近年来，随着数字化转型的深入，NLP（自然语言处理）在各个领域的应用越来越广泛，其中，NLP欺诈检测已经成为一个重要的研究方向。这种技术可以有效识别和阻止潜在的欺诈行为，保护用户和企业的利益。本文将详细阐述NLP欺诈检测的问题解决过程，包括背景定位、演进历程、架构设计、性能攻坚、复盘总结与扩展应用等内容，帮助大家全面理解这一领域的技术框架和实施路径。
### 背景定位
在一个数字化商业环境中，
地址：https://www.kaggle.com/mlg-ulb/creditcardfraud数据概述数据集包含2013年9月欧洲持卡人通过信用卡进行的交易。该数据集显示了两天内发生的交易，在284,807笔交易中，我们有492起欺诈。数据集高度不平衡，阳性类别（欺诈）占所有交易的0.172％。它仅包含数字输入变量，它们是PCA转换的结果。遗憾的是，由于机密性问题，我们无法提供有关数据的原始功
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2023-12-29 13:07:48
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即使是很好的实现了TCP/IP协议，由于它本身有着一些不安全的地方，从而可以对TCP/IP网络进行攻击。这些攻击包括序列号欺骗，路由攻击，源地址欺骗和授权欺骗。本文除了介绍IP欺骗攻击方法外，还介绍怎样防止这个攻击手段。
上述攻击是建立在攻击者的计算机（包括路由）是连在INTERNET上的。这里的攻击方法是针对TCP/IP本身的缺陷的，而不是某一具体的实现。实际上，IP 欺骗不是进
Apache Flink 提供了 DataStream API 来实现稳定可靠的、有状态的流处理应用程序。Flink 支持对状态和时间的细粒度控制，以此来实现复杂的事件驱动数据处理系统。这个入门指导手册讲述了如何通过 Flink DataStream API 来实现一个有状态流处理程序
原创
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2024-02-27 10:31:03
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构建一个流量欺诈检测的机器学习模型通常包括以下步骤：数据收集与准备：收集流量数据，并进行预处理。特征工程：提取和选择特征。数据分割：将数据分为训练集和测试集。模型选择与训练：选择合适的机器学习算法，并进行模型训练。模型评估：评估模型的性能。模型部署与监控：将模型部署到生产环境，并进行持续监控。步骤详细说明1. 数据收集与准备从数据库或日志中收集流量数据，可能包含以下信息：用户ID访问时间访问网站/
原创
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2024-06-27 09:38:23
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作者 | Kurtis Pykes译者 | Sambodhi策划 & 编辑 | 刘燕在现实世界中，欺诈检测是一个非常普遍且具有挑战性的问题。本文最初发表于 Towards Data Science 博客，经原作者 Kurtis Pykes 授权，InfoQ 中文站翻译并分享。机器学习是人工智能的一个子集，它赋予了系统从经验中自动学习和改进的能力，无需进行显式编程。如此说来，我们（人类）已经
原创
2021-03-27 20:54:23
328阅读
在支付圈里混不懂这些行业术语 都没脸说自己是做支付的！
一.什么是限额？POS机限额常见与对私账户结算的商户，如单笔交易限额，或单卡交易限额，或每日到账限额等根据收单方不同的风险控制政策做出不同的限额要求以降低非法交易的风险。二.什么是跳码？所谓的
【目前保险欺诈现象】随着保险产品、服务的更新换代及信息传播技术的迅猛发展，保险欺诈也日益呈现出了专业化、团伙化、区域化、复制化、虚拟 化、复杂化等特征。关注反欺诈能力，防范和化解保险欺诈是保险业长远经营与银保监监管亟需解决的问题。据《中国保险报》权威报道，我国保险业前期开发的某些险种因被欺诈导致的赔款最高达保费收入的50％，全部理赔案件中被各种类型的欺诈导致的赔款支出约为10％-30％，当然其中也
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2024-01-07 17:03:09
93阅读
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.
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2024-01-31 16:00:02
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欺诈检测中的不平衡分类解决方案
原创
2022-11-06 00:13:20
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# 如何实现“机器学习模型检测信用卡欺诈”
## 一、流程图
```mermaid
flowchart TD
A(数据准备) --> B(建立模型)
B --> C(模型训练)
C --> D(模型评估)
D --> E(模型部署)
```
## 二、步骤及代码示例
### 1. 数据准备
在这一步，你需要准备包含信用卡交易数据的数据集，并对数据进行预处理
原创
2024-06-27 05:27:49
87阅读
本文档用于指导软件开发者为开发软件工程课程设计项目，进一步定制软件开发的细节问题，以达到具体化软件开发
原创
2022-07-04 19:23:45
90阅读
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
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2024-01-25 21:26:15
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我们现在经常用信用卡或者其他无现金的支付方式，或多或少的都会接触到信用卡欺诈的事情。信用卡欺诈有两大类，第一类就是持卡人故意欺诈，第二类是被坏人钻了空子，盗用你的信用卡信息造成了损失（这个损失一般会由信用卡公司承担）。我们这里要讨论的是第二类，就是被坏人钻了空子的情况。 具体说一下财产损失的问题。至少在美国，法律非常保护消费者。法律规定，未授权的信用卡
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2023-12-03 19:13:10
105阅读
上次分享了非常牛逼的不需要介质就能进行团伙挖掘的算法，大家都说是个好算法，但是实现细节还是有些问题。一、梳理已有或者想应用的场景首先需要梳理满足该算法数据条件的场景，最少的条件就是：用户+时间戳。举例一些具体的场景，大家感官更明显。用户下单环节（A、B用户多天总是在较短的时间内购买商家A，然后是商家B）用户A 2021-11-16 21:22:02 商家A用户B &nbs
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
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2023-12-20 18:02:37
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说到阿里云的反欺诈服务，可能对于我们并不陌生，就是我们去淘宝上面会遇到的滑动验证，在这里不得不说一下为什么要用这个滑动验证，目的就是为了防止羊毛党的薅羊毛行为。 对搜集各大电子商城、银行、实体店等各渠道的优惠促销活动、免费业务之类的信息产生了浓厚的兴趣。他们有选择地参与活动，从
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2023-11-14 15:04:06
119阅读
项目实战：案例实战信用卡欺诈检测 案例背景和目标 样本不平衡解决方案 1.下采样 2.过采样 numpy有个reshape函数，[2,3]形状的矩阵如果reshape(-1,2)表示转换成多少行，2列。 对与不均衡的样本数据，如果不对样本数据进行上述处理处理，结果会怎样呢？答案是模型导致的误差会很大
原创
2021-07-22 09:58:14
393阅读
# 带有图特征的机器学习欺诈检测示例
在当今数字时代，欺诈行为已经成为一个严重的问题。为了保护个人和企业的利益，欺诈检测变得至关重要。近年来，机器学习技术在欺诈检测领域取得了显著的进展。特别是，利用图特征来识别欺诈行为已经成为热门研究领域。本文将介绍带有图特征的机器学习欺诈检测示例，并提供相应的代码示例。
## 图特征和欺诈检测
在传统的欺诈检测方法中，常常将数据表示为向量的形式，然后使用基
原创
2023-07-19 20:23:28
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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
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2023-11-26 08:03:27
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