反诈大模型是啥

反诈大数据平台是一种利用大数据技术来预防和打击诈骗犯罪的综合性平台。数据收集与整合多源数据汇聚：从多个渠道收集数据，包括但不限于银行交易记录、电信运营商通话记录、网络平台交互数据、公安系统内部案件，例如制作反诈短视频、在线直播讲座、发布互动式反诈知识问答等，同时设立公众举报入口，鼓励群众积极举报身边的诈骗线索，形成全民反诈的良好氛围。技术支撑大数据存储与计算：采用分布式文件系统和分布式计算框架来受害者及其亲友、所属社区或单位等发送预警信息，提醒其警惕可能的诈骗行为，并提供相应的防范建议和紧急求助渠道，如联系当地警方或银行客服进行紧急挂失止付等操作。案件管理与协作：为公安反诈部门提供案件管理功能，快速整合各方资源对跨区域诈骗团伙进行联合打击。宣传教育与公众服务：通过平台向公众发布各类诈骗案例解析、防范技巧、最新诈骗动态等信息，开展形式多样的反诈宣传教育活动，提高公众的反诈意识和识别诈骗的能力存储和处理海量的反诈数据，确保数据的高效存储、快速读写以及复杂分析任务的高效执行，能够应对不断增长的数据规模和日益复杂的分析需求。人工智能与机器学习：运用自然语言处理技术对网络聊天记录、电话语音转文

对于多个行业，特别是需要跨部门、跨机构合作的领域来说，具有极其重要的意义。以反诈平台的建设为例，要构建一个有效的反诈平台，往往需要整合政府、互联网企业和银行等多方面的数据。然而，出于数据安全和隐私保护的考虑，这些机构往往不愿意或不敢轻易共享数据。这时，隐私计算就发挥了关键作用。能够在不泄露原始数据的情况下，通过一系列复杂的计算过程，安全地输出反诈所需的计算结果，为打击电信诈骗、网络赌博等犯罪行为隐私计算并非一个单一的技术，而是一套复杂的技术体系，它融合了硬件、密码学、分布式机器学习等多种底层技术。这套技术体系的核心在于对涉及隐私的信息进行精细化的处理。无论是视频、图像、文字，还是数值、网络信息保护提供了有力支持。隐私计算的核心价值在于其独特的处理模式——“数据可用不可见”以及“数据不动模型动”。这意味着，在隐私计算的框架下，数据可以在不离开其原始存储位置的情况下被安全地利用。这种处理方式

智能反欺诈是指利用人工智能技术和算法来预测、识别和防止各类欺诈行为的一种方法。智能反欺诈系统可以通过分析大量的数据和模式识别来检测潜在的欺诈行为，提高欺诈识别的准确性和效率。智能反欺诈系统通常采用以下技术和：数据分析和挖掘：通过对历史数据和用户行为数据进行分析和挖掘，发现异常模式和规律，从而识别潜在的欺诈行为。机器学习和深度学习：通过建立欺诈模型，利用机器学习和深度学习算法对数据进行训练和预测等，进行综合分析和综合判断，提高欺诈识别全面性和准确性。数据联动和共享：将不同机构和平台的欺诈数据进行联动和共享，形成更加全面和有力的反欺诈网络，提高欺诈行为的识别和防范效果。智能反欺诈系统可以应用于各个领域，如金融、电商、保险、电信等，帮助机构和企业降低欺诈风险，保护用户资产和信息安全。

