1cspace.com/web/projectPDF/402...
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2021-06-29 14:26:25
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本数据集是Kaggle上一个用于研究金融诈骗的数据集。
原创
2022-10-17 13:43:11
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先介绍下金融借贷业务流程：用户前来申请借贷，会先经过欺诈识别，把欺诈团伙和主观欺诈的个人拒绝掉，然后对通过的人做信用评估，最后根据额度模型，算出利润最大化时放款金额。刚才提到了团队欺诈，举个真实的例子。宜人贷在他们的财报中公布的，他们被一个团伙成功撸走了2000多单，当时宜人贷的件均4w， 一下损失了8000w！！那么如何防范这种风险呢。这就是今天要分享的图算法。图可以将这些一个个有良好记录的个体
原创
2021-03-29 15:52:59
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在线反欺诈中的Spark算法实践，基于Spark架构的实时反欺诈平台
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2021-07-26 15:26:10
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从上个世纪90年代开始，由于反欺诈领域大数据量和高时效性需求，机器学习技术得到逐步应用： Kokkinaki（1997）提出一种基于决策树逻辑的模型，其中子节点代表不同的变量，分叉路经代表满足不同的条件； Bentley（2000）运用基因算法来搭建一套逻辑规则，可以根据最大发生概率将交易行为划分为可疑和非可疑； Bolton和Hand（2002）利用对等组分析和断点
不少刚进入风控行业或想转岗的朋友可能都有过这样的困扰，需要掌握哪些代码工具，掌握的程度要求，以及在哪些工作场景是需要应用到工具。解决这类疑问，首先我们得知道有哪些工具。今天小编就以反欺诈模型为例，带大家去了解一二。全流程反欺诈模型工具应用在反欺诈模型中，主要是使用哪些工具呢？一般而言，全流程反欺诈模型主要分为数据获取、数据处理、建模、可视这四大模块。其中，无论是策略、模型还是数据分析，都需要对数据
【1】国家反诈中心App正式上线 3 月 16 日消息，国家反诈中心 App 近期正式上线，这款应用由公安部刑事侦查局组织开发。软件集合报案助手、举报线索、风险查询、诈骗预警、最新骗局曝光等多种功能于一体。当你收到可疑诈骗分子来电可疑诈骗分子发送的短信或可疑短信内容网址或安装可疑诈骗 App 应用时，它能提前预警。 【2】字节自研AI芯片3月16日消息，有
一、实验要求（1）简单应用SET工具建立冒名网站（2）ettercap DNS spoof （3）结合应用两种技术，用DNS spoof引导特定访问到冒名网站。（4）请勿使用外部网站做实验二、实验内容（一）实验准备靶机：Windows7 IP-192.168.171.132 攻击机：Kali IP-192.168.171.128 Kali网关-192.168.171.
2018-2019-2 20165204《网络对抗技术》 Exp7 网络欺诈防范实践目标本实践的目标理解常用网络欺诈背后的原理，以提高防范意识，并提出具体防范方法。实践内容（1）简单应用SET工具建立冒名网站（2）ettercap DNS spoof（3）结合应用两种技术，用DNS spoof引导特定访问到冒名网站。实践过程一、简单应用SET工具建立冒名网站首先要设置网卡为混杂模式，以便接收所有经
本文将基于不平衡数据，使用Python进行反欺诈模型数据分析实战，模拟分类预测模型中因变量分类出现不平衡时该如何解决，具体的案例应用场景除反欺诈外，还有客户违约和疾病检测等。只要是因变量中各分类占比悬殊，就可对其使用一定的采样方法，以达到除模型调优外的精度提升。主要将分为两个部分：原理介绍与其花大量的时间对建好的模型进行各种调优操作，不如在一开始就对源数据进行系统而严谨的处理。而数据处理背后的算法
文章目录实时指标计算风险态势感知系统基于统计分析的方法核心风控指标数据核心业务数据基于无监督学习的方法基于欺诈情报的方法预警系统风险数据名单体系（名单库）欺诈情报体系数据情报技术情报事件情报情报分析 实时指标计算首先，大致上都有哪些场景。设备上登录 过多的账户1 天内设备上登录的账户过多设备使用 HTTP 代理登录设备某段时间的移动距 离、账号某段时间范围内的活跃天数等（累计）在风控反欺诈业务中
