基于社会网络分析的欺诈侦察与防御
网络安全中的欺诈检测与防御研究
网络安全中的欺诈检测与防御研究随着互联网的快速发展，网络安全问题变得尤为突出。
在大规模的信息交互和数据传输中，欺诈行为层出不穷，给个人和企业的财产和声誉带来巨大威胁。
因此，研究网络安全中的欺诈检测与防御措施变得尤为重要。
欺诈行为在网络中广泛存在，涉及范围包括虚假广告、钓鱼网站、恶意软件等。
这些欺诈行为的目的各不相同，但共同点是追求非法的利益或者损害他人。
为了有效地防范和打击这些欺诈行为，研究人员需要开发出可靠准确的欺诈检测和防御系统。
欺诈检测是网络安全研究的关键方向之一。
欺诈检测的目标是识别和预测欺诈行为，从而提前采取相应的措施。
基于机器学习的方法被广泛应用于欺诈检测中。
这些方法通过构建模型来分析和检测异常行为，并根据已有的欺诈数据进行训练和优化。
机器学习方法可以根据特定的数据特征和模式来判断某个行为是否是欺诈的，并从大量的网络数据中筛选出潜在的欺诈行为。
一种常用的欺诈检测技术是基于数据挖掘的方法。
该方法通过对大规模数据的分析，发现其中的模式和规律，并根据这些规律来判断是否存在欺诈行为。
数据挖掘技术可以结合统计学和机器学习的方法，从非结构化的原始数据中提取特征并构建模型，进而实现欺诈检测。
此外，还有一种有效的欺诈检测技术是基于行为分析的方法。
该方法通过对用户和系统的行为进行分析，来判断是否存在欺诈行为。
行为分析技术可以根据用户的历史行为和个人特征，判断其行为是否符合正常模式，并通过异常行为的检测来发现潜在的欺诈行为。
除了欺诈检测，防御措施也是网络安全中不可或缺的一部分。
防御措施旨在阻止欺诈行为的发生或降低其影响。
网络安全中的防御措施包括物理层面的安全措施和技术层面的防护措施。
物理层面的安全措施主要包括网络设备的防护和物理隔离。
例如，使用防火墙和入侵检测系统可以阻止未经授权的访问和防止恶意攻击。
此外，也可以通过网络分段和访问控制列表等手段设置访问限制，实现网络的隔离，减少欺诈行为的传播范围。
技术层面的防护措施主要包括加密技术和身份认证。
社会网络反欺诈技术研究与应用
社会网络反欺诈技术研究与应用随着互联网的发展，社交网络成为了人们交流、娱乐、学习的重要平台。
然而，随之而来的是社交网络上诈骗、虚假信息、恶意网络攻击等问题的出现。
为了保护用户的利益和安全，社交网络反欺诈技术从发展初期的简单规则匹配、关键词过滤到现在的机器学习、深度学习等多种技术的应用，不断升级和改进。
本文将从技术的发展历程、应用场景和未来趋势等方面系统介绍社交网络反欺诈技术。
一、技术发展历程社交网络反欺诈技术的发展大致可以分为以下几个阶段：1.简单规则匹配和关键词过滤最初，社交网络反欺诈技术主要依靠简单规则匹配和关键词过滤等方法来识别和过滤虚假信息和恶意攻击。
这种方法基本上是基于人工智能领域中的规则引擎技术，将已知的规则编写成程序，来匹配和筛选恶意信息和用户行为，并对用户进行提示和防范。
2.图像和音频分析技术随着社交网络中图片和音频等非文本信息的增加，欺诈信息的判定难度也在增加。
针对这一问题，社交网络反欺诈技术开始引入图像和音频分析技术，使用计算机视觉和机器学习等技术对图片和音频进行自动分析和判断。
3.异常检测与机器学习技术在上述技术的基础上，社交网络反欺诈技术还开始运用异常检测和机器学习等技术，通过对用户行为的分析和模式识别来判断用户是否为欺诈者。
