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大数据安全治理与防范：反欺诈体系建设
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2025-03-25 07:32:34
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  • 封面
  • 内容提要
  • 作者简介
  • 前言
  • 第1部分 大数据安全基础
  • 第1章 绪论
  • 1.1 大数据时代的兴起
  • 1.2 安全风控新挑战
  • 1.3 大数据安全治理架构
  • 1.4 本章小结
  • 第2部分 黑灰产洞察
  • 第2章 黑产现状与危害
  • 2.1 电信网络诈骗
  • 2.2 营销欺诈
  • 2.3 金融欺诈
  • 2.4 其他类型
  • 2.5 本章小结
  • 第3章 产业工具
  • 3.1 养号工具
  • 3.2 设备工具
  • 3.3 IP工具
  • 3.4 自动化脚本工具
  • 3.5 本章小结
  • 第3部分 大数据基础建设
  • 第4章 大数据治理与特征工程
  • 4.1 大数据平台
  • 4.2 大数据治理
  • 4.3 数据清洗
  • 4.4 特征工程
  • 4.5 本章小结
  • 第4部分 大数据安全对抗技术与反欺诈实战案例
  • 第5章 基于流量的对抗技术
  • 5.1 人机验证
  • 5.2 风险名单
  • 5.3 规则引擎
  • 5.4 异常检测模型
  • 5.5 多模态集成模型
  • 5.6 新型对抗方案
  • 5.7 本章小结
  • 第6章 基于内容的对抗技术
  • 6.1 业务场景与风险
  • 6.2 标签体系
  • 6.3 文本内容对抗技术
  • 6.4 图像内容对抗技术
  • 6.5 多模态内容对抗技术
  • 6.6 本章小结
  • 第7章 基于复杂网络的对抗技术
  • 7.1 复杂网络基础
  • 7.2 复杂网络测度
  • 7.3 复杂网络传播模型
  • 7.4 社区划分
  • 7.5 图神经网络
  • 7.6 本章小结
  • 第8章 反欺诈实战案例
  • 8.1 婚恋交友反诈骗
  • 8.2 营销活动反作弊
  • 8.3 赌博网址检测
  • 8.4 恶意短文本识别
  • 8.5 本章小结
  • 第5部分 反欺诈运营体系与情报系统
  • 第9章 反欺诈运营体系
  • 9.1 服务层
  • 9.2 模型层
  • 9.3 特征层
  • 9.4 数据层
  • 9.5 事故分级与告警
  • 9.6 本章小结
  • 第10章 情报系统
  • 10.1 体系架构
  • 10.2 情报获取
  • 10.3 情报加工
  • 10.4 情报分析
  • 10.5 情报应用
  • 10.6 本章小结
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