一些数据科学家（天真地）认为过采样更好，因为其会得到更多的数据，而欠采样会将数据丢掉。但请记住复制数据不是没有后果的——因为其会得到复制出来的数据，它就会使变量的方差表面上比实际上更小。...而过采样的好处是它也会复制误差的数量：如果一个分类器在原始的少数类数据集上做出了一个错误的负面错误，那么将该数据集复制五次之后，该分类器就会在新的数据集上出现六个错误。...所以说欠采样需要在占比少的那一类的数据量比较大的时候使用（大型互联网公司与银行），毕竟一命抵一命... Random Over Sampling 随机过采样 ?...但如果只是简单的随机抽样也难免会出现问题，因为任意两次的随机抽样中，可能会有重复被抽到的数据，所以经过多次随机抽样后叠加在一起的数据中可能会有不少的重复值，这便会使数据的变异程度减小。...而且recall是以阈值为 0.5 来计算的，那我们就可以简单的认为预测的欺诈概率大于0.5就算欺诈了吗？还是说如果他的潜在欺诈概率只要超过 20% 就已经算为欺诈了呢？
3.1 股票投研情报分析 2.2 公安情报分析 通过融合企业和个人银行资金交易明细、通话、出行、住宿、工商、税务等信息构建初步的“资金账户-人-公司”关联知识图谱。...比如银行和公安经侦监控资金账户，当有一段时间内有大量资金流动并集中到某个账户的时候很可能是非法集资，系统触发预警（图7） 一般欺诈 ?...欺诈判断1：多个用户使用相同的地址、银行卡、身份证、电话等其他信息 电子商务的欺诈 ? 欺诈判断2：一个ip或Cookies 服务于多个信用卡或用户。 欺诈判断3：信息不一致。...比如借款人张xx和借款人吴x填写信息为同事，但是两个人填写的公司名却不一样。
https://blog.csdn.net/chengyuqiang/article/details/88822283 1、 脱敏后的数据文件 ? ?...最后一列Class，0为正常，1为欺诈 2、程序解读 2.1 读取文件 #!...：') print(data.describe()) print(data.sum()) 每个单一属性的欺诈记录与整车记录的差异统计： Time V1...:', ratio) y_train.Fraud *= ratio y_test.Fraud *= ratio print('训练数据的数量:\n', y_train.Fraud) print('测试数据的数量...:\n', y_train.Fraud) 数据的占比: 578.2893401015228 训练数据的数量: 22023 0.0 185560 0.0 112703 0.0 165996
同时要完善规范公司的信息安全制度，防止敏感信息的泄露。 洗库 “洗库”，是指黑客、欺诈分子在完成拖库后，通过技术手段将有价值的用户数据归纳分析，变卖给黑产、欺诈分子变现的行为。...解决方案 将贷前欺诈风险筛查分为 7 大板块： 设备反欺诈 身份核验 信息核验 历史行为检验 反欺诈综合评分 团伙欺诈排查 人工审批部分 设备反欺诈主要针对申请人申请设备是否存在异常来评判风险情况，而身份和信息核验主要针对申请人是否本人以及提供的基本信息是否可信等...因为信息真实，普通反欺诈手段无法识别。...比如，申请人 A 和张三存在身份证不相同但手机号却相同的情况， ，申请人 A 与李四的公司名称不同但公司电话却相同，所以这里也存在信息不一致的情况，申请人 A 的欺诈风险很高，可能是团伙欺诈也有可能是代办包装...总结 反欺诈是一项长期的工作，反欺诈的技术手段在提升，欺诈分子也在不断优化攻击方式，金融信贷机构需要对黑产产业进行监控，才能做到知己知彼，百战不殆。
