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随着在线欺诈变得更加复杂和普遍，传统的欺诈检测方法正在努力与欺诈者采用的不断发展的策略保持同步。本文通过为欺诈检测和预防提供更高级，可扩展和适应性的解决方案来探讨机器学习在解决这些挑战中的变革作用。通过分析诸如随机森林，神经网络和梯度提升之类的关键模型，本文突出了机器学习在处理庞大数据集时的优势，确定了复杂的欺诈模式，并提供了实时预测，以实现积极的欺诈预防方法。与欺诈发生后反应的基于规则的系统不同，机器学习模型不断从新数据中学习，适应新兴的欺诈计划并减少误报，最终使财务损失最小化。这项研究强调了机器学习通过使它们更具动态，高效且能够处理各个行业欺诈日益增长的复杂性来彻底改变欺诈检测框架的潜力。机器学习中的未来发展，包括深度学习和混合模型，有望进一步提高这些系统的预测准确性和适用性，以确保面对新的和新兴的欺诈策略，组织保持韧性。
主动欺诈防御：机器学习在保护在线欺诈中的作用不断发展
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