接将其纳入我们的欺诈模型中。除了这些协作过滤技术的理论之外,我还讨论了移动设备,它们是令人难以置信的数据收集设备,而且总是在你身边。这些移动电话本身需要保护,但可以提供非常有价值的行为数据,以便与我们通常在FICO Falcon Fraud Manager中监控的支付卡交易关联起来。移动分析是FICO的一大重点领域,DDOS防御1001DDOS防御,我们正积极努力将这一见解融入Falcon。我们将在FICO World–加入我们,ddos防御主机,详细讨论移动频道的这些分析进展。