按照欺诈的人数来分可分为：个体欺诈和团伙欺诈； 按照欺诈的主体来可分为第一、第二、第三方欺诈； 按照欺诈的行为可分为：金融信贷欺诈、互联网业务欺诈和信用卡欺诈三大类。...在此背景下，为避免营销资源浪费，在加强活动规则设计的同时，亟需运用技术手段搭建营销反欺诈系统，以保护良好营销环境，提升营销效果。...由于欺诈形式大都是未知、复杂多样的，本方案通过数据分析及无监督检测的方式对有监督模型做补充。...现实中，羊毛党会结合第三、四类薅羊毛方式，并存在与平台、商家瓜分利益，发展趋势更具规模化、产业化，这个是营销反欺诈的主要目标。...4.2 薅羊毛的产业链 4.3 欺诈特征 通过业务数据分析（以某银行营销活动数据为例），发现了一些羊毛党特点 群控特点：每笔交易额度一样；商家集中性；活动开展短时间内交易频次高；行为序列类似；大量失败交易等
一年多以前，有朋友让我聊一下你们的大数据反欺诈架构是怎么实现的，以及我们途中踩了哪些坑，怎么做到从30min延迟优化到1s内完成实时反欺诈。...时间也过了很久了，最近看到圈里一些东西，发现当时的这套架构并未落伍，依然具有很大的参考价值，所以今天跟大伙聊聊关于大数据反欺诈体系怎么搭建，主要来源是来自于我工作的时候的实践，以及跟行业里的很多大佬交流的实践...这套架构我做的时候主要领域是信贷行业的大数据反欺诈，后来也看过电商的架构，也看过金融大数据的架构，发现其实大家使用的其实也差不多是这个套路，只是在各个环节都有不同的细节。...比如运营商通讯数据、比如大型电商的行为数据、比如各种保险数据，以及各个机构贷款记录的互相沟通，这些数据源，都非常核心也都非常值钱，是现在反欺诈非常核心的数据。...当然也有更加粗暴更加高效的做法，就是直接购买外部的黑名单数据，这让反欺诈变得更加简单，遇到就直接拒，可以减少非常的人力物力成本去做其他的核查。 数据抽取 ?
为了解决这一问题，反欺诈技术应运而生。本文主要介绍反欺诈（羊毛盾）API 的工作原理、作用、应对的风险、应用场景以及使用教程，识别和阻止欺诈行为，保护用户的权益和提升平台的安全性。...反欺诈（羊毛盾）API 的应用原理图片反欺诈（羊毛盾）API 的作用图片反欺诈（羊毛盾）API 可以应对什么风险反欺诈（羊毛盾）API 可以对多种欺诈行为进行识别和预防，从而帮助企业降低欺诈风险和经济损失...数据真实性测评针对虚假用户体量、虚假活动数量的困扰，帮助投资者做出正确的决策，规避风险，减少损失。在线支付在线支付时用于检测是否存在欺诈行为，如信用卡欺诈、虚假退款等。...反欺诈（羊毛盾）API 的使用教程1.申请免费试用 API注册登录 【APISpace】之后，在 反欺诈（羊毛盾）API 详情页可以看到【免费试用】的按钮，点击即可获得相应的免费次数。...（羊毛盾）反机器欺诈 API 作为一种强大的技术工具，在网络安全领域得到了广泛的应用，帮助用户识别和阻止潜在的欺诈行为，提供了一个安全可靠的网络环境。
前言反欺诈（羊毛盾）反机器欺诈 API，是一种基于大数据分析和模型产品的技术，通过输入手机号、手机 IP 地址进行检测，帮助客户识别大量存在恶意的账号。...反欺诈（羊毛盾）API 的作用图片反欺诈（羊毛盾）API 可以应对什么风险反欺诈（羊毛盾）API 可以对多种欺诈行为进行识别和预防，从而帮助企业降低欺诈风险和经济损失，包括但不仅限于以下六种风险：图片反欺诈...数据真实性测评针对虚假用户体量、虚假活动数量的困扰，帮助投资者做出正确的决策，规避风险，减少损失。在线支付在线支付时用于检测是否存在欺诈行为，如信用卡欺诈、虚假退款等。...反欺诈（羊毛盾）API 的应用原理图片反欺诈（羊毛盾）API 的使用教程APISpace 是 国内一个较大的 API 供应平台，提供多种类型的 API 接口，包括手机号码归属地查询 API 、天气预报查询...API、手机在网状态 API 、反欺诈（羊毛盾）API 以及当前比较热门的 AI 绘画 API 等等，感兴趣的小伙伴可以去官网体验一下。
