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    基于穩(wěn)定風(fēng)險特征選擇的支付風(fēng)險識別模型

    作者:劉正宵; 段丁陽; 唐志浩; 符天樞 中國科學(xué)院大學(xué)網(wǎng)絡(luò)空間安全學(xué)院; 北京100049; 中國科學(xué)院數(shù)據(jù)與通信保護研究教育中心; 北京10009

    摘要:在移動支付產(chǎn)業(yè)蓬勃發(fā)展的今天,移動支付安全成為了倍受社會關(guān)注的問題。大數(shù)據(jù)時代的到來,使得以大數(shù)據(jù)的方法來建立移動支付風(fēng)險識別模型成為一種保障移動支付安全的可行方法。在使用移動支付第三方平臺數(shù)據(jù)建模過程中主要面臨著兩個問題:首先是要保證模型的時效性和穩(wěn)定性,讓機器學(xué)習(xí)模型學(xué)習(xí)到最新的移動支付風(fēng)險,且能夠在盡量長的時間內(nèi)不需要重復(fù)訓(xùn)練。其次,第三方支付平臺的風(fēng)險控制系統(tǒng)會基于對交易的風(fēng)險判斷干預(yù)多筆危險交易,產(chǎn)生無標(biāo)簽數(shù)據(jù),如何利用這些無標(biāo)簽數(shù)據(jù)同樣是一個要解決的問題。實驗結(jié)果表明,通過比較訓(xùn)練集與測試集數(shù)據(jù)統(tǒng)計特征的方法從這些數(shù)據(jù)中篩選出平穩(wěn)特征進行建模可提高模型穩(wěn)定性,將無標(biāo)簽數(shù)據(jù)直接標(biāo)注為負樣本同樣可以提升模型效果。

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    信息安全研究雜志

    信息安全研究雜志, 月刊,本刊重視學(xué)術(shù)導(dǎo)向,堅持科學(xué)性、學(xué)術(shù)性、先進性、創(chuàng)新性,刊載內(nèi)容涉及的欄目:遠程辦公安全專題、陳兆娟女士畫作選、特別策劃、學(xué)術(shù)論文、法律法規(guī)、技術(shù)應(yīng)用、專家視點、王建玉女士畫作選等。于2015年經(jīng)新聞總署批準(zhǔn)的正規(guī)刊物。

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