风控要略 互联网业务反欺诈之路 百度云(风控要略电子书下载)

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时，也可认为存在较大的风险。目前，我们正在该领域进行积极的探索和研究，如图5.6所示为已实现的无感认证验证系统的构建思路。本节主要介绍一些算法模型和工程实现，供读者参考。如图5.7所示为识别自然人和机器人的演示效果，第一组为在模拟器上的机器模仿正常用户操作，可以发现模型不仅能够识别出模拟器类别，同时可以给出当前操作的风险系数，另外,也可以上友现当在模拟器环境下或机器操作时，用户的相关行为生物特征与正常手机环境和正常用户操作时存在明显差别。数据采集《输入空间)生成用户行为习惯空间《特征空间)在空间中觅射为一个点或分布Userhistoryactions亏4岗Predicatingaction<国3|的)四用户行为编码器1中生图5.6”无感认证的验证系统的构建思路名称类型结果设备ID设备IDc6ae97f6-6ef4-4

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a3f-8dd8-76168fe83bcl面积范围0一0均值0手指触面方差0概率分布占比数据量小于3，无法计算概率分布按压力度范围1~1均值1按压力度方差0概率分布占比数据量小于3，无法计算概率分布左手次数0左右手右手次数0惯用手未知仰角范围〈度)0一0均值0设备仰角《〈度)方差0概率分布占比数据量小于3，无法计算概率分布持机手势当前换作用乎未知〈-1)模拟回Mumnu模拟器人机识别机器〈如:肝本)是图5.7”识别自然人和机器人的演示效果如图5.8所示为识别不同自然人的演示效果，在正常手机环境、相同场景下(某APP的登录页面)，两个不同的用户分别输入相同的信息，本人和非本人的识别也是比较明显的，同时我们也可以通过其他用户行为生物特征(如设备仰角、持机手势、手指触面、按压力度、用手习惯等)观察，验证不同人的操作表现。

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