三、 基于机器学习的反欺诈攻防案例 机器学习技术虽然在反欺诈解决方案中发挥着重要作用，但另一方面，机器学习技术也可以被不法分子用来进行欺诈。...构建跨行业的反欺诈技术生态，促进行业合作，整合优势资源，对于反欺诈技术的发展将能起到显著的推动作用。...最后，机器学习不光能在反欺诈中起到重要作用，也有可能成为不法分子进行欺诈的工具，并有能力对现有防御方案造成巨大威胁。因此，反欺诈研究工作不光需要关注机器学习解决方案，也应该关注基于机器学习的欺诈手段。...从攻防的角度出发，是反欺诈研究的重要课题。...我们持续探索信息安全领域的前沿学术方向，从实践出发，结合公司资源和先进技术，实现概念级的原型系统，进而交付产品线孵化产品并创造巨大的经济价值。
本文内容节选自第六届全球软件案例研究峰会宜人贷数据科学家王婷分享的《先知：人工智能助力Fintech反欺诈》实录，本文主要分享互联网金融反欺诈，通过人工智能与人工调查的结合，实现智能反欺诈的效率和准确性提升...宜人贷数据科学家王婷带来《先知：人工智能助力Fintech反欺诈》的案例分享。...、数据能力以及反欺诈能力对外做平台化的输出。...2 反欺诈云平台 先知反欺诈云平台包括三个模块： 实时数据采集 包括我们开发的SDK用户行为数据、用户授权抓取的消费数据、通话数据、信用卡数据、以及和行业内第三方合作的数据。...实时数据处理 实时数据处理中搭建了知识图谱的实时查询分析，还包括反欺诈评分模型、规则引擎以及团伙挖掘。
他将现在的数据热类比为19世纪50年代兴起的淘金热。在智能时代，每一个大数据公司都是数据时代的淘金者，而极光就是一家为大家提供淘金工具、矿场和原材料的数据服务公司。...接下来明特量化CRO苏建成为大家做了以“大数据+AI打造互联网金融反欺诈体系”为主题的分享。...他认为要在新形势下建立有效的互联网金融反欺诈体系，关键是大数据+AI。...金融反欺诈任重道远，苏建成认为在未来金融大数据风控会呈现出三大趋势：1、欺诈套路层出不穷，反欺诈与其的对抗将长久存在；2、随着国家对个人信息保护力度的加强，大数据反欺诈公司的数据来源会受到一定的影响；3...、目前第三方反欺诈公司推出的服务产品有同质化的特点，预计行业发展到后期会竞争加剧，最终会形成几家专业化的行业巨头。
推荐阅读： 1，Spark Structured Streaming高级特性 2，Spark高级操作之json复杂和嵌套数据结构的操作一 3，spark调优系列之高层通用调优
企业面临欺诈风险？...用我们的沉淀，给企业足够的“安全感” 腾讯云发布天御反欺诈服务 随着互联网理财、P2P 金融的快速发展，带有恶意目的的骗贷，骗保、洗钱等恶意行为也形成了新的地下产业，这些黑色产业链给企业品牌带来了严重的经济损失...基于企业的痛点，腾讯云通过大数据分析能力，以及在对抗社交诈骗、电商刷单、保驾互联网银行和支付业务安全上累积的实战经验，发布天御反欺诈服务，解决企业被欺诈的风险，让企业专注于业务的发展。...天御反欺诈服务，基于腾讯管家平台和社交生态所积累的海量恶意数据，以及通过行为识别，画像计算等能力，精准识别出恶意用户，并通过服务的方式通知企业客户进行跟踪标记和拦截等处理方式。 ?...一网打尽以上威胁与风险，为你们做到「天下无贼」 如何获取腾讯云天御反欺诈服务 客户可通过腾讯云工单系统提交工单咨询该服务或者拨打95716咨询
