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(xué)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(xué)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(xué)家、學(xué)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(xì)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(jìn)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(dāng)前應(yīng)用非常廣泛的三大攻擊手段,包括設(shè)備刷機(jī)、IP造假和養(yǎng)號。刷機(jī)是通過各種技術(shù)手段,為設(shè)備創(chuàng)建新的標(biāo)識符,從而充當(dāng)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(jìn)用戶下載,如果遇上刷機(jī)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(jī)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(jī)進(jìn)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(jī)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(dǎo)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(rèn)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(xì)微關(guān)聯(lián),并自動建立相應(yīng)的規(guī)則和應(yīng)對機(jī)制。
崔宏宇(Hongyu Cui)舉例,一個欺詐團(tuán)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(jī)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(jī)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(jī)器學(xué)習(xí)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(jī)制。
除此之外,DataVisor無監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)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(dāng)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(rèn)可。截至當(dāng)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(jī)構(gòu)和互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)。
同時,DataVisor多次獲得行業(yè)認(rèn)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(tuán)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(jìn)的人工智能技術(shù), 尤其是無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法以及大數(shù)據(jù)應(yīng)用,最大程度保護(hù)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(fù)責(zé)使用分布式無監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行欺詐分析,負(fù)責(zé)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(xué)的博士學(xué)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。
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