反欺诈图数据解决方案是利用图数据技术来识别和防范欺诈行为的一套综合策略，以下是详细内容：一、数据收集与整合数据源确定内部数据源：包括企业或机构自身的交易系统、客户关系管理系统、账户管理系统等。从这否存在闭环交易结构）等。风险评分模型构建：使用机器学习或统计方法（如逻辑回归、决策树、支持向量机等）构建风险评分模型。将提取的特征作为输入，欺诈风险程度作为输出，对每个客户或交易进行风险评分。例如，高风险数据中，保持数据的时效性。监控规则设定基于阈值的规则：设定一些基于交易金额、交易频率、账户余额变化等指标的阈值。基于模式和风险评分的规则：根据前面识别的欺诈模式和风险评分模型，当发现符合欺诈模式的交易欺诈案例进行对比，计算反欺诈系统的准确率（正确识别的欺诈案例数/识别为欺诈的案例总数）和召回率（正确识别的欺诈案例数/实际欺诈案例总数），以评估系统对欺诈行为的识别能力。误报率：计算误报率（错误识别为欺诈的案例数/识别为欺诈的案例总数），以衡量系统的准确性，降低因误报导致的不必要的调查成本。模型优化根据评估结果，对图数据分析模型和风险评分模型进行优化。系统性能优化定期对图数据存储和计算系统进行性能评估，优化存储架构和查询算法，以提高系统的实时性和处理能力。

在金融、电子商务和支付领域。以下是一些典型的应用场景：金融机构的反欺诈监控银行和支付机构经常面临来自黑客、诈骗团伙的攻击。通过建立反欺诈风控模型，金融机构可以实时监控用户交易行为，识别出异常行为。电商平台的支付风险管理对于电商平台来说，支付环节的安全性至关重要。利用反欺诈风控模型，可以对每一笔支付交易进行分析，判断是否存在欺诈风险。保险行业的欺诈防控在保险行业，虚假理赔是一个普遍存在的风险。通过反，识别出不正常的游戏行为，如通过外挂进行作弊等。技术反欺诈分析技术涉及多个领域，包括数据挖掘、机器学习、统计学、数据库等。以下是一些关键技术：数据收集与预处理数据是风控模型构建的基础，收集的数据种类繁多，包括但不限于用户的个人信息、交易记录、设备信息、网络访问行为等。收集到的数据需要进行清洗、去重和标准化，以确保模型训练的数据准确、完整。特征工程特征工程是反欺诈风控模型中的关键环节，通过对原始数据进行转换、组合和优化，提取出有价值的特征。例如，通过分析用户的消费习惯、交易时间、支付方式等，可以为模型提供更加精准的输入数据。模型选择与训练风控模型的选择与训练是决定模型效果的核心部分。常见的反欺诈风

数据进行情感分析，帮助金融机构设计出满足客户需求的个性化产品。反欺诈和合规风控：金融大模型可以通过对大量的历史交易数据进行分析，识别出潜在的欺诈行为和违规交易。模型可以建立起交易模式的基准，实时监测和识别金融大模型，也被称为金融机器学习模型或金融人工智能模型，利用大数据和机器学习技术进行金领域的预测、风险管理和决策支持等任务的模型。随着金融行业的数字化和数据爆炸式增长，金融大模型的应用越来越广泛。金融大模型的应用主要包括以下几个方面：风险管理：金融大模型可以通过分析历史数据和实时数据，对金融市场中的风险进行预测和识别。比如，通过对过去的金融危机事件进行分析，可以利用模型预测未来金融危机的可能性，帮助金融机构制定相应的风险管理策略。另外，金融大模型还可以在交易中实时监测市场风险，并及时发出风险警报。投资决策：金融大模型可以通过对历史数据和市场数据的分析，生成投资决策建议。模型可以识别出市场的组合。金融产品创新：金融大模型可以利用大量的数据进行金融产品的创新和优化。模型可以通过对市场需求和客户行为的分析，提供创新的金融产品设计。比如，利用深度学习模型和自然语言处理技术，可以对客户的文本

