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2021-06-12 00:21栏目:行业

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最近对人工智能和机器学习的迷恋让我们中的一些(天生聪明的)人类对这些技术在欺诈分析更广泛领域中所扮演的角色感到困惑。在这篇博文中,我解释了它们的用法,特别是在开放银行革命中它们将如何运作。来源:FICO博客一般来说,欺诈分析可以被定义为一个多学科领域,它结合了许多定量科学,以便更好地理解欺诈,例如通过商业智能(BI),并通过数据科学开发有效的欺诈检测解决方案。欺诈分析是一个涵盖了许多技术的总括术语-让我们看看这两大类。商业智能在欺诈管理领域,BI可以被认为是一个描述性的绩效报告者。它总结了可用的数据,为业务领导和欺诈经理提供业务仪表盘和见解,以便他们能够做出更明智的决策。例如,这可能涉及分析欺诈策略规则的性能。为了让BI完成它的工作,您需要一个健壮的数据仓库体系结构,以便可以方便地访问数据以实现管理信息(MI)。MI涉及创建执行仪表盘、数据可视化、数据故事讲述和任何其他报告方法。数据科学数据科学涉及一组更复杂的技术,用于执行预测性和规定性分析。预测分析侧重于预测未知事件的未来(或者,在欺诈的情况下,预测当前事件的结果)。规范性分析涉及到根据这些预测结果选择最佳行动方案。不同类型(种类)可用数据的增加(数量)和经常到达流(速度)的数据导致了大数据工具(如Hadoop和Kafka)的发展。关键的是,大规模DDoS攻击最佳防御点,传统的数据存储和处理系统的效率不足以处理上述三种大数据。一旦进入大数据存储区,日本高防cdn,分析师就可以处理这些数据,并了解在检测欺诈时可预测的特征。人工智能与机器学习可以说,当今欺诈分析中最令人兴奋的技术是人工智能(AI)、机器学习和深度学习。人工智能涉及到以计算机化和高效的方式实现人类思维过程。机器学习是与算法科学相关的人工智能的一个子集。机器学习是一组大量的算法技术,可以用来提取人类找不到的数据中的复杂关系。深度学习是一类机器学习算法,专门致力于构建"深层"(多层)神经网络,这是一种广泛用于欺诈检测的人工智能形式。机器学习有三种主要类型:监督学习的重点是从标记的历史数据中进行推断,其中标记的数据可以表示,防御ddos攻击书籍,例如,华为ddos防御命令,过去被发现是欺诈或真实的交易。无监督学习用于从没有标记响应的实例组成的数据集中进行推理。半监督学习是前面描述的两种类型的结合,它可以同时使用有标记的和未标记的数据。监督学习还不适用于开放银行业务,因为历史数据尚不可用,而且开放银行业务在采用方面的演变仍然不清楚。因此,无监督机器学习为那些没有大量欺诈和非欺诈交易数据数据存储的公司提供了一个有价值的选择。他们可以构建数据集,预期这些数据集将模拟即将到来的开放银行环境或从以前的开放银行业务发布中获益。了解更多我写了三篇白皮书,更详细地描述了FICO®Falcon®平台如何使用欺诈分析,特别是AI和机器学习来应对开放银行业革命。开放银行:行为分析的流式分析。了解流式分析和机器学习如何为每个客户创建一个考虑其典型和最常见行为的行为概要文件。开放银行:多层自校准模型(MLSC)。了解无监督机器学习和自校准异常值分析的用途,这些分析可根据预测特征分布的变化实时捕获行为异常值。深度学习:模型监控的自动编码器。了解如何使用深度学习方法来监视机器学习模型(包括上述MLSC模型)的操作行为。问题?请使用下面的评论框。

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