风控要略 互联网业务反欺诈之路(风控要略 互联网业务反欺诈之路 pdf)

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5.4本章小结本章主要介绍了生物探针的技术原理及在反欺诈领域的应用场景，当前行业内较多用于识别机器行为，在识别不同自然人方面则因为安卓操作系统和机型碎片化、训练数据不足、算法准确性等原因仍然有一定的限制。生物探针与设备指纹相比，其缺点是采集上报的数据包较大，容易受网络波动影响，未来可以通过终端智能计算、5G边缘计算解决网络传输带来的问题。生物探针的优点非常显著，设备指纹采用设备参数大多是静态信息并且有着显式的意义，容易被黑产团伙精准定向伪造。而生物探针则是大量地采用传感器信息进

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行机器学习建模，采集的数据和后端模型结果并不具有很好的可解释性，黑产伪造生物探针参数的技术难度和成本比较高，可成功伪造的用户数量有限。当然这并不意味着黑产团伙不能伪造生物探针的相关参数，在一些案件中我们发现黑产团伙依然可以通过破解、恶意集成生物探针SDK的方式定向收集目标用户群体的特征参数，进而在攻击中伪造用户的模型绕过风控策略。生物探针未来在风控领域必然有着广阔的应用前景，它融合了移动安全、5G和机器学习三大技术领域，能够提供更强的风控效果和更优雅的客户体验。第6章“智能验证

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码的前世今生在1950年，随着阿兰.图灵在《计算机和智能》文章中提出了一个著名的问题“机器能思考吗?””。围绕对这个问题的探索，人机识别领域的篇章被正式开启。在这篇文章里阿兰.图灵用了大量的篇幅反驳当时一些主流的观点，来论证机器是可能有能力思考的。阿兰.图灵针对这个问题设计了一个思维实验:人类询问者需要通过一些问题区分回答者是机器还是人类。这个测试就是著名的“图灵测试”，如图6.1所示。在后来的研究中，这个测试被当作检验某个机器是否真的具有人工智能的评判标准。图6.1图灵测试

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