这种方法不仅可以识别简单的欺诈信息，还可以发现更为隐蔽和复杂的欺诈行为，提高了社交网络反欺诈技术的准确性和效率。
4.深度学习技术最新的社交网络反欺诈技术已经开始进行深度学习等复杂技术的尝试。
深度学习技术可以通过建立深度神经网络，自动发现并学习数据中更为复杂的模式和规律，进一步提高社交网络反欺诈的精确度和准确性。
二、应用场景社交网络反欺诈技术可以应用于各种场景，例如：1.虚假信息的识别和过滤在社交网络中，有很多虚假信息和诈骗信息，例如虚假广告、仿冒账号等。
社交网络反欺诈技术可以通过对信息内容的分析和比对，识别出虚假信息并过滤掉。
2.账号滥发垃圾信息的识别和防范一些恶意用户会利用社交网络账号，滥发大量的垃圾信息和骚扰信息。
网络欺诈检测与防范方法(三)
网络欺诈检测与防范方法网络的普及使人们的生活更加便利，但同时也带来了一系列安全隐患，其中网络欺诈问题备受关注。
网络欺诈泛指通过网络进行欺骗、诈骗或其他非法行为的行为。
为了保护个人和组织的利益，我们需要掌握网络欺诈的检测和防范方法。
一、欺诈行为的常见类型网络欺诈行为多种多样，常见的类型包括虚假广告、钓鱼网站、网络诈骗、恶意软件等。
虚假广告是指以过度宣传、夸张的表达手法来误导用户购买产品或服务的广告；钓鱼网站是冒充合法网站，通过欺骗手段获取用户的个人信息和财务信息；网络诈骗是指利用网络进行非法活动，以获取不当利益；恶意软件则是一类在未经用户同意的情况下，窃取用户信息、损坏系统或者其他恶意目的的软件。
二、网络欺诈检测方法1. 数据分析技术数据分析技术在网络欺诈检测中起到了至关重要的作用。
通过对网络数据的分析，可以识别出异常行为，并进行进一步的调查。
基于机器学习和人工智能的算法，可以对大量数据进行分类和识别，从而更加准确地检测网络欺诈行为。
2. 用户行为分析用户行为分析是一种常见的网络欺诈检测方法。
通过对用户的行为模式进行分析，可以识别出潜在的欺诈行为。
比如，如果一个用户的购买金额突然剧增，或者在短时间内多次尝试登录账户等异常行为，都可能是网络欺诈的迹象。
利用人工智能和大数据技术，可以对用户的行为进行实时监测和分析。
三、网络欺诈防范方法1. 加强网络安全意识加强个人和组织的网络安全意识是防范网络欺诈的基础。
用户应当保持警惕，不轻易相信来路不明的链接和信息。
组织应当加强对员工的网络安全培训，提高员工的防范意识。
2. 使用安全工具和软件使用安全工具和软件是防范网络欺诈的有效措施。
比如，使用可靠的防病毒软件和防火墙，可以防止恶意软件的入侵；使用强密码和多重身份验证，可以保护个人账户的安全。
3. 建立安全网络环境建立安全网络环境也是防范网络欺诈的重要手段。
组织应当通过建立安全的服务器和网络架构，加强对网络的监控和管理，及时发现和处理网络安全事件。
网络欺诈识别与应对
网络欺诈识别与应对随着互联网的迅速发展和普及，网络欺诈问题也日益严重。
网络欺诈指的是通过网络进行的欺骗、诈骗等行为，给人们的财产和个人信息安全带来了严重的威胁。
为了保障网络环境的安全稳定，我们需要加强网络欺诈的识别与应对。
本文将探讨网络欺诈识别的方法与技巧，并提出应对网络欺诈的有效措施。
一、网络欺诈的种类分析网络欺诈的种类繁多，常见的包括虚假交易、网络钓鱼、网络诈骗等。
