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干货|全面解析图算法在反欺诈领域的落地应用

发表于2019-09-11 16:07| 次阅读| 来源互联网| 0 条评论| 作者互联网

摘要:随着互联网行业的发展,大量的业务数据呈几何式增长,聚焦在网络安全,企业的安全部门每天都会处理大量的安全日志和安全事件数据,而当前网络安全监测手段相对独立,监测数据分布复杂,缺乏有效的关联分析
随着互联网行业的发展,大量的业务数据呈几何式增长,聚焦在网络安全,企业的安全部门每天都会处理大量的安全日志和安全事件数据,而当前网络安全监测手段相对独立,监测数据分布复杂,缺乏有效的关联分析,难以发挥数据综合效益。


然而,大多数企业由于技术门槛高、投入成本大、研发周期漫长,导致只有非常小的一部分数据被加以利用并真正创造价值,仍有超过60%数据未得到有效利用。伴随深度学习、机器学习等AI技术的逐级深入,企业开始真正思考如何通过挖掘大数据的关联性去探索“隐藏”在背后的价值。

图数据库是用图来存储数据,是最接近高性能的一种用于存储数据的数据结构方式之一,通过图数据库对网络安全事件和其他相关数据综合关联分析,可以实现网络安全事件的可追溯和可视化管理,应用在威胁情报、反欺诈等领域,将大大提升以事件为驱动的网络安全监测、分析、溯源等能力。


9月20日,由百度安全联合极验主办的“解码图世界——从算法到应用”图数据技术沙龙在北京举办,沙龙将邀请图领域TOP 级大咖现场分享四大干货议题,共享AI时代图数据落地应用的思路与方向,助力企业安全业务发展。

议题一 《HugeGraph图数据库的应用与原理》Jermy百度安全部资深研发工程师

最近十年图数据库已经成为关注度最高,发展趋势最明显的数据库类型。HugeGraph是百度自主研发的一款图数据库,在百度安全事业部的反欺诈、黑产打击业务中发挥了重要作用,并以此为基础,逐步扩展完善成为可以支持广泛图数据库需求场景的通用图数据库,于2018年开源。此次将结合过去几年大规模数据的实践经验,分享HugeGraph图数据库的典型应用场景、技术实现、技术原理等方面内容。

议题二《图神经网络的挑战与实践》刘忠雨 极验叠图项目负责人

主要介绍近两年备受瞩目的图神经网络 GNN 模型,详细阐述图神经网络的核心概念、算法和实现,并深入探讨如何将图学习算法应用到研究和产业中去。同时分享极验大规模GNN的分布式训练,端对端的建模作业平台。从多种业务场景建模需求出发,展现 GNN 赋能银行、保险、证券、电商、零售等多个行业的强大能力。

议题三《金融风控反欺诈之图算法》张行军 Abakus 高级风控算法经理

主要简介金融风控体系中图算法的应用。金融是个直接跟钱打交道的业务,很容易被不法之徒盯上。这些不法之徒可能会操控着几万账号,并且这些账号拥有着良好的消费记录通话记录等行为数据,在平台上申请到贷款后,就无影无踪了。这些团伙对金融机构威胁巨大。那么如何防范这种团伙欺诈风控呢?

议题四《图数据库网络安全应用实践》 李洪生 国信云服安全业务负责人

网络安全业务涉及大量的网络安全事件告警、网络通联数据、威胁情报数据,海量数据的高效存储及有效利用是一直存在的难题,分享采用图数据库技术进行安全事件分析与追踪的实践,对多元安全事件间的关系进行快速关联和全链条追踪分析。

扫码或点击“阅读原文”报名,

9月20日13:30 ~ 17:00,

我们在北京市海淀区中关村海置创投大厦7层会议室,

期待你的到来。

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阅读原文链接:http://www.huodongxing.com/event/4508559941200

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