大数据安全治理与防范：反欺诈体系建设

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内容提要

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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