本文通过利用信用卡的历史交易数据进行机器学习，构建信用卡反欺诈预测模型，对客户信用卡盗刷进行预测一、项目背景对信用卡盗刷事情进行预测对于挽救客户、银行损失意义十分重大，此项目数据集来源于Kaggle，数据集包含由欧洲持卡人于2013年9月使用信用卡进行交的数据。此数据集显示两天内发生的交易，其中284,807笔交易中有492笔被盗刷。数据集非常不平衡，积极的类（被盗刷）占所有交易的0.172％。因
文章作者：携程技术团队编辑整理：Hoh内容来源：《携程人工智能实践》导读：支付欺诈风险是携程金融风控团队的主要防控对象，它一般是指用户卡片信息或账号信息泄露后，欺诈分子利用这些信息在携程平台进行销赃，侵害用户资金安全，给用户和携程平台带来损失。携程金融风控团队需要在不影响正常用户自由出行的前提下，对这样的风险交易进行精准识别并实时拦截，从而保护用户资金安全。支付欺诈风险具备以下3点特性。1. 高对
原创
2021-03-26 21:44:47
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在互联网业务开展的过程中，经常面临着黑产的批量攻击，这种攻击渗透在业务链路的各个环节，如注册、登录、营销、交易等等，团伙欺诈对互联网业务开展构成了巨大威胁。团伙欺诈发生时，同一团伙的账号间会存在或显性或隐性的关联，通过深入挖掘这些关联关系，构建账号间的关系网络，可以将这些欺诈团伙一网打尽。图是表示事物之间关联关系的有效方式，包括节点和边。节点是一种实体，可以是账号，也可以是设备、手机号等，而边表示
比赛介绍：通过比赛提供的50万次点击数据来预测用户的点击行为是否为正常点击，还是作弊行为。通过点击欺诈预测的方法，可以帮助商家鉴别点击欺诈，锁定精准真实用户。这次比赛参考了https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/1206845 的方案，在划分训练集和验证集上进行了修改尝试，尝试划分训练集：验证集=90:10；95:5；80：20。 95：
## 反欺诈 HDFS HBase
在大数据领域，反欺诈一直是一个重要的课题。随着技术的不断发展，对于防范欺诈行为的需求也越来越迫切。HDFS（Hadoop Distributed File System）和HBase（Hadoop Database）是两个非常流行的大数据存储解决方案，它们可以帮助我们有效地进行反欺诈分析。
### HDFS 和 HBase 简介
HDFS 是一个分布式文件
项目名称：金融反欺诈（信用卡盗刷）项目概述：本项目通过利用信用卡的历史交易数据进行机器学习，构建信用卡反欺诈预测模型，提前发现客户信用卡被盗刷的事件。项目背景：数据包含了由欧洲持卡人于2013年9月使用信用卡进行交易的数据。此数据集显示两天内发生的交易，其中284807笔交易中有492笔被盗刷。 数据集非常不均衡，积极的类（被盗刷）占所有交易的0.172%。 它只包含作为PCA转换
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2023-08-09 19:32:38
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交易欺诈简介交易欺诈一般是指第三方欺诈，即所发生的交易非持卡人本人意愿的交易。通常是不法分子利用各种渠道窃取卡信息，进行伪造卡作案。第三方交易欺诈的特点：使用他卡；在最短时间内大量用卡；一定以获利为目的；一般有区域集中性。交易反欺诈模型的特点和难点：海量数据计算、小概率事件、欺诈模式变化快、数据一般是割裂的。交易欺诈风控技术 交易识别方法，主要有风控规则引擎、异常检测、机器学习方法等。
以上
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2023-09-01 21:43:21
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基础准备一、风控建模分类授信类建模反欺诈建模二、反欺诈建模和授信建模的不同什么是欺诈？什么是反欺诈？这一切都是由业务场景所决定。反欺诈底层是什么？不仅要与相类似的数据比较，还需要与自己相比较。也即是说反欺诈的核心是在寻找与欺诈相似的同时，寻找“正常”中的异常。怎么做？有监督，无监督，策略。 三、无监督 图算法模型（社交网络算法、知识图谱等）图数据库（审核策略使用） 四
随着股民的专业素养越来越强，我们也开始从侧重基本面分析转向了侧重基本面+技术面分析，那技术面分析的第一步就是要有大量的对应股票的数据~那老 amy 就提出问题，大家需要如何利用 Python 去获取数据呢？兄得们估计立马就会想到自己去撸一个爬虫~实际上，duck 不必，我们强大的 Python 的先锋们早就发现了这个问题，所以封装了很多关于财经数据的接口(当然其本质还是爬虫哈)，比如：pandas