在虚假交易中，欺诈者通过虚构的商品或服务吸引消费者，从而骗取其财产。
而在网络钓鱼中，欺诈者冒充合法机构或个人，通过伪造网站或邮件来诱骗用户输入个人账户或密码，进而窃取用户的个人信息。
网络诈骗更加隐蔽，欺诈者利用社交网络、即时通讯工具等渠道，以各种理由骗取受害者的钱财。
二、网络欺诈识别的方法与技巧网络欺诈的手法日益狡猾，需要我们采取一系列的方法与技巧来识别。
首先，我们可以通过查看网站的安全证书来判断其真实性。
合法网站通常会有HTTPS协议和SSL证书进行加密，而欺诈网站则常常缺乏这些安全措施。
其次，我们可以查看网站的域名注册信息，如注册时间、注册人信息等，以确定网站的可靠性。
此外，不轻易点击可疑链接和附件，定期更新操作系统和应用程序，也是识别网络欺诈的有效方法。
三、应对网络欺诈的有效措施针对网络欺诈问题，我们需要采取一系列的措施来加强防范。
一方面，加强网络安全教育与宣传，提高公众对网络欺诈的警惕性和辨识能力。
通过开展网络安全知识普及活动，提供防范网络欺诈的技巧和方法，帮助用户更好地保护自己的利益和隐私。
另一方面，政府和相关部门应加强对网络欺诈的监管和打击力度，建立健全的网络安全法律法规，加大对网络欺诈犯罪的处罚力度，形成有效的网络欺诈防范机制。
四、未来网络欺诈的趋势与挑战随着技术的不断发展，网络欺诈问题也面临着新的趋势和挑战。
例如，欺诈者可能会利用人工智能技术，深度伪造视频、声音等，使得网络诈骗更加真实可信。
此外，随着移动互联网的普及，手机钓鱼、APP欺诈等问题也日益突出。
网络诈骗犯罪的侦查与预防措施研究
网络诈骗犯罪的侦查与预防措施研究网络诈骗犯罪已经成为当今社会中最令人头痛的问题之一。
由于网络的普及，诈骗犯罪的手段变得越来越高明，犯罪的手法也变得越来越复杂。
在这种情况下，如何侦查和预防网络诈骗犯罪变得愈加紧迫。
本文将探讨网络诈骗犯罪的侦查和预防措施。
1. 侦查网络诈骗犯罪的方法网络诈骗犯罪通常采用虚假的幌子引诱人们上当，并利用互联网难以追踪的特点，来逃避侦查。
因此，侦查网络诈骗犯罪非常困难。
需要采用多种侦查方法来打击诈骗犯罪。
下面是几种常用的侦查方法。
1.1. 技术手段网络诈骗犯罪经常使用虚拟专线来隐蔽身份，侦查者可以利用技术手段例如IP 追踪、扫描等方法来定位诈骗者的位置。
还可以利用数据抓取技术等手段获取犯罪证据，有助于找出诈骗链条中的每一个环节。
1.2. 社交探测网络犯罪的黑龙江骗局往往在微信、QQ上建立群组，通过簇次化管理和运营方式进行水军操作、话术传递等，诱骗受害人参与。
反诈平台需要通过挖掘语义关系，网络兴趣图谱和社交关系等方式分析犯罪组织的社交模式，识别关键节点，从而确定反诈打击的方向和目标。
1.3. 嫌疑人行为轨迹还原在侦查网络诈骗犯罪时，需要利用大数据分析技术将恶意软件、邮件的发送记录以及钓鱼网站的诈骗信息分享情况进行全面跟踪。
从中还原嫌疑人的行为轨迹，揭示诈骗犯罪背后的人员组织架构和行为特征等，让职务犯罪者没有逃避的机会。
2. 防范网络诈骗犯罪的措施除了侦查网络诈骗犯罪，防范网络诈骗犯罪也是非常重要的。
通过加强公众的意识和教育，可以减少在网络上受到诈骗的风险。
这里提供几点预防措施。
2.1. 规范网络活动行为公众应该了解网络的常识，不要随便发布和分享私人和敏感的信息。
不要轻信陌生人的言辞，不要轻易给予自己的个人信息。
