京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据是应对安全形势的进攻武器
“在互联网金融的安全保卫战中,仅有防守是不够的,还需要有进攻,大数据技术是我们赢得这场战争的重要武器”。
从防守到进攻
大数据助力网络安全之战
互联网安全形势日趋严峻:黑灰产业、隐私数据被贩卖、各种信息泄露、木马的扩散和各种伪基站,时刻威胁着网络环境。在这一背景下,没有企业或个人能独善其身。要想维护互联网金融的安全,不能只有防守,还要积极的进攻。
一份权威的分析报告显示,现在不少人每天花在智能手机上的时间已经超越了与家人互动的时间。智能手机可谓人类的第一个非生物器官,使用者在使用过程中的每一个点击、每一个浏览都在网络空间中留下了个人的数据指纹。通过对这些数据指纹进行合法、合理的大数据分析,可以快速地拼凑出来其操作背后自然人的特写。
陆杰讯表示,网络安全保卫战是一场没有硝烟的战争。大多时候,我们是看不到这些犯罪分子的。但使用大数据作为武器,在保证数据、信息安全的前提下进行进攻,可以用来洞察网络后面的敌人的精准定位,协助执法部门进行打击。
重兵投入
保障互联网金融的安全
为保护用户安全,蚂蚁金服基于大数据和机器学习,开发了智能风控系统。该系统会对支付宝平台上的每一笔交易实行8个维度的大数据扫描。陆杰讯介绍称,每次风险扫描的平均耗时仅为人眨眼1/10的时间。
为确保交易的万无一失,实时风险监控系统在用户行为、交易环节、关联关系等维度上提炼出了上万个风险关键变量,并采用上千条规则、近百个风险模型。
低资损率、高安全感的支付宝的背后,是蚂蚁金服对用户安全的高度重视和对技术的倚重:目前蚂蚁金服的员工数为6000多,其中专职的风险控制团队人员近1/5,比例之高在业界也是比较少见的。蚂蚁金服用于安全方面的服务器超过2800台,这些服务器用于风险检测、分析与处置,垒起来比上海中心还要高。
企业的高度重视,加上世界级的人才以及业界领先的大数据技术,使得蚂蚁金服在网络金融安全时代成为行业的领跑者。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据工作的全流程中,数据清洗是最基础、最耗时,同时也是最关键的核心环节,无论后续是做常规数据分析、可视化报表,还是开展 ...
2026-03-20在大数据与数据驱动决策的当下,“数据分析”与“数据挖掘”是高频出现的两个核心概念,也是很多职场人、入门学习者容易混淆的术 ...
2026-03-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的全流程工作闭环中,统计制图是连接严谨统计分析与高效业务沟通的关键纽带,更是CDA ...
2026-03-20在MySQL数据库优化中,分区表是处理海量数据的核心手段——通过将大表按分区键(如时间、地域、ID范围)分割为多个独立的小分区 ...
2026-03-19在商业智能与数据可视化领域,同比、环比增长率是分析数据变化趋势的核心指标——同比(YoY)聚焦“长期趋势”,通过当前周期与 ...
2026-03-19在数据分析与建模领域,流传着一句行业共识:“数据决定上限,特征决定下限”。对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言 ...
2026-03-19机器学习算法工程的核心价值,在于将理论算法转化为可落地、可复用、高可靠的工程化解决方案,解决实际业务中的痛点问题。不同于 ...
2026-03-18在动态系统状态估计与目标跟踪领域,高精度、高鲁棒性的状态感知是机器人导航、自动驾驶、工业控制、目标检测等场景的核心需求。 ...
2026-03-18“垃圾数据进,垃圾结果出”,这是数据分析领域的黄金法则,更是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师日常工作中时刻恪守的 ...
2026-03-18在机器学习建模中,决策树模型因其结构直观、易于理解、无需复杂数据预处理等优势,成为分类与回归任务的首选工具之一。而变量重 ...
2026-03-17在数据分析中,卡方检验是一类基于卡方分布的假设检验方法,核心用于分析分类变量之间的关联关系或实际观测分布与理论期望分布的 ...
2026-03-17在数字化转型的浪潮中,企业积累的数据日益庞大且分散——用户数据散落在注册系统、APP日志、客服记录中,订单数据分散在交易平 ...
2026-03-17在数字化时代,数据分析已成为企业决策、业务优化、增长突破的核心支撑,从数据仓库搭建(如维度表与事实表的设计)、数据采集清 ...
2026-03-16在数据仓库建设、数据分析(尤其是用户行为分析、业务指标分析)的实践中,维度表与事实表是两大核心组件,二者相互依存、缺一不 ...
2026-03-16数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师开展一切工作的核心载体,而数据读取作为数据生命周期的关键环节,是连接原始数 ...
2026-03-16在用户行为分析实践中,很多从业者会陷入一个核心误区:过度关注“当前数据的分析结果”,却忽视了结果的“泛化能力”——即分析 ...
2026-03-13在数字经济时代,用户的每一次点击、浏览、停留、转化,都在传递着真实的需求信号。用户行为分析,本质上是通过收集、整理、挖掘 ...
2026-03-13在金融、零售、互联网等数据密集型行业,量化策略已成为企业挖掘商业价值、提升决策效率、控制经营风险的核心工具。而CDA(Certi ...
2026-03-13在机器学习建模体系中,随机森林作为集成学习的经典算法,凭借高精度、抗过拟合、适配多场景、可解释性强的核心优势,成为分类、 ...
2026-03-12在机器学习建模过程中,“哪些特征对预测结果影响最大?”“如何筛选核心特征、剔除冗余信息?”是从业者最常面临的核心问题。随 ...
2026-03-12