大数据安全治理与防范——反欺诈体系建设

随着互联网的蓬勃发展以及大数据时代的到来，新的欺诈安全问题不断涌现，这也诞生了一个新的概念——大数据安全。大数据安全指的是针对大数据时代背景下的安全风险，使用大数据、人工智能等新兴技术建立对抗体系，进而进行安全治理与防范。本书旨在对大数据时代背景下的欺诈安全问题、大数据平台工具、反欺诈对抗技术和系统进行系统的阐释，以帮助读者全面学习大数据安全治理与防范的背景、关键技术和对抗思路，并能够从0到1搭建一个反欺诈对抗系统。 本书作为入门大数据安全对抗的理想读物，将理论与实践相结合，既能加强读者对大数据安全对抗的安全场景和技术原理的理解，又能通过复现反欺诈实战中的内容帮助读者培养业务中的安全对抗能力。无论是大数据、信息安全相关从业人员，还是有志于从事大数据安全方向相关工作的初学者，都会在阅读中受益匪浅。

这是一本针对大数据时代背景下的欺诈安全问题、大数据平台工具、反欺诈对抗技术和系统进行系统的阐释的书籍。该书旨在帮助读者全面学习大数据安全治理与防范的背景、关键技术和对抗思路，并能够从0到1搭建一个反欺诈对抗系统。 本书首先从互联网应用面临的安全风险出发，深入分析了黑产现状与危害，揭示了营销欺诈与特点，并详细介绍了猫池与接码平台功能，以及打码平台与群控云控系统等黑产常用的工具。接着，本书深入探讨了大数据平台的技术架构，包括分布式文件系统、分布式计算框架、分布式数据仓库以及流数据处理框架等。 在数据清洗与特征工程的重要性部分，本书阐述了数据清洗与特征工程在大数据安全治理与防范体系中的核心作用。此外，本书还详细介绍了规则引擎与异常检测模型，以及婚恋交友反诈骗策略，为读者提供了丰富的实战案例。 在营销活动反作弊方法部分，本书详细描述了营销活动反作弊的常见方法，包括人机验证、风险名单对抗、业务数据、规则引擎对抗、多模态集成模型和异构图神经网络模型等。此外，本书还深入探讨了赌博网址检测技术，为读者提供了专业的技术解决方案。 在反欺诈运营体系的监控策略部分，本书详细介绍了反欺诈运营体系的监控