4月11日，由O'Reilly與Intel AI共同舉辦的人工智能大會在北京召開。

這幾年，人工智能火爆，最終從大學實驗室的圈子走出，成為軟件開發(fā)人員工具集的重要組成部分，也成為主流公司的關(guān)注點。相對于學術(shù)會議中展示的研究成果，業(yè)界對于人工智能的應(yīng)用有緊迫的需求。這也是本屆人工智能大會舉辦的目的，即如何讓人工智能技術(shù)落地在現(xiàn)實場景。

本屆大會邀請到了眾多知名人工智能科學家、學者、教授、企業(yè)代表等知名業(yè)內(nèi)人士。這些專家專注于人工智能的不同領(lǐng)域，并分享自己領(lǐng)域內(nèi)專業(yè)的成果，現(xiàn)場思想火花碰撞。DataVisor作為領(lǐng)先的人工智能科技創(chuàng)新公司也受邀參加，并分享了“在欺詐檢測中的應(yīng)用人工智能”的主題。

演講中，DataVisor解決方案架構(gòu)師崔宏宇(Hongyu Cui)從四個方面詳細分析了在線欺詐領(lǐng)域的一些狀況，包括欺詐現(xiàn)狀、欺詐技術(shù)手段、反欺詐面臨的挑戰(zhàn)，以及最新的反欺詐技術(shù)。

欺詐無處不在、技術(shù)也日益多變

總體而言，欺詐正愈演愈烈。從起初的電商領(lǐng)域，如我們熟知的刷單、薅羊毛，攻擊者一般是個人，發(fā)展到現(xiàn)在，欺詐幾乎無處不在，社交、游戲、電子商務(wù)、搜索……只要在互聯(lián)網(wǎng)上就有可能發(fā)生欺詐。與此同時，攻擊行為也發(fā)生了巨變，它們有組織、有預(yù)謀、掌握各種先進技術(shù)、面向各個業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)。

崔宏宇(Hongyu Cui)重點列舉了當前應(yīng)用非常廣泛的三大攻擊手段，包括設(shè)備刷機、IP造假和養(yǎng)號。刷機是通過各種技術(shù)手段，為設(shè)備創(chuàng)建新的標識符，從而充當多臺設(shè)備來使用。弊端顯而易見。舉個例子，一個App開發(fā)商，想通過一些市場推廣促進用戶下載，如果遇上刷機這種情況，那營銷費用就浪費了，因為這并不是真實的用戶。

IP造假與設(shè)備刷機有些類似。最常見的就是一臺設(shè)備通過不斷變更IP地址來躲避相應(yīng)的檢測系統(tǒng)，來謀取非法暴利，比如虛假點擊。而云計算服務(wù)商的出現(xiàn)，又給了欺詐者可趁之機進行IP造假，數(shù)據(jù)顯示，18%來自云服務(wù)商的賬戶是欺詐性的。更棘手的是，IP造假和設(shè)備刷機經(jīng)常結(jié)合使用。

養(yǎng)號，從單個的用戶行為來看，與我們自己使用的賬號并沒有什么差異，但看似正常的這些賬號可能會潛伏幾天、幾個月甚至幾年，一旦被喚醒時，它們就是一個個攻擊者。DataVisor統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，44%的欺詐賬戶在7天甚至更長時間保持睡眠狀態(tài)，37%的賬戶在三個月甚至更長時間內(nèi)都不會采取行動。

毫無疑問，欺詐者變得越來越狡猾，反欺詐正面臨更多挑戰(zhàn)。在崔宏宇(Hongyu Cui)看來，挑戰(zhàn)主要集中在三點，一是欺詐者越來越像正常用戶，這導致傳統(tǒng)基于規(guī)則、黑名單、IP等的反欺詐解決方案失效;二是欺詐變化太快，沒人會告訴你明天的欺詐是什么樣子，這使得反欺詐相對滯后;三是需要檢測的數(shù)據(jù)量太大，原有系統(tǒng)難以招架。

DataVisor一招制勝

基于對欺詐現(xiàn)狀的理解和認識，DataVisor獨有的無監(jiān)督反欺詐算法，其最大的特點是無需人工干預(yù)，就能自動識別惡意賬戶、事件之間的細微關(guān)聯(lián)，并自動建立相應(yīng)的規(guī)則和應(yīng)對機制。

崔宏宇(Hongyu Cui)舉例，一個欺詐團伙利用從各種渠道獲取的信息申請新的信用卡，這個過程中填寫的各種信息。如果只分析圖一的信息，都是合法用戶，基于規(guī)則的一些反欺詐系統(tǒng)根本無從判定。即便加上第二張圖的信息，常見的以IP黑名單、郵箱黑名單為檢測機制的反欺詐系統(tǒng)也幾乎沒什么作用。

