风控要略：互联网业务反欺诈之路

17.6 本章小结

17.5 Okta

17.4 Shape Security

17.3 Forter

17.2 Sift

17.1 Arkose Labs

第17章 海外风控公司

16.4 本章小结

16.3 数据合规技术创新实践

16.2 个人数据合规使用

16.1 网络安全立法进程

第16章 风控与数据合规使用

15.8 本章小结

15.7 内容安全系统的评价指标

15.6 内容安全工程

15.5 视频内容安全

15.4 语音内容安全

15.3 图像内容安全

15.2 文本内容安全

15.1 内容安全合规概述

第15章 内容安全与合规

14.5 本章小结

14.4 物联网安全风险态势感知系统

14.3 物联网安全风险控制体系建设思路

14.2 物联网安全威胁分析

14.1 物联网安全态势

第14章 物联网时代的风控

第四部分 新的战场

13.5 本章小结

13.4 运营监控

13.3 策略部署

13.2 解决方案设计示例

13.1 典型反欺诈业务场景风险分析

第13章 互联网反欺诈实战

12.4 本章小结

12.3 机器学习实战案例

12.2 机器学习的落地过程

12.1 机器学习的广泛应用

第12章 机器学习算法的使用

第三部分 实战教程

11.3 本章小结

11.2 情报分析

11.1 情报采集

第11章 欺诈情报体系

10.5 本章小结

10.4 名单体系质量管理

10.3 名单体系的生命周期

10.2 名单体系的设计

10.1 名单体系的价值

第10章 风险数据名单体系

9.5 本章小结

9.4 预警系统

9.3 基于欺诈情报的方法

9.2 基于无监督学习的方法

9.1 基于统计分析的方法

第9章 风险态势感知系统

8.5 本章小结

8.4 反欺诈实时指标计算系统

8.3 反欺诈实时指标计算实践

8.2 实时指标计算方案

8.1 实时指标计算概述

第8章 海量数据的实时指标计算

7.7 本章小结

7.6 灰度测试

7.5 外部系统集成

7.4 规则执行

7.3 规则推送

7.2 规则管理

7.1 规则引擎

第7章 风控中枢决策引擎系统

6.4 本章小结

6.3 设计一款优秀的验证码

6.2 验证码的攻防

6.1 验证码的诞生

第6章 智能验证码的前世今生

5.4 本章小结

5.3 生物探针的应用场景

5.2 无感认证

5.1 生物探针

第5章 基于用户行为的生物探针

4.4 本章小结

4.3 代码保护

4.2 设备指纹的技术实现

4.1 设备指纹的原理

第4章 风控核心组件设备指纹

3.3 本章小结

3.2 防控体系构建

3.1 动态防控理念

第3章 反欺诈体系建设思路

第二部分 体系构建

2.5 本章小结

2.4 其他工具

2.3 设备伪造工具

2.2 代理IP

2.1 虚假号码

第2章 黑产武器库概览

1.6 本章小结

1.5 电信欺诈黑产

1.4 黑产攻击规模

1.3 黑产专业化分工

1.2 黑产成员分布

1.1 黑产组织结构

第1章 黑产发展态势

第一部分 洞察黑产

业务安全的崛起

黑产攻击的蔓延

引言 互联网业务安全概述

前言

内容简介

作者简介

版权信息

封面

封面

版权信息

作者简介

内容简介

前言

引言 互联网业务安全概述

黑产攻击的蔓延

业务安全的崛起

第一部分 洞察黑产

第1章 黑产发展态势

1.1 黑产组织结构

1.2 黑产成员分布

1.3 黑产专业化分工

1.4 黑产攻击规模

1.5 电信欺诈黑产

1.6 本章小结

第2章 黑产武器库概览

2.1 虚假号码

2.2 代理IP

2.3 设备伪造工具

2.4 其他工具

2.5 本章小结

第二部分 体系构建

第3章 反欺诈体系建设思路

3.1 动态防控理念

3.2 防控体系构建

3.3 本章小结

第4章 风控核心组件设备指纹

4.1 设备指纹的原理

4.2 设备指纹的技术实现

4.3 代码保护

4.4 本章小结

第5章 基于用户行为的生物探针

5.1 生物探针

5.2 无感认证

5.3 生物探针的应用场景

5.4 本章小结

第6章 智能验证码的前世今生

6.1 验证码的诞生

6.2 验证码的攻防

6.3 设计一款优秀的验证码

6.4 本章小结

第7章 风控中枢决策引擎系统

7.1 规则引擎

7.2 规则管理

7.3 规则推送

7.4 规则执行

7.5 外部系统集成

7.6 灰度测试

7.7 本章小结

第8章 海量数据的实时指标计算

8.1 实时指标计算概述

8.2 实时指标计算方案

8.3 反欺诈实时指标计算实践

8.4 反欺诈实时指标计算系统

8.5 本章小结

第9章 风险态势感知系统

9.1 基于统计分析的方法

9.2 基于无监督学习的方法

9.3 基于欺诈情报的方法

9.4 预警系统

9.5 本章小结

第10章 风险数据名单体系

10.1 名单体系的价值

10.2 名单体系的设计

10.3 名单体系的生命周期

10.4 名单体系质量管理

10.5 本章小结

第11章 欺诈情报体系

11.1 情报采集

11.2 情报分析

11.3 本章小结

第三部分 实战教程

第12章 机器学习算法的使用

12.1 机器学习的广泛应用

12.2 机器学习的落地过程

12.3 机器学习实战案例

12.4 本章小结

第13章 互联网反欺诈实战

13.1 典型反欺诈业务场景风险分析

13.2 解决方案设计示例

13.3 策略部署

13.4 运营监控

13.5 本章小结

第四部分 新的战场

第14章 物联网时代的风控

14.1 物联网安全态势

14.2 物联网安全威胁分析

14.3 物联网安全风险控制体系建设思路

14.4 物联网安全风险态势感知系统

14.5 本章小结

第15章 内容安全与合规

15.1 内容安全合规概述

15.2 文本内容安全

15.3 图像内容安全

15.4 语音内容安全

15.5 视频内容安全

15.6 内容安全工程

15.7 内容安全系统的评价指标

15.8 本章小结

第16章 风控与数据合规使用

16.1 网络安全立法进程

16.2 个人数据合规使用

16.3 数据合规技术创新实践

16.4 本章小结

第17章 海外风控公司

17.1 Arkose Labs

17.2 Sift

17.3 Forter

17.4 Shape Security

17.5 Okta

17.6 本章小结