疫情下人工智能算法在反欺诈领域的应用实践

发布时间：2021-03-04 20:57

　　<正>目前,在新型冠状病毒的影响下,部分系统运维人员居家隔离,支持系统安全的能力有所下降,这就给了境内外黑客组织和不法分子发动网络攻击的机会。近期,这些网络安全攻击者日益活跃,他们利用"新型冠状病毒"等热门词语发送了大量钓鱼邮件,同时还针对国内政府、医疗、金融等行业机构发起了大量安全攻击,其中大量的撞库、洗钱、电信欺诈等行为严重扰乱了金融秩序。 

【文章来源】：中国金融电脑. 2020,(04)

【文章页数】：3 页

【部分图文】：

基于多媒介关联图谱的无监督聚类算法架构

考虑到计算复杂度，我们并没有采用基于距离迭代求解的聚类算法，而是应用图算法将行为一致的用户群聚集到一个簇类，这样可以大幅降低聚类消耗的时间。具体实现方法是首先定义图的节点和边，这里认为用户账号为节点，前文我们计算了用户之间的相似度，用户相似度大于一定阈值则用户之间存在一条边，那么在网络图中就有了节点和节点之间的边。接着使用联通子图算法遍历所有的节点和边，将存在边的节点关联到一起形成联通子图，不存在边的节点就是孤立的节点。最后对每个联通子图进行标记，每个联通分量表示一个连接网络。聚类的实现过程如图2所示。4. 基于属性特征及网络特征的欺诈网络识别

【参考文献】：
期刊论文
[1]智能算法的普及应用与人工干预监管[J]. 邓晨曦,蒋一锄.  信息记录材料. 2020(09)



本文编号：3063906