智能化水平。值得一提的是，在此案例中构建的反欺诈和智能化风控模型帮助该银行形成了全渠道的立体防范，并结合实时流处理引擎和实时决策引擎实现了模型对于风险事件的实时拦截，为国内银行业少数的从底层数据平台到上近日，中国信息通信研究院云计算与大数据研究所联合中国工商银行金融科技研究院安全攻防实验室发布了《数字金融反欺诈技术应用分析报告（2021年）》（以下简称报告）。星环科技的“人工智能助力商业银行提升风控和智能化水平”案例入选该报告数字金融反欺诈七大代表性案例。数字金融反欺诈技术应用分析报告（2021年）图片来源：中国信息通信研究院云计算与大数据研究所&中国工商银行金融科技研究院安全场景，希望为关注数字金融反欺诈的企业、政府机构以及相关单位提供参考和帮助。报告指出，新技术在数字金融反欺诈中的应用逐渐成熟，应用先进的人工智能技术，以数据为驱动建立智能化的风险预测防控模型，在金融欺诈防控方面有重要应用。此次入选案例正是星环科技智能分析工具Sophon在金融欺诈防控方面的应用。Sophon是一款包含一系列数据分析与机器学习建模工具的智能分析工具软件，能够一体化地完成数据采集、数据接入、模型

什么是大模型？大模型是指模型具有庞大的参数规模和复杂程度的机器学习模型。在深度学习领域，大模型通常是指具有数百万到数十亿参数的神经网络模型。这些模型需要大量的计算资源和存储空间来训练和存储，并且往往。然而，大模型也面临一些挑战。首先是资源消耗问题，大模型需要大量的计算资源、存储空间和能源来进行训练和推理，对计算设备的要求较高。其次是训练时间较长，由于模型参数规模的增大，模型的训练过程会更加耗时需要进行分布式计算和特殊的硬件加速技术。大模型的设计和训练旨在提供更强大、更准确的模型性能，以应对更复杂、更庞大的数据集或任务。大模型通常能够学习到更细微的模式和规律，具有更强的泛化能力和表达能力。除此之外，大模型对数据集的需求也较高，如果训练数据不充足或不平衡，可能会导致模型过拟合或性能下降。星环科技提供大模型训练工具，帮助企业打造自己的专属大模型星环科技在行业内首先提出行业大模型应用创新场景，推出相应的工具，帮助企业构建自有的行业大模型，通过大模型基础设施，形成具备“新型人机交互”且“敏捷可持续迭代“的人工智能应用。为了帮助企业用户基于大模型构建未来应用，星环科技推出

智慧港口反走私方案1.信息化管控与智能监测视频智能分析平台：通过AI巡查，对人员入侵、人员滞留、车辆违停、烟雾告警等12大类隐患问题进行智能化识别，大大提升了现场安全管控的精准度。数字孪生技术：构建可视化等功能模块，搭建从洋面－岸线－路网、源头－流通－市场的全维度反走私行为分析模型，全面提升反走私工作“智能预警”能力。执法高效协同：基于要素智控，打通部门信息系统，统一汇聚各执法协同单位预警情报机制，依托数据分析模型，实现无合法来源商品的智能监测，全面提升反走私工作“源头智控”能力。宣防动态实时：在“浙里办”端口新建群众参与入口，设置法律法规宣传、反走私教育培训、案情警情通报等模块。以象山打击走私的良好局面，全面提升反走私工作“精准宣防”能力。4.智能化任务推送与指挥调度反走私数字管控系统：通过整合各类感知设备，对第三方数据和情报信息进行整合，运用大数据分析，实现对海上船舶的全航程监控实时跟踪定位，分析船舶航行轨迹；运用人工智能、图像识别技术分析船舶、船员信息，强化船舶出入境管理、在港船舶动态管控，提升对海上船舶及人员的研判能力。2.多部门协同与执法高效海上反走私综合治理场景应用：由

