現在的網絡攻擊非常專業，攻擊者們會運用多種手段對自己的行為進行一些相應的掩飾。京東金融風控的一個頗具代表性的算法——路徑的軌跡學習算法，讓黑產分子們無處藏匿。
9月12日，在T11 2017暨talking data智能數據峰會上，京東金融風險管理部總經理沈曉春描繪了大數據和AI與金融風控深度融合的場景，並重點介紹了已經廣泛應用於京東金融風控領域的代表性模型和算法。其中，在路徑的軌跡學習算法中，通過RNN的時間序列算法，京東金融對於風險用戶識別的準確率超過常規機器學習算法的3倍以上。
小編今天就給大家介紹下路徑的軌跡學習這一算法：路徑的軌跡學習就是通過判斷正常用戶和異常行為用戶瀏覽點擊的不同軌跡，以及他們對於頁面產生的不同反應，來區分用戶的好壞，進而做出風險預警。
沈曉春解釋道，“無論網絡攻擊者如何掩飾，通過深度學習和海量數據的分析，以及對用戶行為偏好的分析和對算法的持續優化，京東金融定當竭盡全力為用戶的賬戶安全保駕護航”，更重要的是，“通過RNN的時間序列算法，我們對於風險用戶識別的準確率可以超過常規機器學習算法的3倍以上”。
值得一提的是，京東金融的這一算法研究已經被歐洲機器學習會議的PKDD2017收錄，得到了國際上的權威認可。
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