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机器学习自动化:阻止Skype欺诈的68%
为了使公司的VoIP和即时消息服务和骗子画线,微软的研究人员正在努力工作,在微软研究院,他们已经使用了一个复杂的机器语言筛选欺诈用户。在一组20万级测试,包括法律和欺诈用户,经过四个月的活动,团队成功检测到68%个诈骗账户。 在过去的10个月中,这一举措也使欺诈活跃用户的数量减少了2.3: 我们研究
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为了使公司的VoIP和即时消息服务和骗子画线,微软的研究人员正在努力工作,在微软研究院,他们已经使用了一个复杂的机器语言筛选欺诈用户。在一组20万级测试,包括法律和欺诈用户,经过四个月的活动,团队成功检测到68%个诈骗账户。
在过去的10个月中,这一举措也使欺诈活跃用户的数量减少了2.3:
我们研究了在线欺诈检测潜在的改进通过用户的交互,开发,应用和评价在Skype的上下文的方法。具体来说,Skype的目标是成为第一道防线,骗子们需要避免。
我们使用的是基于机器学习的自动方法,对现有的各种研究资料;mdash;包括静态的用户配置文件(如年龄),使用动态的产品(如呼叫时间序列),当地的社会行为(如添加/删除好友),和全球的社会功能(如PageRank)。
我们还引进了新技术mdash;mdash;如动态预处理(时间序列)功能mdash;mdash;并将其与社交网络。此外,还提供了不同类型的功能的有效性分析。
尽管该测试目前高度集中在Skype上,但预计该团队也将在其他平台上使用Skype。
在过去的10个月中,这一举措也使欺诈活跃用户的数量减少了2.3:
我们研究了在线欺诈检测潜在的改进通过用户的交互,开发,应用和评价在Skype的上下文的方法。具体来说,Skype的目标是成为第一道防线,骗子们需要避免。
我们使用的是基于机器学习的自动方法,对现有的各种研究资料;mdash;包括静态的用户配置文件(如年龄),使用动态的产品(如呼叫时间序列),当地的社会行为(如添加/删除好友),和全球的社会功能(如PageRank)。
我们还引进了新技术mdash;mdash;如动态预处理(时间序列)功能mdash;mdash;并将其与社交网络。此外,还提供了不同类型的功能的有效性分析。
尽管该测试目前高度集中在Skype上,但预计该团队也将在其他平台上使用Skype。
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