3.1在TDH平台安装StellarDB3.2StellarDB安装校验3.3StellarDB低版本升级至StellarDB5.0.1

声明简介声明是指为特定数据类型的变量分配一定的存储空间，并命名该变量以便引用它；必须先声明变量，然后才能引用它；对声明的变量可以进行赋值操作来改变它的值；声明的变量其作用域是Session级别的。变量声明使用decl关键字声明一个变量必须为变量指定名称和类型，且名称不能与已有的变量名相同。声明但未赋值的变量的默认值为null。变量名声明对大小写敏感。变量声明的语句遵循如下格式:DECL[<variable_name>:<variable_type>];使用方法示例如下表所示：语句说明declx:int;声明一个类型为int的变量xdecls:string;声明一个类型为string的变量sdecll:long;声明一个类型为long的变量ldeclb:boolean;声明一个类型为boolean的变量bdecld:double;声明一个类型为double的变量ddecltime:localdatetime;声明一个类型为localdatetime的变量timedecld1:decimal;声明一个类型为decimal的变量d1decllist1:list[int...

本章节的示例语句均可在示例图my_graph中执行，执行前请先创建示例图my_graph，建图语句如下:creategraphmy_graphwithschema(:Boy{namestring,salarydouble,ageint,singleboolean,birthdaylocaldatetime,reservelong,ratedecimal(38,10),hobbysarray<string>,geoPointgeo<double>})(:Girl{namestring,salarydouble,ageint,singleboolean,birthdaylocaldatetime,reservelong,ratedecimal(38,10),hobbysarray<string>,geoPointgeo<double>})[:Friend{sinceint}][:Likes{sinceint}]graphproperties:{`graph.shard.number`:3,`graph.replication.number`:...

为什么引入动态图模型？在实际应用过程中很容易可以发现，图数据在很多图数据的应用场景中并不是静态不变的，而是动态演进的，这些场景中包括例如金融反欺诈场景中金融交易网络随着时间的推进而发生的交易变化、交易社群变化等；又比如社交网络中新增用户、用户关注或者取消关注、更改账户信息等。将图数据变化的历史记录下来，不仅可以用于历史数据规律的总结，还可以利用动态图数据进行动态图神经网络相关技术的研究，从而进一步挖掘数据中潜在的数据价值和更加灵活高效的业务场景，譬如预测某一个时刻某一事件是否会发生。动态图模型的动态变化图数据的动态变化主要分为两类，一类是节点或边的属性的值的变化；另一类变化是子图（结构）的变化，如新增/删除点边。这两种图数据的动态变化可以单独发生，也可以同时发生。从图数据的属性变化角度来看，StellarDB5.0.1动态图模型可以记录图中节点或者边属性的所有历史版本（而非新数据覆盖旧数据）。在实际数据开发使用中，还可以结合诸如柱状图、趋势图等对历史数据进行可视化，更加直观、更加适合业务使用。从图数据的子图（结构）的角度来看，StellarDB5.0.1动态图模型还可以返回不同时间子图...

通过beeline或JDBC时，设置参数configquery.langcypher;将查询语言切换为TEoC模式。根据使用场景选择查询模式（默认为immediate模式）immediate模式通常用于并发及短查询场景，查询结果和中间结果通常不超过百万。通过configcrux.execution.modeimmediate;切换。analysis模式通常用于分析场景，创建图、插入数据以及图算法相关的语句必须在该模式下进行。通过configcrux.execution.modeanalysis;切换。

类型表达式类型例子十进制型整数10,-213十进制小数1.25,3.604E-14,-2.31十进制型长整数199345843592l,-12381543923L任意精度的有符号十进制数123bd,123.31BD八进制整数(0开头)084,-096字符串"星环",'信息科技'布尔类型true,false,TRUE,FALSE数组类型[1，2，3],["星环","信息科技"],[decimal(10.2,3,1),decimal(100.2,3,2)],[localdatetime("2021-01-18T09:50:12.627"),localdatetime("2021-11-18T03:50:12.113")]时间类型localdatetime("2021-01-18T09:50:12.627")Decimal类型decimal(10.2,3,1)地理空间类型point(20.5,30.5),point(-20.5,-30.5)时序类型{localdatetime("2023-01-01T15:16:17")::"nice"},{localdatetime("1997-01-01...