特别是一些赠品、免费费用和优惠活动，不要贪心而志得意满，如若遇到，应当提高警惕。
2.2. 加强安全防范人们可以通过加强网络安全设置来提高自己的安全保护能力，例如：设置安全密码、定期更新安全软件和防病毒软件等。
网络诈骗技术分析与防范策略研究
网络诈骗技术分析与防范策略研究近年来，随着互联网的普及与发展，网络诈骗问题也日益严重。
网络诈骗以其低廉的成本、高效率的效果和难辨真假的特点，成为了不法分子的常用手段。
给广大民众带来了极大的经济损失和心理压力，同时也给社会治安带来了很大的隐患。
一、网络诈骗技术分析1. 社交网络诈骗现在的社交网络被用于很多种形式的诈骗，如假定位、冒充名人和假批准。
由于社交网络上的交流和转发很方便，社交网络诈骗很快就可以在网络上传播。
2. 电子邮件诈骗电子邮件诈骗又被称为病毒电邮，利用了电子邮件的高效性，以其极具迷惑性的内容来欺骗人们，让他们陷入到不利的位置。
电子邮件诈骗常见于财务或金融领域中。
3. 短信诈骗短信诈骗指欺骗人们将他们的个人信息或资金发送给犯罪分子的短信。
短信诈骗的主要目标是手持数字设备的年轻人。
短信诈骗可以采用欺骗、威胁和恐吓等方式来达到犯罪目的。
4. 假冒网站诈骗假冒网站诈骗是通过伪装成某个真实网站，来欺骗用户输入他们的账户信息和密码等敏感信息。
假冒网站的样式与真实网站的样式极为相似，很难分辨真伪。
二、防范策略研究1. 提高用户的安全意识提高用户的安全意识，教导他们如何鉴别虚假的短信、邮件和网站等，在使用网络时保持警惕，以防被网络诈骗所侵害。
2. 安装网络防火墙安装网络防火墙，加强计算机的安全防护。
防火墙可以监视网络流量，自动阻止不安全的网络连接，提高网络安全性。
3. 使用电子支付使用电子支付可以避免使用信用卡时被盗刷的风险，同时电子支付也更加方便快捷。
4. 确认网站的真实性确认网站的真实性可以有效的保护个人信息的安全。
确认网站的真实性可通过输入其网址，或者在搜索引擎中搜索相关的网站信息。
5. 规范化网络交易规范化网络交易，如使用安全密码、妥善保存交易信息、不给陌生人委托等，都可以有效提高网上交易的安全性。
结论网络诈骗是一个复杂的问题，需要政府、企业和公民的共同努力。
政府应建立法律框架，整体加强打击网络诈骗的措施及力度；企业应完善安全防护机制，开发更多的防范工具；公民应提高安全意识，警惕网络诈骗威胁，做到避免贪小失大、不惊争胜的网上生活态度。
社交网络中网络欺诈行为的检测与防控机制
社交网络中网络欺诈行为的检测与防控机制网络欺诈行为是指在社交网络中通过虚假信息、诈骗手段等手段，对用户进行欺骗、诱导、损害等行为。
针对这一问题，社交网络平台建立了网络欺诈行为的检测与防控机制，以保护用户的正当权益和网络环境的健康发展。
首先，社交网络平台通过技术手段来检测网络欺诈行为。
平台通常会使用机器学习和数据挖掘等技术，对海量的用户数据进行分析，从中提取出可能存在欺诈行为的特征。
比如，通过对用户行为数据进行分析，发现某些用户在短时间内频繁发布大量相似内容，可能存在群发、广告等欺诈行为的嫌疑；又或者通过分析用户的交互数据，发现某些用户经常在不同的社交网络平台上使用相同的个人信息，可能存在虚假身份的风险。
这些特征和模式的发现，有助于平台尽早发现并防范网络欺诈行为。
其次，社交网络平台通过建立举报机制来防控网络欺诈行为。
