大数据融合时代运营商构建反欺诈堡垒

随着互联网的飞速发展,互联网经济已经成为我国不可或缺的主要经济支柱之一.由于互联网产业和技术发展更新的速度极快,已远远超过以往任何的经济形态,而监管者所需的法律法规又较为滞后,使得互联网欺诈行为时有发生,一条黑色产业链条已经形成规模,严重影响了互联网经济秩序的正常发展.本文旨在从电信运营商大数据的先天优势进行分析,利用其真实性、时效性、高公信力、可利用性等数据特点,通过研究运营商的数据优势、数据类型、数据处理、数据分析,向互联网企业提供事前、事中、事后的风险防控建议,有效避免经营风险,为互联网经济发展构筑坚实堡垒.     

电信反欺诈系统的设计与实现

伴随着通信网络技术的演进,不法分子利用移动通信网络进行电话骚扰的现象日益增加,诈骗运作模式日趋专业化、产业化,实施手段也越来越智能化,对社会安定造成了不良影响.为了有效拦截电信欺诈行为,电信运营商利用大数据能力构建了智能反欺诈系统.该系统在技术层面实现了对现网数据准实时分析、多种欺诈电话识别模型、涉嫌违规号码自动处置等...     

大额保险大数据智能反欺诈系统设计

为了更好地识别针对大额保险的欺诈行为,总结了大额保险的主要风险类型,明确了大额保险反欺诈系统的主要构建方向.基于Apriori算法提出了大额保险大数据智能反欺诈系统模型,重点分析了数据统计识别、保险欺诈规律挖掘、保险欺诈行为识别.构建的大额保险大数据智能反欺诈系统经实证运行,结果表明,基于Apriori算法构建的大额保...     

集成学习在互联网借贷反欺诈中的应用研究

本文介绍了基于集成学习的互联网借贷反欺诈方法的研究。互联网借贷反欺诈是互联网金融领域中的一个重要研究方向,传统的互联网借贷反欺诈算法大多基于规则。本文主要使用了多种机器学习算法训练反欺诈模型,并结合模型原理与场景特点分析了各模型性能上的差异,给出一种适合借贷反欺诈问题的交叉特征加权的模型集成策略。     

面向大数据的在线特征提取研究

在大数据环境下,当利用机器学习算法对训练样本进行分类时,训练数据的高维度严重制约了分类算法的性能。文中应用L1准则的稀疏性,提出了一种在线特征提取算法,并用该算法对训练实例进行分类。利用公开数据集对算法的性能进行了分析,结果表明,提出的在线特征提取算法能准确地对训练实例进行分类,因而能更好地适用于大数据环境下的数据挖掘。     

大模型数据集现状与对电信运营商的启示

近来,大模型已成为人工智能产业的焦点所在,Al三驾马车之一的数据集重要性凸显.本研究收集了国内大模型数据集的相关信息,总结发现当前国内大模型数据集主要来源包括公开、自有、合作、采购;目前数据集存在公开数据量不足、数据管理分散、数据私域化问题.针对相关问题,建议电信运营商培养输出高质量数据集能力,并加强产业合作,打造数据开源环境.     

基于CNN的人脸反欺诈的框架研究与实现

随着5G的发展和信息技术的推广,人脸识别和反欺诈越来越受到重视,但市面上现有的人脸识别系统在技术上存在采集数据不完整、识别风险管理存在漏洞等问题,同时人为的欺诈行为也越来越常见。为防止人脸识别系统将假人识别为真实人脸用户,本文提出基于卷积神经网络的人脸反欺诈算法框架,最终实现自动化的人脸反欺诈识别技术。实验结果表明,该方法的准确率达到73.23%。     

基于链上数据的区块链欺诈账户检测研究

针对区块链上存在的欺诈账户给交易带来的安全问题,提出了基于机器学习的欺诈账户的检测及特征分析模型,将以太坊上真实的链上数据进行特征提取后作为模型的数据来源,通过对不同的机器学习方法进行比较得到最优模型并进行迭代训练以获得最佳的预测模型,同时引入SHAP值对数据特征进行分析。实验结果表明,基于XGBoost的欺诈账户检测模型在RMSE、MAE和R²三组指标上达到了0.205、0.084和0.833,优于其余的对比模型,并结合SHAP值识别出预测欺诈账户的关键因素,为区块链的交易安全提供决策参考。     

