Мусорные клики: Яндекс может избавить нас от них, но нет

Сегодня нейросеть сама подбирает тексты, изображения и целевую аудиторию. Но если результат — это клики с длительностью НОЛЬ , проблема не в пользователе, а в нейросети: именно она выбрала тех, кто не остаётся на сайте . Зачем?! Допустим, можно пережить 2–3 нулевых визита из 10-ти. Но когда 49 кликов из 50 оказываются битыми — это уже провал. Внутри статьи: - Как собрать ботов в сегмент и исключить их из показов рекламы - По каким поведенческим паттернам Яндекс может определять и минусовать ботов - Как поймать бота с поличным: клик по скрытой ссылке — это 100% залёт

https://habr.com/ru/articles/927458/

#контекстная_реклама #повышение_конверсии #антифрод #скликивание_рекламы #яндекс_директ

Как мы строим антифрод в анонимных крипто-свапалках: опыт и грабли

Когда речь заходит о криптовалютных свапалках и анонимных DEX, безопасность становится не просто приоритетом, а настоящим вызовом. Отсутствие централизованной модерации и KYC-процедур ставит перед разработчиками задачу создать эффективные системы, которые могут обнаруживать и предотвращать мошенническую деятельность, обеспечивая при этом минимальное вмешательство в пользовательский опыт. В этом посте я хочу рассказать о подходах и технологиях, которые мы применили для защиты анонимных крипто-платформ, таких как zixcrypto.com , и поделиться опытом разработки антифрод-системы для таких сервисов.

https://habr.com/ru/articles/926264/

#антифрод #криптовалютные_свапалка #безопасность #машинное_обучение #поведенческий_анализ #информационная_безопасность

Опыт построения антифрод-системы на основе поведенческого анализа для FreezerSports

Проект по разработке системы антифрода для букмекерской конторы FreezerSports стал для нашей команды важным шагом в обеспечении честности игры на платформе. Основной целью было создание системы, которая бы эффективно боролась с манипуляциями, связанными с арбитражем ставок и использованием вилочных событий для обхода системы. В данной статье я расскажу о технической реализации антифрод-системы на основе поведенческого анализа.

https://habr.com/ru/articles/922094/

#антифрод #поведенческий_анализ #мошенничество #Машинное_обучение #безопасность_данных

ИИ агенты и хлопобуды

2025 год объявлен годом расцвета ИИ агентов — самостоятельных (автономных) помощников в выполнении полезной работы. Как обычно, хайпу в этих публикациях хоть отбавляй, поэтому вдумчивые читатели пытаются пробраться через этот хайп к истине. Нам в компании IDX это тоже важно, потому что по нашим представлениям появление работающих ИИ агентов существенно поменяет ландшафт обработки персональных данных (ПД). Мы приступили к работе над серьезным аналитическим отчетом о прогрессе ИИ агентов и его влиянии на ПД, что потребует некоторого времени.В этой же и последующих заметках мы будем отмечать наиболее интересные или хотя бы курьезные сведения, которые будут попадаться по пути. 4 апреля этого года появилась очередная публикация с прогнозом и сценариями развития ИИ до конца 2027 года ( AI2027 ), подготовленная группой известных авторов, включая Даниэля Кокотайло, Скотта Александра и других. Здесь на Хабре уже опубликован перевод этой публикации, оригинал выложен на отдельном сайте ai-2027.com .

https://habr.com/ru/companies/idx/articles/919466/

#AI_alignment #антифрод #ииагенты

Как мы заменили сотни Join’ов на один РТ-процессинг с 1kk RPS

Как связаны скидки, пользовательские пути и огромные массивы данных в Яндекс Рекламе? Привет, Хабр! Меня зовут Максим Стаценко, я работаю с базами данных и яростно в них копаюсь с 2010 года, а в Big Data — с 2016. Сейчас работаю в Яндексе в DWH поиска и рекламы. Мы работаем с ОЧЕНЬ большими данными. Каждый день миллионы пользователей видят рекламу Яндекса, а наши системы обрабатывают огромные объёмы данных. Чтобы реклама работала эффективно, нам нужно в каждый момент времени иметь максимально полную информацию об истории жизни рекламного объявления, а значит нужно каким-то образом передавать данные от одного события к другому внутри рекламной воронки. Расскажу, как мы решали эту проблему.

https://habr.com/ru/companies/oleg-bunin/articles/884560/

#ytsaurus #mapreduce #olap #oltp #антифрод #распределенные_системы #оптимизация #обработка_данных #хранилища_данных

Теория мертвого 2GIS

Выбрали хороший ресторан (врача, СТО, юриста, риэлтора) по отзывам и высокому рейтингу в 2GIS, а оказалось, что там если не ужас-ужас-ужас, то как-то средне, явно не похоже на то, что вы бы ожидали от рейтинга 4.8 или даже 5 баллов. Знакомо? Все знают, что в 2GIS могут быть накрученные фейковые отзывы (а их там всего 10-20 на весь город или там 99% фейковых? Есть ведь разница!), но не все умеют их легко опознавать. У 2gis, похоже, еще нет антифрода (что вполне нормально для пет-проекта, который делают веб-программисты в свободное время), но вы теперь можете различать ботов-зомби-инопланетян через мой антифрод af2gis, и выбирать себе те заведения, которые нравятся людям, а не ботам. Статья будет длинная (она про все подряд о чем я думал и с чем разбирался последнее время), но тех, кто ее прочитает ждет фантастическая награда! Они смогут ходить в самые лучшие заведения города, их будут обслуживать самые красивые и шустрые официантки, еда будет очень вкусной, порции огромными и все это за довольно разумные деньги! Такие места есть, живые люди их любят и ставят им высокие оценки, а боты - любят другие заведения. Нужно только надеть волшебные очки чтобы увидеть, какие заведения хвалят люди, а какие - боты. Прочитать и получить волшебные очки!