平台鼓励用户对可疑行为进行举报，建立专门的投诉渠道，并设立专门的团队对用户的举报进行处理和调查。
一旦用户举报被确认属实，平台会根据自身规定对涉嫌欺诈行为的用户进行处罚，比如对其账号进行限制、删除虚假信息等。
这种举报机制通过社区的监督和参与，有效地降低了网络欺诈行为发生的概率，提高了社交网络的安全性。
此外，社交网络平台还通过建立用户评价机制来检测网络欺诈行为。
用户可以对其他用户或相关内容进行评价，并进行打分、评论、举报等操作。
通过用户的评价，平台可以得到不同用户的反馈和看法，辨别出是否存在网络欺诈行为。
同时，平台也会根据用户的评价和反馈，调整相关的算法和策略，提高对欺诈行为的识别和处理准确率。
除此之外，社交网络平台还可以通过加强用户教育和安全意识的培养，增强用户对网络欺诈行为的防范能力。
平台会发布相关的安全提示和使用指南，教育用户如何辨别真假信息，如何保护个人信息，以及如何使用社交网络平台的安全功能等。
同时，平台还会通过一些活动或专题讨论等方式，引导用户讨论和关注网络欺诈行为，提高用户的安全意识和防范能力。
基于深度学习和网络数据分析的网络欺诈检测与防护
基于深度学习和网络数据分析的网络欺诈检测与防护网络欺诈是当前互联网社会中的一个严重问题，给人们的生活和经济带来了巨大的损失。
为了解决这一问题，研究人员们提出了许多网络欺诈检测与防护的方法。
基于深度学习和网络数据分析的方法是其中最具有潜力和有效性的方法之一。
本文将介绍基于深度学习和网络数据分析的网络欺诈检测与防护的原理、方法和应用。
首先，深度学习是一种人工智能技术，它通过模拟人脑神经网络的结构和学习方式，能够从大量的数据中提取特征并进行复杂的模式识别。
网络数据分析则是对互联网中的数据进行分析和挖掘，以发现其中的规律和异常。
将这两个方法结合应用于网络欺诈检测与防护中，能够有效地识别和阻止网络欺诈行为。
在网络欺诈检测方面，基于深度学习的方法通过构建深层次的神经网络模型，实现对网络数据中欺诈行为的识别。
具体而言，首先需要对原始数据进行预处理和特征提取，例如对网络数据进行清洗、标准化和降维等操作，以获得可供深度学习模型训练的数据集。
然后，设计合适的深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）或胶囊网络等，用于对数据进行分类或异常检测。
最后，通过使用大量的正常和欺诈样本进行深度学习模型的训练和优化，以实现准确的网络欺诈检测。
除了深度学习，网络数据分析也发挥着重要的作用。
通过对网络数据的分析，可以深入了解网络欺诈行为的特征和模式。
例如，欺诈行为在网络数据中往往表现为异常的访问模式、异常的传输行为或异常的通信行为。
利用这些特征，可以设计相应的算法或模型，实现网络欺诈的实时监测与防护。
此外，网络数据分析还可以通过识别恶意IP地址、异常数据流量或BOT机器人等手段，有效地预警和识别潜在的网络欺诈行为。
基于深度学习和网络数据分析的网络欺诈检测与防护在许多领域中都具有广泛的应用。
例如，在电子商务中，可以通过对用户行为数据进行深度学习和网络数据分析，准确识别和防范虚假交易、刷单或账号盗用等网络欺诈行为。
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广汽汇理目前与1542个经销商
合作，为广汽经销店提供库存 融资及零售贷款.
