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摘要：随着电子商务和在线交易的快速扩展，在线支付欺诈检测，付款欺诈的风险已成为企业和消费者的重大关注点。本项目着重于在线支付欺诈检测系统的开发和实施，利用高级机器学习算法和数据分析技术。通过分析交易数据，用户行为模式和上下文信息，该系统旨在实时识别和防止欺诈活动。通过数据预处理，功能工程和模型培训，该系统学会了区分合法和欺诈性交易。使用各种机器学习算法，包括逻辑回归，随机森林和神经网络，用于检测指示欺诈行为的异常和模式。评估指标（例如精确度，召回和F1得分）用于评估系统的性能，并确保其在检测欺诈交易方面的有效性，同时最大程度地减少误报。此外，该项目还探讨了实时数据流，异常检测技术和行为生物识别技术的集成，以进一步增强系统的欺诈检测能力。最终，开发的在线支付欺诈检测系统是保护企业和消费者免受财务损失并保留对在线支付生态系统的信任的关键工具。但是，这种扩展也导致了在线支付欺诈的增加，对数字支付系统的安全性和可信度构成了重大挑战。关键字：在线支付欺诈，机器学习，欺诈检测，电子商务安全，异常检测，数据分析时间监测，行为生物识别技术I引言电子商务和在线交易的快速增长为消费者和企业带来了前所未有的便利性。欺诈活动可能会导致重大财务损失，对品牌声誉的损失以及消费者信任的下降。因此，开发强大的欺诈检测机制对于保护其运营和客户群的企业至关重要。此项目旨在使用高级机器学习技术和数据分析设计和实施在线付款欺诈检测系统。通过分析大量的交易数据和用户行为模式，系统试图实时识别和防止欺诈性交易。检测过程涉及数据预处理，功能工程以及各种机器学习算法的应用，例如逻辑回归，随机森林和神经网络。这些模型经过训练，以识别指示欺诈的模式和异常，从而实现主动措施。除了传统的机器学习方法外，该项目探讨了实时数据流和行为生物识别技术的整合以提高欺诈检测的准确性和效率。使用精度，召回和F1得分等指标评估系统的性能，从而确保检测欺诈交易和最小化假阳性之间的平衡。通过提供全面且可扩展的解决方案，该项目有助于保护企业和消费者免受在线支付欺诈的侵害，最终促进了更安全的
实时交易欺诈检测的网络内学习
摘要。机器学习（ML）已成为打击交易欺诈以争取其智能的主流式。对于金融机构和企业，实时欺诈交易的低延迟检测非常重要，因为它可以快速识别和预防。同时通过使用ML来减轻欺诈性交易，同时还减少了潜伏期的努力，为此，可编程网络设备中的推断提供了潜在的解决方案。在本文中，我们介绍了思维，在可编程设备中进行了基于ML的欺诈检测。思维是在软件和硬件网络设备上进行的，包括BMV2，Intel Tofino和Nvidia Bluefield-2 DPU，并通过三个公开可用的交易数据集进行了评估。实验结果表明，MID会实时检测交易欺诈，每秒6.4 Terabits和微秒级的延迟。与基于服务器的解决方案相比，心灵每秒可以处理×800以上的跨动作，以及每笔交易的延迟降低超过×1300。同时，Mind达到了99.94％的基于服务器基准的准确性和93.66％的F1得分，仅在分类性能中显示出边际退化。因此，心灵在服务器数量中节省了大量节省，导致降低成本和能源消耗，同时提供客户体验。
AI驱动的交易，算法勾结和价格...
算法交易和增强学习的整合，称为AI驱动的交易，对资本市场产生了重大影响。本研究利用知情的投机者之间具有不对称信息的模型来探讨AI驱动的交易策略对投机者的市场能力，信息租金，价格信息，市场流动性和错误定价的影响。我们的结果表明，即使知情的AI投机者“不知道”勾结，他们也可以自主学习采用辅助交易策略。这些辅助策略使他们能够通过战略性地对信息进行策略性反应，即使没有任何形式的协议或沟通，更不用说可能违反传统反托拉斯法规的互动来实现竞争性交易。算法勾结来自两个不同的机制。第一种机制是通过采用价格触发策略（“人工智能”），而第二种机制源于同质学习偏见（“人造愚蠢”）。以前的机制仅在价格效率有限和噪音交易风险的情况下才能明显。相比之下，即使在高价效率或大噪声交易风险的条件下，后者仍然存在。因此，在流行的AI驱动交易的市场中，价格信息和市场流动性都可能遭受，反映了人工智能和愚蠢的影响。
克服青少年性侵犯受害者不愿透露真相的心理...
