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2021-06-12 03:11栏目:安全

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这是我系列文章的第三部分,关于在欺诈检测中使用人工智能和机器学习的五个关键点。在许多专业领域(医学、法律、建筑等),都有通才和专家。这同样适用于行为分析的开发;有通用的建模技术和高度专业化的技术。例如,高防御ddos,您的通信提供商可能会使用行为模型来发现您可能在未来90天内离开他们的服务的迹象。或者一个在线游戏网站可以使用一般的行为分析来识别需要干预的用户。虽然人类行为似乎是一个普遍的概念,但在一个领域有效地检测异常行为的能力并不是另一个领域有效性的标志。在欺诈检测中,华为ddos防御命令,人工智能依赖于原始数据和预测性特征,这些数据和特征作为生成分数的模型的输入。这些特征表示数据中的推断模式或关系,我的世界防御ddos,这些模式或关系通常是通过机器学习发现的。具有欺诈领域丰富知识的数据科学家通过评估和细化预测特征的权重、部分和组合来改进这一发现过程,以实现欺诈分析的最佳性能。领域知识的重要性许多欺诈分析提供商选择忽略领域知识在模型开发过程中的重要性。相反,他们依赖于一般的行为模型,免备案cc防御,这些模型必须学会在相对较少的案例基础上,慢慢地识别欺诈模式。考虑这个例子:一位来自加利福尼亚州萨克拉门托的42岁妇女经常在国内旅行。她正试图从首尔的自动取款机中取出相当于300美元的现金。你的欺诈系统只有不到一秒钟的时间来确定风险。这是反常行为吗?可能是的。这相对容易确定。但这是否意味着欺诈?这是一个更为棘手的问题,只有经过大量数据磨练的专业欺诈分析,才能准确评估。为了保持积极的消费者体验,必须使用专门的欺诈分析来评估"棘手"的问题。这就是高级分析、欺诈特定预测特征和自适应能力与一般行为分析相分离的地方。在一个实时支付处理和快速变化的消费者偏好的世界中,通用的行为模型不足以解决跨渠道、企业欺诈问题。毕竟,一个人选择何时以何种方式进行交易,并不像他或她取消健身俱乐部会员资格的可能性那么可预测。当将通用行为模型指向欺诈用例时,存在重大的财务和声誉风险。关键4是在模型开发和培训中利用大型数据集。关注这篇文章,在Twitter@FraudBird上关注我。更多信息:回顾要点1:将有监督和无监督的人工智能模型整合到一个连贯的策略中回顾关键2:在欺诈检测中应用行为分析回顾关键4:利用大型数据集开发模型回顾关键5:自适应分析和自学习人工智能下载我们的白皮书,在欺诈检测中使用人工智能和机器学习的5个关键。

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