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点选验证的语义理解难度在哪里
# 点选验证，到底在为难谁？ 说真的，每次遇到那种“请点击图中所有的自行车”或者“请选出包含红绿灯的格子”，我脑子里第一个念头不是“我要证明我是人”，而是“出题的人，你自己能一遍过吗？” 这玩意儿，学名叫CAPTCHA，我们俗称验证码。早些年让你认几个…
短信上行验证在手机号实名场景下怎么用
# 短信验证码，这次要“倒着发”？——聊聊实名制里那个被忽略的玩法 前两天，一个做游戏运营的朋友跟我吐槽，说他们新上线的实名认证环节，被羊毛党给“卡脖子”了。用户输个手机号，收个验证码，这事儿听着挺简单吧？结果人家用接码平台，分分钟搞来一堆虚拟号，实名认…
活体检测在人脸核身中怎么防止照片视频攻击
# 人脸核身，防不住PS和视频？聊聊活体检测那点“真功夫” 最近跟一个做金融App的朋友聊天，他愁得不行：“我们那人脸识别，技术供应商吹得天花乱坠，结果上个月还是被用户用一段高清视频给绕过去了，差点出大事。” 我一点不意外。说实话，我看过不少出问题的核…
OCR识别在证件信息提取中怎么保证准确率
# 证件识别，AI怎么做到“一眼准”？聊聊OCR那点事儿 “您好，请出示您的身份证。” 这句话，咱们在银行、酒店、机场听过无数遍。柜台小哥把证件往那个小小的扫描仪上一放，嘀一声，你的姓名、身份证号、地址就全蹦到电脑屏幕上了。快是真快，但你有没有那么一瞬…
知识图谱在反欺诈风控中怎么构建和应用
# 知识图谱在反欺诈风控中怎么构建和应用 说真的，我这两年跟不少风控团队聊过，发现一个挺有意思的现象：大家手里都有一堆规则引擎、机器学习模型，数据量也不小，但真遇到那种“团伙作案”或者“精心策划”的欺诈，还是经常被打得措手不及。问题出在哪？很多时候，不是…
图计算在团伙欺诈识别中比传统规则强在哪
# 图计算：让欺诈团伙“无处遁形”的新利器 前两天，我和一个做风控的朋友在咖啡馆聊天。他点开手机，给我看后台告警——又是一波“薅羊毛”的，手法还挺新。他叹口气：“现在这帮人，用传统规则去堵，就像拿渔网捞泥鳅，眼瞅着它从网眼里钻过去，气得你干瞪眼。” 这…
联邦学习在数据不出域的情况下怎么联合建模
# 联邦学习：数据不出门，模型怎么“串门”学？ 我最近跟几个做金融风控的朋友聊天，他们个个愁眉苦脸。有个老哥说，他们手里有海量的用户支付行为数据，隔壁的银行有用户信贷记录，两边都想建个更准的联合风控模型。但问题来了——数据能搬过去吗？**想都别想**。监…
隐私计算在金融数据共享中有哪些落地案例
# 当金融数据“穿上衣服”聊天：隐私计算在银行、保险里的真实玩法 ˃“我前几天和一家城商行的朋友聊天，他们风控部老大愁得直挠头——想和互联网平台合作搞联合风控，又怕客户数据‘裸奔’出去。结果你猜怎么着？他们去年悄悄上了隐私计算平台，现在每天和三家机构交换…
多方安全计算在联合统计时怎么保证数据不泄露
# 多方安全计算：做“联合统计”时，你的数据是怎么被“锁”在保险箱里的？ 前两天，有个做电商的朋友找我喝茶，聊起一个挺有意思的难题。他们想和几家友商一起，分析一下某个区域的用户消费趋势，说白了，就是大家把自家数据拿出来“拼图”，拼出一个更完整的市场画像。…
差分隐私在统计数据发布中加多少噪音合适
# 差分隐私加噪：给数据“戴面具”，不是“穿棉袄” 前两天有个做政府数据开放的朋友跟我吐槽，说他们有个统计项目，明明数据都脱敏了，结果还是被人用交叉比对的方式把个体信息给扒了出来。“现在上头要求上差分隐私，可这噪音加多少才算合适？加少了怕漏，加多了数据直…