全球有惊人数量的青少年是商业性剥削的受害者，尤其是性贩运。青少年时期（青少年最有可能被贩运的年龄）的规范发展过程和动机，加上他们的历史，使他们很可能不愿意向警方透露他们受到的剥削，而警方遇到受害者通常是因为他们涉嫌违法和犯罪，并将受害者作为嫌疑人进行审讯。很少有科学和政策关注如何以减少受害者不愿透露信息的方式询问他们，并增加他们提供法律相关信息。在当前的审查中，我们描述了有关贩运受害者的历史和剥削经历、青少年嫌疑人和受害者与法律系统的接触，以及从儿童受害者那里获取披露信息的最佳法医访谈方法的研究。我们强调了这些领域对于理解警方如何与青少年贩运受害者接触和互动以及受害者在这些互动中是否以及如何披露贩运细节之间的动态影响。最后，我们提出了一项研究议程，旨在测试针对性交易疑似受害者的采访方法，并为采访者提供政策和实践建议。
主题：有关信息技术风险管理法规的修订
检测系统XXX BSFI从事复杂的数字产品和服务，或处理大量的在线交易的高额总价值必须采用能够快速检测和预防欺诈性交易的强大欺诈管理系统（FMS），包括新的和不断发展的欺诈方案。BSFI应定期评估与其产品和服务相关的风险，以确定预防欺诈的适当措施。为了确保其FMS的鲁棒性，BSFI可以采用基于规则的机器学习和其他技术的任何或组合。BSFI还应实施以下所有基本欺诈规则和机制：（i）交易速度检查或阈值。监视在特定时间范围内传入和交易的频率以检测出异常快速的活动，这可能表明欺诈行为。FMS应能够以异常速度（例如多个，类似，同时或连续的交易）来检测，警报和/或阻止交易，包括可能通过自动机器人，恶意软件，零日利用和其他类似的手段或攻击向量来促进的交易。此外，根据消费者的风险概况，基于风险的阈值或限制交易的数量或数量，
Bankgan：合成财务的生成模型...
数字时代为金融机构提供了大量数据。审议的问题在利用该数据的全部潜力方面提出了挑战。生成合成数据是允许对本数据中包含的作用和趋势分析而不会损害隐私的最有希望的解决方案之一。尽管生成合成数据的初始方法是基本的，但新兴的生成模型已经阐明了可能性。但是，为独特数据集生成综合数据，例如银行交易序列，仍然具有挑战性。这些序列表现出由各种客户交易行为驱动的复杂能力，将它们与其他数据类型中更可预测的模式区分开来。我们提出了Bankgan，这是一种专门为合成的银行交易序列而设计的有条件的表格GAN架构，该序列表现出非均匀的日期模式。我们表明，Bankgan在与真实数据相似的相似之处方面优于基于经常性的神经网络（RNN）模型。此外，它在复制周期性交易的特征方面表现出色，超过了RNN和基于变压器的模型。Bankgan通过在不损害数据质量的情况下生成隐私的合成数据来分歧自己，这与现有模型形成了鲜明的对比，在该模型中添加隐私保证保证通常会降低性能。
AI驱动的交易，算法勾结和价格...
