大数据风控实践 - 反欺诈之设备指纹

很多人看见指纹两个字,认为是有特定的设备仪器来采集,类似人的指纹。

设备指纹里的指纹换成ID(唯一标识)更合适。

 

强ID-手机出厂/使用自带的唯一标识

 

设备指纹-弱特征生成唯一标识

设备指纹生成

在git上搜索device fingerprint 能找到不少开源项目,比如clientjs中设备指纹代码:

 

    getFingerprint: function() {
      var bar = '|';

      var userAgent = browserData.ua;
      var screenPrint = this.getScreenPrint();
      var pluginList = this.getPlugins();
      var fontList = this.getFonts();
      var localStorage = this.isLocalStorage();
      var sessionStorage = this.isSessionStorage();
      var timeZone = this.getTimeZone
京东金融的天机服务运用大数据和机器学习技术,构建了一套高效且精准的信用险评估与反欺诈系统。在信用险评估方面,首先利用大数据技术整合结构化和非结构化数据,这些数据包括但不限于用户的财务记录、信用历史、购物行为、社交网络数据等。然后,通过机器学习模型分析这些数据,挖掘潜在的险信号,构建用户信用评分模型。例如,利用决策树、随机森林、逻辑回归等算法进行险评分,预测用户在未来某一时间段内可能出现的违约险。 参考资源链接:[京东金融天机:、产品与用户洞察的综合服务](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/4mo0bubbzp) 反欺诈服务则是依托大数据分析技术,对历史欺诈案例进行模式识别,同时应用机器学习算法,如深度神经网络和集成学习方法,来识别和预防新的欺诈行为。京东金融天机通过实时监交易行为和用户互动,能够快速发现异常模式,及时采取措施防止欺诈行为的发生。此外,反欺诈系统还能够自动更新,随着新数据的不断积累,模型会变得更加精准,能够适应不断变化的欺诈手段。 京东金融还通过案例展示了天机的实际效用。例如,在某次促销活动中,天机系统成功识别并拦截了大量通过伪造身份信息试图恶意贷款的欺诈行为。通过模型分析,系统发现异常的IP地址、设备指纹以及用户行为模式,及时阻止了欺诈行为,保护了公司和用户的利益。 为了深入了解天机服务背后的技术细节和实际应用,强烈推荐阅读《京东金融天机:、产品与用户洞察的综合服务》一书。该资料详细介绍了天机服务的技术架构、业务实践案例以及技术应用的深度解析,是掌握京东金融技术不可多得的资源。在阅读完此书后,为了进一步提升在大数据和机器学习领域的专业知识,建议继续深入研究相关的高级技术和算法,以期在未来能更加有效地进行险管理和用户洞察。 参考资源链接:[京东金融天机:、产品与用户洞察的综合服务](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/4mo0bubbzp)
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

FireCoder

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值