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截止2015年底，累计零售贷款 合同约为44万个。
2
团伙欺诈场景
• • • ICBC 无需付首付
更好的人行征信记录 还可以轻松把车开回家
无抵押、100%通过率
黑中介通过粘贴广告字条，通过“无抵押”，“零首付”等 字眼吸引客户。在中介包装过申请资料后，客户以购车名义 申请汽车贷款。在获得贷款审批后，客户同时拥有了良好的 信用记录，因此可再次向多家银行申请高额信用卡。由于首
基于社会网络分析的欺诈网络管理
反欺诈技术
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解决方案
通过拖拉时间轴还原网络的关联关系。降低了调查的难度，让复杂的网络关系如同展示故事一样娓娓道来。
3.欺诈网络管理
基于社会网络分析的欺诈网络管理
反欺诈技术
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解决方案
通过点击节点，调查员可以轻松查看该节点相关的更多信息，且信息都是根据审批员的调查习惯客户化定 制。
30 25 20 15 10 5 0
自上线反欺诈预警模式以来, 对于组织性欺诈的防范更为显著。自2015年初，发现组织性欺诈合同数大大减少，改善近80%。
广汽汇理反欺诈项目 -技术成效
中文模 糊匹配 技术 欺诈网 络管理 分析 反欺诈规则 开发
合业务经验和实践，设计了实时业务 规则提醒，异常检验，同时还建立了 基于网络分析的评分体系。 采用了最新的中文模糊匹配方法，能够 对地址，电话，姓名等进行快速、准确 的匹配，为更新反欺诈黑灰名单提供了 保证。
房产证 = 真实 年龄 = 18 收入= 20000
职业=年龄 国企职员 = 28 职位= 公司职员
职位=…… 高级经理 ……
假
√
√
通过中介包装申请材料，提供虚假信息
面临的问题
经济损失大 团伙欺诈自2014年以来出现增长趋势，严重 的汽车经销店，十多台车都是组织性欺诈申请， 给广汽汇理带来了很大的冲击。 监管难度大 欺诈申请具有高隐蔽性，造假资料真伪难辨， 客户的购车意图难核实。
反欺诈技术
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解决方案
通过识别标示的欺诈黑名单客户，创建网络分析突破口。 根据关联关系分析网络成因。
1.欺诈网络的组成
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标记为黑名单
虚假信息，代购
相同公司名称，不同手机 号码 相同手机号码，不同人名
基于社会网络分析的欺诈网络管理
反欺诈技术
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解决方案
通过公司名称作关联有时候会出现巨大网络，例如都是来自广汽集团的员工提交申请。
人工排查效率低
当前信贷申请审批仍需通过大量人工规则排查欺诈嫌疑，无有效侦测方法，效率低下并有手工操作风险。
引入SAS解决方案
反欺诈框 架
• 反欺诈的业务框架搭建涉及一系列的处理过程 ，包括数据的采集和集 成，报表的制定，规则提示，工作流程的控制，案件管理等等。
反欺诈技 术
• 利用有限的信息去预测，防范，并在欺诈发生的时候做出反应。 • 结合数据挖掘技术，制定业务规则，异常检验，预测模型以及社会 网络分析来防范欺诈的发生。
3.欺诈网络管理
基于社会网络分析的欺诈网络管理
反欺诈技术
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解决方案
在网络入口详情界面，可以展示客户的基本信息，并归纳总结所促发的欺诈规则。通过备注管理器，调查 员可以注释调查的结果。
3.欺诈网络管理
基于社会网络分析的欺诈网络管理
代购案例：A客户第一次提交申请由于收入原因被拒绝。第二次找了朋友B帮忙申请，自己做了联 系人。申请第二次被拒绝后再次和朋友B作为主共申的关系提交第三次申请。
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基于社会网络分析的欺诈网络管理
反欺诈技术
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解决方案
网络的构成包含节点和链接，要创建欺诈网络首先需要找到欺诈节点和链接。
1.欺诈网络的组成
节点
节点 节点
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通过研究已经发生欺诈网络，研究之间的联系性，我们发现大部分网络是通过如下信息发生了关联：
申请号；
身份证号； 地址（包括家庭地址，公司地址）； 公司名称； 联系方式（包括固话和手机，家庭和工作单位）。
网络A发现了组织性 欺诈合同
2. 如何识别高风险欺诈 客户？
•
网络B发现客户为朋 友代购
基于社会网络分析的欺诈网络管理
反欺诈技术
解决方案
申请信息
2. 如何识别高风险欺诈 客户？
黑名单
风险评分= 200 风险评分= 400 风险评分= 800
人行信息 =满足规则
规则解释:
• 网络规则1 (100分): 申请来自同一公司不同公司地址； • 网络规则2 (200分): 网络包含一个逾期超过90天的客户； • 网络规则3 (200分): 网络包含一个提供虚假材料的客户.
