无监督机器学习，横空出世

发布时间：2019-07-22 21:38:19 所属栏目：政策来源：未知

导读：在注册过程中乔装打扮成正常注册用户的黑产账户越来越多，对于大量群组欺诈无法做到准确检测，对于潜伏坏用户无法提前预警。虽然也采用社交网络分析和有监督学习来挖掘风险，但有监督学习由于只能识别已知欺诈，滞后性比较强。而坏人的手法又变化多端，层出

在注册过程中乔装打扮成正常注册用户的黑产账户越来越多，对于大量群组欺诈无法做到准确检测，对于潜伏“坏”用户无法提前预警。虽然也采用社交网络分析和有监督学习来挖掘风险，但有监督学习由于只能识别已知欺诈，滞后性比较强。而坏人的手法又变化多端，层出不穷，所以只能检测到有限的欺诈用户。魔高一尺，道高一丈。这个时候，无监督机器学习反欺诈AI技术作为传统风控手段的创新性的突破，就起到了巨大的作用。在AI领域，无监督机器学习的独特优势在于，不用通过历史标签，也不需要使用专家规则，由于其是基于用户基本信息和行为信息聚类分析判断，可以有效识别未知欺诈和新型欺诈。无论是日常购物还是6.18以及双11这种大促的关键时刻，DataVisor维择科技独有的无监督机器学习引擎赋能下的反欺诈AI平台均可以发现大批账户注册时所出现的各类“不同寻常的行为”，而这些行为往往都来自各种恶意账户，正是“坏”注册用户不法占用用户优惠券和秒杀促销的黑手! 注册是所有欺诈场景的入口，在此阶段查封批量注册、恶意注册，在源头阻挡后续攻击，在最早期辨识出“坏”用户，做到未雨绸缪，防患于未然。 2018年，GG开始将其注册用户数据在脱敏后，导入到DataVisor维择科技的反欺诈平台。原始数据只有十几个维度特征，经过反欺诈平台的自动衍生之后，可以获得上百个新的特征。之后这些全方位描述账号的特征进入到DataVisor无监督检测引擎，引擎通过对特征自动分析，在高维空间对所有新注册账号进行聚类，并自动检测高度关联的可疑聚类，最终输出可疑欺诈群组。与传统欺诈检测方法往往只有一个分数不同，DataVisor无监督检测引擎最终输出的是欺诈团伙，除了有分数之外，还会输出所有相关联的账号以及他们之间的可疑关联特征，也就是被检测为欺诈团伙的理由。这种可解释性，为客户审核提供了有力的依据。 DataVisor维择科技独创所赋能的无监督机器学习AI技术，通过用户注册行为的不同特征进行分析和判断，可以针对GG电商各种渠道新用户注册，都能通过用户注册行为的不同特征进行分析和判断，无死角防范，提前风控，迅速发现并打击黑产分子，把每一项危险扼杀在萌芽中! 要知道，无监督机器学习之所以厉害，就是因为它不是孤立的检测某一单个欺诈事件或帐户，而是可以全局检测蓄意发起恶意攻击的潜在欺诈团伙它检测的不是哪种具体的欺诈行为，而是检测所有可能会出现问题的有团伙聚集行为准备做某些事情的所有群体。 DataVisor维择科技的AI工程师发现，虽然账户注册每天都有千千万万，但有一个普遍的现象就是，坏注册用户都是“扎堆”做坏事，不管如何伪装自己，但每个群组之间都会有若干关联，被“无监督机器学习技术”这双火眼金睛一下子就分辨出来。

（编辑：宁德站长网）

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