https://habr.com/ru/articles/913010/

#2gis #antifraud #антифрод #отзывы #мошенничество #геоинформационные_системы #критика #рекомендательные_системы #петпроект #расследование

Теория мертвого 2GIS

Выбрали хороший ресторан (врача, СТО, юриста, риэлтора) по отзывам и высокому рейтингу в 2GIS, а оказалось, что там если не ужас-ужас-ужас, то как-то средне, явно не похоже на то, что вы бы ожидали от рейтинга 4.8 или даже 5 баллов. Знакомо? Все знают, что в 2GIS могут быть накрученные фейковые отзывы (а их там всего 10-20 на весь город или там 99% фейковых? Есть ведь разница!), но не все умеют их легко опознавать. У 2gis, похоже, еще нет антифрода (что вполне нормально для пет-проекта, который делают веб-программисты в свободное время), но вы теперь можете различать ботов-зомби-инопланетян через мой антифрод af2gis, и выбирать себе те заведения, которые нравятся людям, а не ботам. Статья будет длинная (она про все подряд о чем я думал и с чем разбирался последнее время), но тех, кто ее прочитает ждет фантастическая награда! Они смогут ходить в самые лучшие заведения города, их будут обслуживать самые красивые и шустрые официантки, еда будет очень вкусной, порции огромными и все это за довольно разумные деньги! Такие места есть, живые люди их любят и ставят им высокие оценки, а боты - любят другие заведения. Нужно только надеть волшебные очки чтобы увидеть, какие заведения хвалят люди, а какие - боты. Прочитать и получить волшебные очки!

https://habr.com/ru/articles/913010/

#2gis #antifraud #антифрод #отзывы #мошенничество #геоинформационные_системы #критика #рекомендательные_системы #петпроект #расследование

Языковые модели против мошенников: как LLM помогают бороться с отмыванием денег и финансовым мошенничеством

С ростом цифровизации банковских услуг злоумышленники становятся всё изощрённее: от схем отмывания денег через фиктивные юрлица — до автоматизированных атак через фишинг, подмену номеров, скимминг и социальная инженерия. Бизнес теряет миллиарды, клиенты — доверие. В этих условиях защитные технологии — уже не просто брандмауэр, а целый арсенал аналитических систем. В статье рассмотрим, как LLM может помочь финансовым организациям для противодействия мошенничеству и отмыванию денежных средств.

https://habr.com/ru/articles/908424/

#финансовое_мошенничество #антифрод #AF #AML #llm #большая_языковая_модель

Машинное обучение в страховании: как ИИ и большие данные меняют подходы к оценке рисков и борьбе с мошенничеством

Привет, Хабр! Меня зовут Дмитрий, я дата-сайентист в команде моделирования Росгосстраха. Страховые компании активно обращаются к технологиям машинного обучения (ML) и искусственного интеллекта (ИИ) для формирования тарифов, борьбы с мошенничеством, оптимизации различных процессов и улучшения качества обслуживания клиентов. В этом обзоре я хочу рассказать о том, как ML/ИИ трансформирует процессы в страховом секторе. Посмотрим, как технологии интегрируются в повседневную работу крупной страховой компании на примере нескольких характерных задач. Машинное обучение в страховой отрасли Согласитесь, что практически все люди в своей жизни сталкиваются с потребностью в страховании. Кто-то хочет застраховать новую машину, кто-то стремится защитить квартиру от залива, а кто-то – иметь подушку безопасности в случае проблем со здоровьем. Ключевой особенностью большинства неприятных событий является их принципиальная случайность, неожиданность. Страховой бизнес – одна из старейших областей, которая использует статистику и анализ данных как основу для своей деятельности. Исторически, в контексте страховой практики, соответствующий раздел математики называли актуарными расчетами. что происходит "за кулисами" страхования?

https://habr.com/ru/companies/rgs_it/articles/899140/

#машинное_обучение #искуственный_интеллект #страхование #каско #антифрод #мошенники #детекция_повреждений #распознавание_документов #клиентский_сервис #геоданные

Телефонное мошенничество: как это работает

Привет, Хабр! В недавно выпущенном Центробанком « Портрете пострадавшего » видно, что телефонное мошенничество до сих пор является лидером антирейтинга кибератак. Мы, Big Data T2, долго думали, как бы нам написать такую статью, которая оказалось бы полезной и интересной не только умным айтишникам (которых невозможно довольно сложно обмануть), но и простым людям, любимым абонентам, о которых мы всячески заботимся. А потому решили написать лонгрид, где будет минимум злых зверей ROC-AUC’ов - о которых мы с удовольствием поговорим в комментах - но будет максимум, как мы надеемся, актуальной, интересной и полезной для каждого из нас информации. Ведь разве есть тут такие, у кого за последний год не заканчивался срок действия SIM-карты или не было необходимости продлить полис ОМС ? В эфире Андрей Тузлуков и Максим Пластинин – почётные BA и DS из команды Антифрода. А ниже – некоторое количество собак, которых нам удалось съесть на этом деле за последний год. Нужно перейти по подозрительной ссылке

https://habr.com/ru/companies/t2/articles/888984/

#телефонное_мошенничество #антифрод #кибербезопасность #deepfake #фрод #социальная_инженерия #дроп #симбокс #безопасность_в_сети #телеком