[session] 欺诈的潜伏性: 如何利用大数据进行反欺诈检测
讲师：吴中 (DataVisor)
14:00–14:40 Saturday, 2017-07-15
安全 (Security)
地点： 多功能厅5B＋C（Function Room 5B+C)
观众水平 (Level): 中级 (Intermediate)
必要预备知识
受众需要对大数据科技包括Spark有大致的了解。不需要安全和线上反欺诈检测专业知识。
您将学到什么
参加者将会学习到： 了解欺诈者发起攻击的动机：什么是潜伏期账号？为什么欺诈者需要培植潜伏期账号？ 潜伏期账号案例深度剖析：详细例举某个全球著名移动娱乐App和某聊天、游戏、附近用户交友服务的大型线上服务平台遇到的潜伏期账号欺诈问题。 为什么潜伏期账号很难被检测到？怎样解决潜伏期账号欺诈问题？ 实时“内存”大数据分析方法，在线上服务潜伏期账户检测中的应用举例及优势详解
描述
如今你访问的每一个网站或手机应用，都可以创建账号。你可以创建用户名、密码、账号信息，然后你的信息就会被这家公司掌握。绝大多数社区都是以用户增长量做为关键性的评判标准。用户不仅会贡献内容（如浏览、互动、关注），同时也是流量变现的渠道（如广告点击、推广以及App内消费）。一些坏的社区用户通常都是有组织、有规模的犯罪群体，这些欺诈群体创建虚假用户账号，在潜伏期内培植账号，假装成正常用户，隐藏在数亿用户中，并在之后时机成熟时，发起大规模攻击，获取经济利益。
基于全球线上服务超过50亿事件和10亿用户账户数据分析成功经验，DataVisor技术总监兼中国区总经理Zhong Wu将会在本次议题中详细介绍全球范围内存在的潜伏期账号欺诈问题，深度分析潜伏期账号特点，攻击者是如何采用复杂的技术来躲避检测，以及Spark大数据安全分析的应用。
讲师介绍：
Zhong Wu (DataVisor)
吴中毕业于清华大学，在微软全球执行副总裁沈向洋博士的指导下获得计算机科学与技术学科的博士学位。现于DataVisor担任技术总监，并主要负责DataVisor中国区业务。在全球*计算机视觉会议如CVPR，ICCV，PAMI 等发表多篇有影响力的论文，并在大数据搜索，大数据安全领域有多项专利申请。在加入DataVisor之前，吴中在微软的Bing部门从事图像搜索工作，工作范围包括大规模文本及图像特征的抽取、索引，搭建高性能系统和设计高效算法，通过提高数十亿图像搜索索引的质量，进而提升Bing图像搜索结果的相关性。
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