数据为结构化数据，不需要抽特征转化， 但特征Time和Amount的数据规格和其他特征不一样， 需要对其做特征做特征缩放 1 credit = pd.read_csv('....结果：数据类型只有float64和int64 6 # print(credit.isnull().any()) # 判断是否有缺失值。...结果：无缺失值，方便后续处理 7 # print(credit.info()) # 查看数据集详细信息(类型，占用大小，缺失值，行列等) 特征工程 1 # c_counts = credit['Class...', credit2['Amount'].max()) 2 # print('原Amount数据最小值', credit2['Amount'].min()) 3 # print('原Time数据最大值...因此，在将数据代入模型训练之前，我们必须先解决样本不平衡的问题。 现对该业务场景进行总结如下： 过采样（oversampling）： 增加正样本使得正、负样本数目接近，然后再进行学习。
数据猿导读 今年年内，国内外数家反欺诈服务提供商获得了数百万至数千万美元融资，反欺诈已经成为大数据领域一个新的热门话题。...编译 | 大文 据ChicagaoInno消息，美国反欺诈公司Precognitive于日前宣布，其获得了125万美元的种子轮融资。本轮融资由科拉松资本（Corazon Capital）领投。...Precognitive通过分析用户与在线服务之间的交互行为数据，向客户提供反欺诈预警。 其创始人Sam Bouso表示，目前Precognitive拥有三种不同的反欺诈技术以适应不同和客户与场景。...他说：“反欺诈服务有大量数据可供挖掘，大多数解决方案都专注于在交易中进行反欺诈，但我们实际上能够通过多次访问监控设备和用户活动，从而在欺诈发生之前为客户提供预警。”...今年年内，美国Signifyd、Rippleshot，国内邦盛科技、同牛科技、数美科技、冰鉴科技等数家反欺诈服务提供商获得了数百万至数千万美元融资，反欺诈已经成为大数据领域一个新的热门话题。
代码开源地址： https://github.com/rickyxume/TianChi_RecSys_AntiSpam 实践背景 1.1 思路简述 本赛题属于结构化数据二分类任务，虽然是风控竞赛，但思考方向不局限于欺诈检测或异常检测...第一阶段可以使用100w条数据，其中10w条有标签用于离线训练，5w条测试数据用于实时推理； 第二阶段可以使用第一阶段所有数据以及100w条新增数据，其中1w条有标签，5w条测试数据。...2.1 数据优化 第一大方向是数据优化，包括用黑白名单做数据增广和用特征切片做特征筛选，提高数据的数量和质量。...改进方向 竞赛后续： 尝试用GNN之类的半监督图算法 图建模实现反欺诈图算法（如 FRAUDAR[13]、RICD[14] 等），离线扩充数据再做有监督学习 BTW，RICD[14]就是本次赛题出处的论文...，其实自己那时候还是一个刚接触竞赛没多久的风控小白（其实想着考研来着呜呜呜我这个菜鸡），一切只因 Datawhale 开源分享的 baseline 进的坑，后面抱着学习的心态边秋招边打比赛，最终拿到了反欺诈方向的