数据仓库技术及其在电信反欺诈中的应用

介绍了电信欺诈问题的严峻现状,并对其表现形式和特征进行了分析和概括;接着介绍了数据仓库技术的概念和特征,以及在电信反欺诈领域的应用,提出了一个电信反欺诈系统架构,探讨了建设基于数据仓库的电信欺诈分析系统所要注意的问题;最后对此研究领域作了简要总结。     

大数据机器学习系统综述

机器学习需要有大量的背景数据作为训练集,而大数据技术正好给机器学习带来了这样的大量数据训练集。结合机器学习和大数据技术,为了实现高效的大数据机器学习而设计的大数据机器学习系统面临着诸多的技术问题。大数据机器学习系统成为大数据技术和机器学习领域研究的重要课题。本文介绍了大数据机器学习系统应该具有的概念、特征及相关典型的大数据机器学习系统。     

序列分析和信用卡反欺诈中的应用

描述了序列分析方法在信用卡反欺诈中的应用，并通过实例以及使用两种工具进行比较。     

大数据背景下的机器学习算法应用研究

大数据背景下,机器学习和数据分析是利用大数据为人类服务的重要手段。本文阐述了机器学习算法的使用 步骤、特征维度的提取方法、特征模型建立的理论支撑,以及模型融合所占的权重。针对当前大数据下机器学习算法的关键技 术,对其发展前景进行了展望。     

基于机器学习模型的大数据挖掘优化算法

大数据分析的方法有很多,借助机器学习模型对大数据进行挖掘优化是现今较为有效的方法。基于此,笔者提出基于机器学习模型的大数据挖掘优化算法,以机器学习技术为基础,建立分布式挖掘模型,通过计算数据相异度,完成数据挖掘中心的优化。实验结果表明,本设计算法在总计算量和预测准确度上均胜于传统算法,证明了方法的有效性和实用性。     

基于大数据时代的AI模型推演评估应用的研究

随着大数据时代的到来,人工智能（AI）在各个领域的应用越来越广泛。本文将探讨如何利用大数据和AI模型进行推演评估应用于研究。首先介绍大数据与AI结合研究的意义,然后讨论AI模型推演评估的基本概念和流程。接着,探讨大数据在推演评估中的应用,并分析其优势和挑战。最后,总结大数据时代下AI模型推演评估应用于研究的影响和前景,为大数据和人工智能的发展提出相关的思路。     

基于大数据的微课评价模型研究与实践

近年来,微课评价模型在我国得到了快速的发展,并且在大数据的推动下微课评价模型上升到了一定的高度。基于此,详细分析了微课评价方法,微课评价原则和要点,并且在大数据背景下提出了一些多评价方法,主体多评价内容的评价模型,在一定程度上实现了数据化的客观评价,促进我国微课评价模型的快速发展。     

基于大数据的水闸安全评价与预测研究

针对传统评价数据源单一、综合性和智能化不高的问题,在水闸安全评价相关理论、方法和应用经验的基础上,引入大数据理论与机器学习技术,协同应用多种水闸运行管理数据,设计了水闸安全评估及预测大数据总体应用框架,阐述了关键技术的实现方法,重点论述了基于大数据的机器学习模型库的建设流程。利用大数据和机器学习技术,建立基于大数据的水闸安全评价与态势预测的智能化应用模型,具有很好的技术支撑和应用价值。     

基于改进的MobileNet的移动端人脸反欺诈

文章研究提出基于改进的MobileNet开展人脸反欺诈的方法,能够有效区分真实人脸和虚假人脸,发现人脸识别中的展示攻击现象。在人脸反欺诈公开数据集中验证可知,在本研究所实现的深度学习模型其所需要的判断时间不显著增加的情况下,指标明显提升,更加适合部署在硬件性能有限的移动端设备中。     

运营商大数据对外运营的研究

大数据是当前社会非常热门的话题,其价值已经被各行各业普遍接受。大数据时代已经到来,电信运营商也 迎来了大数据时代的重大机遇。本文从运营商的角度综合分析大数据的价值与存在的挑战,结合市场与行业的需求,对大数 据业务模式进行研究,提出以“群体类数据服务”为切入点的四种对外运营的业务模式,同时针对大数据的信息安全问题提出 若干建设性意见。     

大数据背景下机器学习研究

随着大数据时代的到来,海量数据处理具有复杂性、多样性、高维性等特点,数据挖掘难度大,传统的机器学习算法已无法很好地处理大数据问题,在此背景下机器学习算法研究成为热点。基于此,笔者分析了当前机器学习的关键技术,并运用分治算法、聚类算法、并行计算等技术让数据变得更有条理性,有效降低了数据处理分析的难度,大大提高了机器学习的能力。