僅支付行業(yè)每年因欺詐造成的損失就接近千億元，而隨著智能設備的普及和技術的發(fā)展，安全已經(jīng)變成了一種服務，基于工具的、以IT為中心的模式越來越不能滿足大數(shù)據(jù)時代的要求。
FireRadar是一家初創(chuàng)的致力于利 大數(shù)據(jù)分析技術，為銀 、保險、電商、社交網(wǎng)站、游戲等金融和互聯(lián)網(wǎng)公司提供反欺詐服務的公司，針對可疑用戶、設備、環(huán)境和各種互聯(lián) 欺詐行為，F(xiàn)ireRadar的產(chǎn)品可以進行早期安全檢測，并實現(xiàn)全生命周期的風險監(jiān)控和分析。
行業(yè)內(nèi)傳統(tǒng)的服務商主要提供事中和事后的反欺詐服務，F(xiàn)ireRadar希望通過分析用戶的設備、地址和行為等信息，持續(xù)對用戶進行畫像，做到事前的預警。在模型方面，F(xiàn)ireRadar采 了人工智能和專家模型結合的系統(tǒng)，分別在安全、信用和風險三個維度更細粒度地進行分析，提高反欺詐的精確性。
單純的人工智能反欺詐系統(tǒng)需要基于業(yè)務抽取有效標簽，這一過程中需要大量樣本訓練模型，但是國內(nèi)的業(yè)務數(shù)據(jù)往往信息不全，導致模型訓練需要較長時間，而且容易受到新型詐騙手段污染。相反專家系統(tǒng)立即有效，在服務初期就可以對大規(guī)模的攻擊和有組織的欺詐進行預警。將兩個系統(tǒng)相結合，可以減少惡意活動帶來的損失，并通過人工智能的系統(tǒng)不斷優(yōu)化模型。
混合云服務是FireRadar的另一個特色，這對于保護用戶數(shù)據(jù)隱私將有所幫助，客戶公司可以選擇把用戶行為等重要數(shù)據(jù)的分析系統(tǒng)在本地布署運行，對于黑名單等基礎數(shù)據(jù)，以及設備是否有惡意程序等環(huán)境數(shù)據(jù)，通過SDK接口提交到云端運行，同時FireRadar允許用戶清楚看到哪些數(shù)據(jù)進行了上傳。
除用戶黑名單外，F(xiàn)ireRadar的模型還結合了設備黑名單、網(wǎng)址黑名單等數(shù)據(jù)。國內(nèi)提供類似反欺詐服務的還有邦盛科技等公司，對于競爭FireRadar創(chuàng)始人魏小強認為，云服務沒有初裝費用，用戶不會只選擇一家反欺詐服務商，而是會接入多家服務商，對反欺詐系統(tǒng)進行優(yōu)化和調(diào)試。
FireRadar成立于今年3月，8月正式發(fā)布產(chǎn)品，目前服務一家擁有千萬級用戶的O2O公司。FireRadar創(chuàng)始人魏小強曾任Entrust大中華區(qū)技術總監(jiān)及總經(jīng)理、IBM大中華安全事業(yè)部戰(zhàn)略顧問，曾在反欺詐領域服務花旗銀行、支付寶等公司，目前FireRadar正在進行第一次融資。
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