用机器学习来优化网络欺诈监测和排查模型,Sift Science获融资550万美元
Sift Science
分类: 互联网事 围观: 781

今天TechCrunch和Wired等国外各大科技媒体都报道了Sift Science这家公司,它的服务刚正式开放注册。Sift Science 做的是网络反欺诈,电商网站、网络支付以及 Airbnb 和 Uber 等交易类服务都是它的目标顾客。

Sift Science 用网站提供的用户数据来计算出用户的可疑分值,厉害之处在于它用机器学习的 方式不断地补充并修正它的整个欺诈监测模型。例如电商公司先把 Sift Science 的 API 嵌入自己网站,并提供一些这个网站上典型欺诈账户的样本供 Sift 参考。Sift 会监测用户在这个网站上的行为模式,把它和其他大量的欺诈行为对比,以此来计算某位用户的欺诈可疑性。监测的行为模式有很多维度,比如用户在这个网上浏览 的页面数,所用设备和浏览器,是哪个地区的 IP 等等。

Sift 现在也发现了一些小规律 (针对美国用户的),比如在 Windows XP 上用 Firefox 的交易行为,它的欺诈可疑性就比一般用户高 6 倍。Sift 在内测期有了 20 家顾客,比如 Airbnb,Uber 还有先买后付款的虚拟信用服务Affirm,这些越来越庞大的交易网络会让 Sift 的模型有更高的精准性。

目前 Sift 是采用免费增值模式,免费评测 5000 位用户的欺诈可疑性,超过这个数量,则是每个用户 0.1 美元。Sift 创始团队大多都出自 Google,联合创始人 Brandon Ballinger 之前在 Google 就是做关于恶意广告点击的反欺诈工作。
作者:Lee'Xin 来源:本站原创 发布于2013-03-21 09:03:44
精彩推荐
各种观点
评论关闭中
热门阅读