圖一、姓名、年齡、住址、郵箱等

圖二、姓名、IP、設(shè)備類型、瀏覽器等

事實上，這些賬戶都是欺詐賬戶。申請相同的卡片類型、所有IP都來自數(shù)據(jù)中心、一樣的手機且都是舊版本的、一樣的操作系統(tǒng)、一樣的瀏覽器，這些在傳統(tǒng)單個查看的反欺詐系統(tǒng)里都會被定義為正常用戶，而在DataVisor無監(jiān)督機器學習算法中均能成功檢測，并自動形成相應(yīng)的規(guī)則和應(yīng)對機制。

除此之外，DataVisor無監(jiān)督機器學習平臺基于Spark、Hadoop、HBase、ES等多種大數(shù)據(jù)處理框架，擁有超高的處理計算效率，可同時處理數(shù)十億事件的數(shù)據(jù)分析工作。

綜上，DataVisor反欺詐解決方案能充分應(yīng)對當前的挑戰(zhàn)。也正因為此，DataVisor在全球受到了多家中大型企業(yè)的認可。截至當前，DataVisor已經(jīng)覆蓋全球超過20億終端用戶，其客戶包括Pinterest、Yelp、阿里巴巴、大眾點評、今日頭條、獵豹移動、餓了么和Tokopedia等全球最大的金融機構(gòu)和互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)。

同時，DataVisor多次獲得行業(yè)認可，比如，榮獲Frost &Sullivan 2017技術(shù)創(chuàng)新獎，在IFPI2017上獲得金融科技反欺詐杰出方案獎，在2017中國財經(jīng)峰會上被評為2017年最具成長性公司，品途集團2017年度商業(yè)影響力大數(shù)據(jù)領(lǐng)域新銳企業(yè)TOP10，美國SINET安全領(lǐng)域2016創(chuàng)新獎等。

關(guān)于DataVisor

DataVisor是提供在線欺詐和金融犯罪檢測服務(wù)的領(lǐng)先企業(yè)，致力于利用最先進的人工智能技術(shù), 尤其是無監(jiān)督學習算法以及大數(shù)據(jù)應(yīng)用，最大程度保護用戶和企業(yè)。DataVisor總部位于美國加州山景城，在中國北京和上海設(shè)有辦公室。2015年10月，DataVisor宣布獲得由GSR與New Enterprise Associates領(lǐng)投的A輪融資;2016年5月，獲得元生資本的B輪投資，并同年成立中國分公司。2018年2月，獲得由紅杉資本中國基金領(lǐng)投的四千萬美元C輪融資。

崔宏宇(Hongyu Cui)

現(xiàn)任DataVisor高級算法工程師，自2015年起，負責使用分布式無監(jiān)督機器學習算法進行欺詐分析，負責過如Pinterest、Yelp、阿里巴巴和獵豹移動等世界上最大的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)上的大規(guī)模注冊、虛假內(nèi)容、垃圾郵件、欺詐交易和虛假應(yīng)用安裝等場景 。目前主要的經(jīng)驗領(lǐng)域有模型調(diào)整、特征工程和算法開發(fā)。崔宏宇擁有在愛荷華州立大學的博士學位，在博士期間的研究方向為數(shù)據(jù)分析和結(jié)構(gòu) - 性能建模等。

生成海報

免責聲明：本網(wǎng)站內(nèi)容主要來自原創(chuàng)、合作伙伴供稿和第三方自媒體作者投稿，凡在本網(wǎng)站出現(xiàn)的信息，均僅供參考。本網(wǎng)站將盡力確保所提供信息的準確性及可靠性，但不保證有關(guān)資料的準確性及可靠性，讀者在使用前請進一步核實，并對任何自主決定的行為負責。本網(wǎng)站對有關(guān)資料所引致的錯誤、不確或遺漏，概不負任何法律責任。任何單位或個人認為本網(wǎng)站中的網(wǎng)頁或鏈接內(nèi)容可能涉嫌侵犯其知識產(chǎn)權(quán)或存在不實內(nèi)容時，應(yīng)及時向本網(wǎng)站提出書面權(quán)利通知或不實情況說明，并提供身份證明、權(quán)屬證明及詳細侵權(quán)或不實情況證明。本網(wǎng)站在收到上述法律文件后，將會依法盡快聯(lián)系相關(guān)文章源頭核實，溝通刪除相關(guān)內(nèi)容或斷開相關(guān)鏈接。