1.欺诈网络的组成
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这样的巨型网络并不是我们需要寻找的 欺诈网络，尽管存在了潜在关联关系。
基于社会网络分析的欺诈网络管理
反欺诈技术
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解决方案
就像栽培庄稼一样，通过修建无效的链接来排除非欺诈网络。例如设计白名单，制定单节点最大值。
1.欺诈网络的组成
基于社会网络分析的欺诈网络管理
反欺诈技术
解决方案
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A
A
配偶
B
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基于社会网络分析的欺诈网络管理
团伙欺诈案例：B客户两次提交申请，通过修改申请资料获得批复。一段时间后发现B欺诈逾期。 之后C客户提交了申请，与B客户提供了同一座机号码，通过关联关系可判断C客户材料虚假，且来 自同一团伙。
配偶 C
联系人 B
19
广汽汇理反欺诈项目 - 成效
上线反欺诈系统以来组织性欺诈合同数
网络分析对团伙欺诈具有更加直 观的洞察能力，并可以根据不同 的业务定制化网络绘制以反映不 同的反欺诈场景需要。
广汽汇理反欺诈项目 -总结
通过反欺诈系统 ， 我们相信 ， 技 术是不能代替我们调查欺诈 ， 但 是技术能帮助我们侦察出那些可 能被忽略的线索。
谢谢！
Thank you
基于社会网络分析的欺诈网络管理
反欺诈技术
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解决方案
通过中文文本的结构化处理，能够对地址，电话，姓名等进行快速、准确的匹配，为更新反欺诈黑灰名单 提供了保证。 中文模糊匹配还支持文字比对模糊度的配置，通过灵敏度的调节，根据业务需要控制匹配的准确性。
1.欺诈网络的组成
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基于社会网络分析的欺诈网络管理
基于社会网络分析的欺诈侦察与防御
孙洁 广汽汇理汽车金融有限公零售信贷风险经理
关于广汽汇理
Credit Agricole Consumer Finance
• 广州汽车集团股份有限公司
50%
50%
•
法农集团旗下东方汇理个人金融股份有 限公司
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广汽汇理汽车金融有限公司（简称 “广汽汇理”）成立于2010 年，总 部位于广州
审批通过
付由中介支付，车子被中介控制。以同样的作案方式，中介
信用额度2万 信用额度20万 可能同时向同一家或多家汽车经销店提交申请。在控制多台 贷款车辆后，中介连同车子一起消失。
工作证明 收入证明
虚假材料场景
狡猾的欺诈客户会伪装成普通客户
有时候老实的客户更像欺诈人群
业务规则 月收入= 20000 异常信息校验 √ √ √ √
系统控制
• 采用SAS的最新反欺诈工具SNA，结合业务系统，通过可视化的
网络图形来分析欺诈场景，在贷前及贷后甄别欺诈。
基于社会网络分析的欺诈网络管理
•
欺诈网络分析是一种通过各种关系，比如电话 号码，地址，单位名称等，将申请人、共申人、 担保人内部以及之间的信息进行关联的无向或 者有向联通图。 通过客户化欺诈网络的展示方式，结合反欺诈 业务设计展示明细，可以从多个不同的途径上 发现申请欺诈行为，帮助欺诈调查员提高效率。