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大淘客网-好用服务器_数据库_真正的云服务器

时间:2021-02-23 05:15编辑:淘客樊里来源:淘客樊里当前位置:主页 > 混合云 >

好用服务器_数据库_真正的云服务器

通过贝叶斯网络进行安装级欺诈检测Michel Hayet 2020年4月1日,AppsFlyer每天处理数百万个应用程序安装。每个安装都提供了大量可测量的数据点,从时间戳到设备传感器指示器,这一起为每个安装及其质量。很遗憾,在我们的生态系统中运行的许多装置都是欺诈的。现在比以往任何时候都更重要的是,大淘客cms,欺诈保护是移动行业的基本需求,仅次于测量。The低规模的挑战是欺诈保护方法的发展,欺诈操作也是如此。随着新技术的出现,以及欺诈者发现和利用的新漏洞。每天都会出现新的挑战,迫使新的识别方法接踵而至。许多欺诈性安装可以通过安装身份验证方法或通过与欺诈性群集模式的关联来识别。然而,较小的欺诈案件有时也会受到关注,因为低流量网站利用他们的小样本大小。识别单个安装级别的欺诈可能是最大的挑战之一。这不仅仅是一个分类问题,因为时间会证明,我们需要提供分类背后的理由。这迫使我们不断地寻找理想的分类器。一个学习特定参数的分类器,同时也学习做出明智决策的规则,以及阻止特定安装的逻辑。安装级分类器克服了在低规模、较小的站点上识别欺诈的挑战,同时仍然能够以最小的误报率实时准确阻止欺诈费率。As我们寻找理想的分类器我们遇到了贝叶斯网络。贝叶斯网络本质上是一个通过有向无环来度量变量间依赖关系的概率模型图形定向无环图这个鉴定方法计算查看一组特定安装参数的概率。从本质上讲,建模变量对之间的依赖关系,并确定这些变量对中哪些相互依赖,淘客基地,哪些相互依赖不是。贝叶斯网络最适合用来分析发生的事件和预测可能的已知原因的概率。例如,贝叶斯网络可以表示疾病与其症状之间的概率关系。一旦出现特定症状,贝叶斯网络就可以用来计算各种疾病。怎么了有用吗?我们使用卡方检验的变量来检验变量之间的条件依赖性。假设所有变量都是相依的,这意味着我们的计算是正确的,但很难处理。网络使我们能够找到两个或多个字段的组合。这些领域实际上包含了非常低到不存在的潜力发生了一些组合可能很简单,就像一个新的设备模型和一个旧的操作系统一样,大数据平台,但是手动覆盖每种情况很难大规模地执行和维护。贝叶斯网络在检查多个参数的组合时特别有用。虽然每一对在单独检查时看起来都是合理的,但这是所有变量组合在一起的结果,这在统计学上是不成立的可能。因为为了这个例子,让我们考虑有50个不同的变量,每个都有10个选项-这将产生10^50个可能的组合值。如果所有变量都是独立的,我们要做的就是分别学习每个变量,给我们留下500种可能性——非常容易计算。然而,并非所有人都是独立。到准确地计算这一点,我们必须首先确定哪些特定变量是独立的,哪些是相互依赖的。这种识别将创建一个贝叶斯网络,它允许我们准确计算许多不同的安装概率变量。我们从本质上计算安装是欺诈的概率。然而,为了通过AppsFlyer的严格阈值并被阻塞,北京大数据公司,这个概率必须是显著的,因为我们的目标是避免错误积极的。有这一先进的模式已经在我们的生态系统中使用,我们每天设法识别出超过100万个欺诈安装,在这些安装中,大约有50%是在以前的规则集中未被发现和识别的。这些额外的安装为AppsFlyer节省了数百万美元客户。通过利用贝叶斯网络,并不断地为我们的欺诈检测能力添加新的功能和方法,我们现在更有能力应对当前和未来的欺诈挑战,在我们努力打击移动广告的同时欺诈。订阅最新的移动营销技巧和趋势发送到您的收件箱。mktoButtonWrap.mkto简单.mktoButton{颜色:#fff;边框:1px实心#75ae4c;填料:0.4em 1em;字体-尺寸:1米;背景色:#99c47c;背景图片:-webkit渐变(线性,左上,左下,从(#99c47c),到(#75ae4c));背景图片:-webkit线性渐变(顶部,#99c47c,#75ae4c);背景图片:moz线性渐变(顶部,#99c47c,#75ae4c);背景图像:线性梯度(到底部,#99c47c,#75ae4c);}.mktoForm。mktoButtonWrap.mkto简单.米K按钮:悬停{边框:1px实心#447层19层;}.mktoForm。mktoButtonWrap.mkto简单.米K按钮:聚焦{大纲:无;边框:1px实心#447层19层;}.mktoForm。mktoButtonWrap.mkto简单.米K按钮:激活{背景色:#75ae4c;背景图片:-webkit渐变(线性,左上,左下,从(#75ae4c),到(#99c47c));背景图片:-webkit线性渐变(顶部,#75ae4c,#99c47c);背景图片:moz线性渐变(顶部,#75ae4c,#99c47c);背景图像:线性梯度(到底部,#75ae4c,#99c47c);}*你的隐私对我们很重要。我们可能会使用您的信息与您联系,了解我们的产品、服务和活动。你可以随时退出。要了解我们如何处理您的信息,请访问我们的隐私策略。提交关于Michel Hayet,一位前企业家和数字战略顾问,Michel是一位数字广告资深人士和移动广告欺诈专家。在过去的十年里,米歇尔一直在研究错综复杂的数字广告格局,致力于技术创新,物联网企业,深入研究欺诈方法,并探索打击欺诈的技巧。跟随Michel Hayet

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