反欺诈 2、所属分类 金融科技 · 风控 3、产品介绍 众安科技智能数据产品基于海量数据源和资深实战经验，为客户提供精细化风险管理及定制化模型搭建服务。...营销场景 当公司大规模推营销活动时，会经历几个营销活动高峰，高峰也可能会伴随明显的羊毛党出没，针对机器批量点击、机器刷量、垃圾注册、推广薅羊毛等欺诈行为提供设备识别解决方案，众安反欺诈产品可以在活动高峰中精准识别机器设备的羊毛党...团队聚集金融行业和互联网行业人才，核心产品与风控数据成员来自BAT、各大银行、信用卡中心及知名保险公司等，具备丰富的传统金融和互联网专家业务经验。...欺诈是整个金融行业不可避免的一环，随着行业发展，越来越多的营销行为中也会受到团伙性质下“薅羊毛”的风险。众安反欺诈正是伴随行业发展而不断迭代反欺诈策略。...众安科技是一家专注于区块链、人工智能、大数据、云计算等前沿技术研究的金融科技类公司，汇聚行业内的顶尖科研人才，并成立了复旦-众安区块链联合实验室、上海区块链企业发展促进联盟，旨在联合产学研推动区块链和人工智能技术的研究
传统的反欺诈手段通常是每遇到一次欺诈，就将其行为特点记录下来形成“规则”，再基于规则建立防范机制，通过金融机构自有业务数据进行分析建模做反欺诈风控，但由于我国目前征信体系并不完善，数据滞后性和数据不全面问题导致金融机构只能做到一定程度的预防...影响反欺诈效果的因素包括数据的来源及质量、 算法模型的有效性、 系统构架以及对应的反制措施。...图1 百融反欺诈框架 在反欺诈系统中，能否形成全面的用户画像， 进而对用户下一步的欺诈风险进行预测， 多维度和深度的大数据是必不可少的条件。...图3 反欺诈专家判断模型（规则引擎） 另一种是反欺诈机器学习模型，它指的是采用数据挖掘方法，基于历史（即已知的欺诈申请和正常申请）而建立的分类模型，通过机器训练利用海量数据来对借款人进行判断。...公司目前有近400位来自大型金融机构、知名互联网企业及国际咨询公司的精英加盟，并邀请到在大数据风控、互联网金融、保险等领域有深入研究和实操经验、并拥有丰富管理经验的资深顾问来共同推动公司发展。
前言在数字化时代，网络上的商业活动迅速增长，但与之同时，欺诈行为也在不断演化。欺诈者不断寻找新方法来窃取个人信息、进行金融欺诈以及实施其他不法行为。...IP应用场景API：背景和工作原理IP应用场景API是一种在线调用接口，具备识别IP真人度，提升风控和反欺诈等业务能力。...它基于地理和网络特征的IP场景划分技术，将IP地址划分为18种不同的应用场景，其中包括数据中心、交换中心、家庭宽带、CDN、云网络等。...IP应用场景API反欺诈潜力IP应用场景API具备多重反欺诈潜力，有助于保护在线市场不受欺诈行为侵害：IP真人度识别： 通过分析IP地址的应用场景，API可以帮助识别是否有人工干预。...数据中心和代理服务器检测： API的应用场景划分技术有助于检测是否有恶意活动来自数据中心或代理服务器，这些通常与欺诈活动相关。
前段时间，MeteoAI小伙伴参加了讯飞移动广告反欺诈算法挑战赛算法挑战大赛[1]，最终取得了复赛14/1428名的成绩。...最终比拼的是数据挖掘的能力，有时候当然还是要一些灵感和运气。充分的EDA和精细的特征工程往往是在这类数据竞赛最终胜出的关键。...所以大家一定要有意识培养数据分析，数据挖掘，特征工程，业务理解等多方面的能力，不能只会model.fit() 和model.predict()，因为这个真的谁都可以会。...而俄罗斯Yandex公司开源的 CatBoost[2]模型可直接对类别特征进行处理，在很多公开数据集上的表现都相当优异。...[1] 移动广告反欺诈算法挑战赛算法挑战大赛: http://challenge.xfyun.cn/2019/gamedetail?
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
