金融大数据反欺诈解决方案

这项研究试图通过创建可检测在线招聘环境中欺诈风险的可靠模型来禁止个人和组织的隐私和金钱损失。 这项研究提出了一个可靠的检测模型，该模型使用基于随机森林分类器的集成方法来检测在线招聘欺诈（ORF）的可靠检测模型。 在线招聘欺诈检测的特征是其现代性和对这一概念的研究不足，因此具有其他类型的电子欺诈检测。 研究人员提出了检测模型以达到本研究的目的。 对于特征选择，使用支持向量机方法，并且对于分类和检测，使用使用随机森林的集成分类器。 可免费使用的名为“就业骗局爱琴海数据集”（EMSCAD）的数据集来应用该模型。 在选择和分类采用之前已应用了预处理步骤。 结果显示获得的准确性为97.41％。 此外，调查结果提出了检测目的的主要特征和重要因素，包括具有公司简介特征，具有公司徽标特征和行业特征。

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python源码集锦-不平衡采样与反欺诈

关于 BillRun是开源计费和反欺诈系统。 BillRun在电信公司中使用，这些公司需要复杂的系统和工具来接收，处理，计费，收费和监视客户使用情况。 用法可以是电信CDR-s，预付费卡，并且都可以实时处理。 该系统支持不同类型的输出，例如客户发票，用于管理的批发报告，系统监控和警报，可以触发事件的反欺诈系统。 该系统是故障转移安全的，并完全支持高可用性卷和大小。 该系统建立在YAF PHP Framework与Zend Framework工具箱集成的基础上，以实现高性能，以自定义使用其开源即用型类。 由于该系统是开源的，因此您可以将其更改为您的需要和要求，并从第三方获得支持，因为您不必依赖一家公司。 数据库是MongoDB，可以支持不同类型的文档，无论大小和类型如何，都使系统易于维护。 此外，MongoDB是使用最广泛的NoSQL数据库，只需花费很少的精力即可轻松扩展。 Bill

同盾反欺诈系列报告之账户安全保护

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欺诈风险管理 中央仓库，用于欺诈和风险管理开发和规范

Flink官网实例： 1.基于DataStream API 实现欺诈检测，完整实现； 2.补充自定义数据源； 3.IDEA开发环境。

论文研究-保险欺诈博弈与基于最优博弈策略的保险契约.pdf,  运用不完全信息动态博弈和机制设计的有关理论,以伪造风险损失的保险欺诈问题为例,建立了保险欺诈博弈模型,研究了伪造风险损失欺诈博弈问题的纳什均衡及其保险双方的最优博弈策略.在此基础上,得出了使保险人的期望利润为零的保险定价公式,讨论了基于保险双方最优博弈策略的最优保险合同形式,证明了基于保险双方最优博弈策略的保险合同是部分保险.