算法交易和增强学习的整合，称为AI驱动的交易，对资本市场产生了重大影响。本研究利用知情的投机者之间具有不对称信息的模型来探讨AI驱动的交易策略对投机者的市场能力，信息租金，价格信息，市场流动性和错误定价的影响。我们的结果表明，即使知情的AI投机者“不知道”勾结，他们也可以自主学习采用辅助交易策略。这些辅助策略使他们能够通过战略性地对信息进行策略性反应，即使没有任何形式的协议或沟通，更不用说可能违反传统反托拉斯法规的互动来实现竞争性交易。算法勾结来自两个不同的机制。第一种机制是通过采用价格触发策略（“人工智能”），而第二种机制源于同质学习偏见（“人造愚蠢”）。以前的机制仅在价格效率有限和噪音交易风险的情况下才能明显。相比之下，即使在高价效率或大噪声交易风险的条件下，后者仍然存在。因此，在流行的AI驱动交易的市场中，价格信息和市场流动性都可能遭受，反映了人工智能和愚蠢的影响。
Quant Roadmap
第1章：机器学习和算法交易（教科书）。。。。。。。。。。。。。。1第2章：衍生工具和波动性交易（教科书）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5第3章：YouTube视频。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7第4章：课程。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10第5章：播客。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12第6章：交易平台和经纪公司。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13第7章：神经网络 / ml / hype。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15第8章：密钥数学概念。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18第9章：优化（确定性和随机性）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20第10章：高频交易和市场建设。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。23第11章：附加的波动/派生资源。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。29第12章：编码语言评论和资源。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。31第13章：项目。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。34第14章：数据。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。38第15章：GitHub存储库。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。42第16章：轻读。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。46第17章：职业。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。48第18章：套利指南。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。51第19章：市场制作指南。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。53第20章：对交易指南。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 55第21章：季节性指南。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 56第22章：动量指南。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。53第20章：对交易指南。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。55第21章：季节性指南。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 56第22章：动量指南。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。55第21章：季节性指南。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。56第22章：动量指南。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。57第23章：要阅读的博客。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。58第24章：遵循的Twitter帐户。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 59第25章：如何学习此材料。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。58第24章：遵循的Twitter帐户。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。59第25章：如何学习此材料。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。61第26章：其他路线图。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。65
使用机器的金融交易中的欺诈检测...
I.简介欺诈性销售和传感器长期以来已经交织在一起。在互联网的现代时代，欺诈性交易比以往任何时候都更频繁，这是财务损失的主要来源。销售欺诈带来的节俭金额在2019年超过280亿美元，2020年的300亿美元，到2021年的320亿美元。全球预计销售欺诈将继续攀升，在2022年达到340亿美元。因此，为了庆祝和筛选财政交易，银行和财政服务提供商可能需要一个自动欺诈的查找工具。欺诈检测工具旨在确定大量交易数据中的异常行为模式，然后利用这些模式来分析和监视新的商机（2，3）。机器素养是一种人工智能（AI）功能系统的改进和素养（1-10）。为了根据我们提供的示例来找到数据中的模式，并根据我们提供的示例形成更好的判断，扫盲过程始于合规或数据，这与示例，第一手的经验或指导相当（11-20）。主要目标是使计算机在没有人为援助的情况下自行学习，或者在后果（21-30）中对适应性行为的支持。具有无监督学习能力的网络称为“深层扫盲”，这是“机器素养”的子类
绝对初学者的机器学习
机器已经走了很长一段路。他们继续填补工厂的地板和制造工厂，但它们的功能不仅仅是手动活动，直到最近才能进行性能。评判歌曲竞赛，驾驶汽车和检测欺诈性交易是机器现在能够模拟的复杂任务的三个示例。，但是这些非凡的壮举引发了一些观察者的恐惧。他们的恐惧的一部分坐落在生存主义不安全感的脖子上，并引起了一个深厚的问题，即如果什么？如果智能机器在优胜党的斗争中打开我们该怎么办？如果智能机器具有人类从未打算授予机器的能力的后代，该怎么办？如果奇点的传说是真的？另一个值得注意的恐惧是对工作保障的威胁，如果您是出租车司机或会计师，则有一个有效的理由担心。根据英国广播公司（BBC）在2015年出版的国家统计局的联合研究，包括律师工作的职业职业（77％），服务员（90％），特许会计师（95％），接待员（96％）（96％）和出租车司机（57％）在20335年度的自动化机会很高。[1]然而，应仔细阅读有关机器和人工智能（AI）未来进化的计划工作自动化和水晶球的研究。在超级智能中：路径，危险，策略，作者尼克·博斯特罗姆（Nick Bostrom）讨论了对人工智能目标的持续重新部署，以及“二十年来是一个美好的地方……足以引起人们的注意和相关性，但足以使一系列突破……可能发生了。” （