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雨技术
随着数字交易的迅速扩展，统一的付款接口（UPI）已成为当今世界上金融交流的青睐和方便的方法。然而，对数字平台的依赖日益增长也有助于欺诈活动的上升。本文介绍了一个强大的UPI欺诈检测系统，该系统利用高级机器学习技术来增强数字交易的安全性。建议的系统利用各种功能，包括交易模式，用户行为和设备信息，以开发全面的欺诈检测模型。机器学习算法，例如监督学习分类器和异常检测方法，用于分析历史交易数据和发现指示欺诈活动的模式。该模型利用包含合法和欺诈性交易的标签数据集，使其有效地区分正常和可疑活动。关键字：交易，付款，UPI，攻击者，欺诈，骗子，金钱，数据集。随机森林；决策树；逻辑回归；机器学习；梯度提升方法；混淆矩阵
prakas-on-on-thansactions与...
prakas将加密货物定义为“价值的数字表示，取决于加密和分布式分类帐或类似技术。” Prakas在NBC的监督下，适用于所有商业银行和支付服务机构，以及任何打算从事加密货物服务提供商（包括A）的法人实体，包括A）。交换加密货物，b）。加密集团的转移，c）。保存或加密和管理。
如何通过交易付款来支付账单...
不同的概览布局示例 1 – 信用余额：如果您在 PAWS 中没有未付费用但有预期援助，则概览屏幕将仅显示信用余额行，或者如果您有存档的付款计划，则付款计划将首先显示，并且信用余额行将出现在下方：
NPL交易市场和服务行业
资料来源：Banca IFIS研究部门对EBA“风险仪表板”报告的阐述，基于加权平均值的NPL比率。注意*：这些数字排除了英国的价值，该价值在2020年不再是欧盟的成员。请注意，在EBA报告中，互换使用术语受损的暴露（NPE）和受损贷款（NPL）。根据EBA定义，欧元区的NPE比率和默认率的计算考虑了重要的银行。欧盟重要的银行是大型银行，其非国内暴露水平很高，其特征是NPE比率较低的国内曝光。根据这一合理，欧盟指标始终低于国家一级或特定客户群的指标。市场观看NPL 5
交易 - 伊斯坦布尔瑞典研究所
2019 年 10 月 10 日至 12 日，瑞典中央银行禧年基金会慷慨赞助了在伊斯坦布尔瑞典研究所举办的国际研讨会。研讨会原定名为“文体大师的接受：对叙利亚古代晚期超级英雄的重读和重塑”。我们非常感谢参加研讨会并为文体主义这一主题贡献知识和辩论的学者。这是一个有趣而难忘的时刻，在我们大多数人因疫情而隐居之前。从 2020 年开始的长期隐居导致该卷的开发延迟，但现在我们很高兴能够汇集这里介绍的大量研究。我们非常感谢与我们合作出版此书的贡献者，以及 Ingela Nilsson、Olof Heilo、Thomas Arentzen、Tonje Sørensen 和伊斯坦布尔瑞典研究所的工作人员以及 RJ 对这一举措的支持。
金融交易中的异常检测（...
在线欺诈是严重的犯罪，为人们和金融机构造成了巨大的财务损失。在数十亿个DOL-LARS中每年损失，发现和停止这些欺诈行动已成为一个关键问题。在识别这些动作方面以高精度率实施机器学习算法是解决此问题的有效策略。不幸的是，互联网交易欺诈是一个受欢迎且脆弱的目标。电子商务和其他在线平台的增长扩大了在线支付选择的可用性，从而增加了欺诈的危险。因此，使用机器学习技术来检测和分析在线进行交易中的欺诈行为有可能大大降低这种发展中的趋势。这项研究的目的是为欺诈检测而设计的监督机器学习模型。它根据交易类型分析了先前的交易数据，将交易分为各个类别。然后对多个分类器进行培训和评估以确保准确性，分类器的评分最高是预测欺诈的最成功方法之一。解决方案。该研究使用在线付款交易数据集解决了不平衡数据的问题，大多数交易是非伪装的。该研究通过（SMOTE）衡量数据集来解决此问题，这是合成少数民族过度采样的方法。此外，使用高参数调整来改善随机森林分类器的性能。为建立一个更平衡的数据集来培训分类器，并将其命中了少数类别的合成示例。的机器学习模型来确定欺诈性交易。进行了比较研究以评估效率并选择最佳选择。关键字：异常检测，机器学习，回归，分类，Smote。
TEMENOS 交易
关键技能 Temenos T24 发布 R17 和 R22、Core、FT、LD、TF、Statements、Delivery、TAFJ。设计工作室、Python、Java 扩展框架、IRIS、集成框架。Apex、LWC、Flows、Salesforce REST API、集成（Xero、Dropbox）、VisualForce。Kotlin、Spring Framework、微服务、BPMN、Camunda BPMS、Apache Kafka、Docker、Git、SoapUI、PostgreSQL、Swagger API、IBM MQ。数据迁移。
解锁用户隐私：以隐私为中心的加密货币框架，用于使用零知识证明（ZKPS）隐藏交易（ZKPS）
摘要在数字交易和分散的加密货币时代，确保用户隐私已成为最重要的问题。此摘要提出了一个开创性的框架，旨在通过隐藏以隐私为中心的加密货币来增强用户隐私。所提出的框架利用零知识证明（ZKP）的功能使用户能够在保留其隐私的同时进行交易。通过隐藏交易细节和参与者身份，该框架消除了交易信息泄漏的可能性。ZKP的利用可确保交易的完整性在同时保护用户隐私的同时保持交易的完整性。本摘要探讨了框架的基本原理，并突出了其对加密货币领域增强用户隐私的潜在影响。新颖的框架具有彻底改变隐私在数字交易中的方式，为以隐私为中心的加密货币树立新标准。关键字：隐私；加密货币；零知识证明（ZKP）;交易隐藏；用户