浪淘金网赚网络骗子哪里跑?AI把你揪出来录视频如何赚钱-飞客网赚

浪淘金网赚网络骗子哪里跑?AI把你揪出来录视频如何赚钱

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“黑色产业”这个词听起来离我们很远,但实际上它潜伏在我们周围:在网上购物补偿规则上钻孔,集体购买现金,填充僵尸数字或反复抽签,以及在被黑客攻击后出售在线社交平台账户。

例如,卖家使用储蓄卡支付顾客,顾客在下订单后留下好评,然后退款。根据用户账号的质量,每笔订单可赚取6-10元。互联网上有一些搜索率高的产品,如茶、减肥、卫生洁具等。大多数排名靠前的产品都有刷牙清单的成分。

就连最近非常流行的以太网也难逃魔掌:彭博(Bloomberg)报道称,在加密货币电子犯罪领域,与以太网相关的电子欺诈达到2.2亿美元,交易中每10个人就有1名电子欺诈受害者。

然而,这些仅仅是隐藏在网络下的庞大黑人产量的冰山一角:据估计,网络上的全球黑人产量每年达到500亿美元。换句话说,25天内黑人产业的规模相当于美国总统特朗普一生积累的所有财富!

规模如此之大,难怪网上诈骗者即使变戏法也会作弊!今天,小侦探将向你展示这些网络诈骗犯一直在使用什么样的歪脑筋。

骗子不是上帝的对手。

位于硅谷山景城(Mountain View City)的数据面板是打击网络欺诈的领先公司。它最大的特点是在欺诈的最早阶段,甚至在欺诈发生之前,使用无监督的机器学习来找出欺诈者。这听起来有点像《少数派报告》中的情节吗?然而,他们无监督学习算法的“过失杀人率”低于电影中的。

什么是无监督学习?别担心,小侦探会先向你展示无监督学习的前身,“监督学习”。

DataVisor联合创始人兼首席执行官尹连燮博士表示,监督式机器学习是现有系统的两大类型之一(另一种是规则系统)。简而言之,有监督的机器学习是有系统地收集有标签的数据,以确定好人长什么样,用8个软件赚钱,坏人长什么样,然后根据这些数据进行调试。面临的挑战是做好特殊工程和调整判断标准。

监督机器学习的另一个挑战是系统收集的训练数据集更好。然而,欺诈无时无刻不在发生。从标签上获得的数据都是过去的数据。他们厌倦了战斗,只能防守。它们不仅由欺诈者领导,而且在模型离线时也经常得到很好的调整。一旦他们上线,他们将无法工作。尹连燮表示,通过监督学习,这一缺陷从根本上是由于对现有标签的依赖而存在的。

什么是规则系统?过去,当有任何攻击时,系统会制定一些规则:如果你这样做,你就是一个好人,如果你这样做,你就是一个坏人。使用规则进行调整。然而,这种方法的缺点是人工成本相对较高,而且相对被动,总是能弥补丢失的羊。

DataVisor 创始人兼 CTO Fang Yu(左)和 DataVisor 创始人兼CEO Yinglian Xie(右)

无监督算法弥补了这两个缺点。对于新的、未知的和不断变化的攻击,它需要一个自动的适应和调整过程,并且应该在它开始之前和被标记之前被及早捕获。该算法是规则系统和监督机器学习的完美补充。同时,它也给被监督的机器学习提供快速的反馈,帮助被监督的机器学习模型调整得更快更好。此外,DataVisor在无监督机器学习上有一些自动规则系统,这也大大降低了手动调试规则的人工成本。

正是“无人监管的机器学习”和“在欺诈发生前进行检测”的结合,使得DataVisor在成立后的短短几年内赢得了众多大客户的信任:在美国,超越网赚,其客户包括在线商家评论网站Yelp和内容共享网站Pinterest;在国内,尽管进入中国市场才一年,但数据面板(DataVisor)很快获得了阿里巴巴集团和社交应用莫莫莫等其他大公司的信任。

八个恶魔渡海展示他们的化身

数据面板今年发布的“在线欺诈趋势报告”(以下简称“报告”)的时间跨度为六个月。该报告的结论基于4.1亿个知识产权地址、530万个用户代理字符串和360万个电子邮件域。想看看骗子的黑暗车间吗?小侦探带你跟随这篇报道探索这个神秘的黑色产业:

更喜欢使用电脑诈骗和目前从电脑到移动设备的趋势不同,800折官网值得购买,诈骗逆流而上,更喜欢使用电脑诈骗。电脑在互联网上的足迹并不像手机那样容易追踪:在电脑上,戴上口罩和改变身份就像删除浏览器的cookie记录一样简单;然而,手机是不同的。手机上的应用程序在手机上,使得一对一的通信变得更加容易,使得诈骗者伪造身份更加困难。

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