你担心的金融安全 无监督机器学习技术可以搞定( 四 )

“可能你的模型还没有训练好 , 欺诈分子已经完成欺诈活动并寻找下个目标了 。 ”吴中说 。

无监督机器学习主要方式有聚类和图形分析 。 金端峰说 , 无监督无需任何训练数据和标签 , 通过聚类等机器学习算法模型发现用户的共性行为 , 以及用户和用户的关系来检测欺诈 。 “通过无监督机器学习分析用户的共性行为 , 可以发现伪装过的异常用户 , 将其一网打尽 。 ”

何为聚类方式?例如一群用户注册事件 , 可通过聚类发现几个小群符合某些共性:注册时间集中 , 都使用了某种操作系统 , 某一个浏览器版本等 。 该用户群中的任何一个单独拿出来分析 , 看上去都极为正常 , 如果符合某种超乎寻常的一致性就十分可疑了 。 比如一群人在凌晨2—3点采用同一款浏览器注册了同一产品 , 其IP的前20位相同 , GPS定位小于1公里 , 注册后都修改了昵称和性别等 。


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