StellarDB5.0.1版本对图算法场景进行了大规模改进和提升，内置算法性能得到较大提升。在语法方面，StellarDB5.0.1的内置图算法对于返回的节点，会直接以节点类型返回。因此可以直接使用uid(vertex)访问节点的uid，而不再需要node_rk_to_uid函数进行uid的转换。可以参考PageRank等函数。另外，对于图算法返回的节点，我们也可以灵活的访问其其他属性作为返回值。图计算简介StellarDB的图计算使用TEoC语句调用相应图算法。算法的输入数据为图的点、边数据。当前版本中图计算支持结果返回、结果导出和结果写回。在使用图算法时，使用configcrux.execution.modeanalysis;语句切换到分析模式下使用图算法语句。图数据视图StellarDB支持创建一个可被持久化的视图，用于加速图算法执行过程。创建视图创建视图的语法如下所示：createquerytemporarygraphviewGRAPH_VIEW_NAMEas(v)[e]withGRAPH_ALGO(@GRAPH_VIEW_NAME,VIEW_STORE_PATH,CONFI...

快速上手本章节将引导您快速熟悉StellarDB，并为您初步介绍如何通过KGExplorer和beeline客户端操作StellarDB。其中，"StellarDB初探"一节通过构建一张人物关系图，从零介绍如何在StellarDB进行基本操作；"StellarDB进阶"一节为您提供了内置于StellarDB的《哈利·波特》人物关系图，帮助您进一步探索StellarDB。StellarDB初探使用KGExplorer构建图从Manager页面进入KGExplorer页面。若KGExplorer开启了单点登录，会自动跳转Federation登录页面，按如图方式登录：KGExplorer用戶开启方法以及详细使用说明请查看章节《KGExplorer使用文档》。点击登录后进入KGExplorer主页面。我们首先需要构建图名为"hello_world"的图。在主页面右上角点击创建图按钮开始图谱schema的构建。按照引导填写图基本信息后点击确定进入构建页面。在画布中，我们为"hello_world"图创建Boy和Girl两种类型的点，两种类型的点均包含name、salary、age、single四...

索引是数据库中某些数据的冗余副本，目的是使查询性能更优。作为代价，数据库需要额外存储空间和较慢写入速度，因此决定哪些字段需要索引是一项重要且不易的任务。（新）StellarDB5.0.1版本不再对旧版本使用的manipulatecreate_index和manipulatedelete_index语法进行支持，在新版本中统一使用createindex和dropindex进行索引的创建和删除新增索引CREATEINDEX[IFNOTEXISTS]FOR(LabelName)ON[f1,f2,...];CREATEINDEX[IFNOTEXISTS]FOR[LabelName]ON[f1,f2,...];不支持对TIME_SERIES类型的属性创建索引默认情况下,对同一个Label的某个属性多次创建索引会报错;但如果带有IFNOTEXISTS,则不会抛出任何错误包裹点边LabelName的括号不同，注意区分示例1.在点labelperson的属性name和age上建立索引CREATEINDEXIFNOTEXISTSFOR(person)ON[name,age];示例2.在边labelask...

StellarDB支持用户添加自定义函数，添加后可在cypher语句中使用。自定义函数实现自定义函数通过java/scala语言开发，可继承实现两种基类，编译成jar包，通过指定命令加载到StellarDB。需要实现的基类为如下两种，可自行选择继承合适的基类：继承UDF基类继承GenericUDF基类。继承UDF基类该类实现简单，功能较为单一。支持Quark的基本类型、数组和Map。适合实现简单的逻辑。继承org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF类继承UDF类必须实现evaluate方法且返回值类型不能为void，支持定义多个evaluate方法不同参数列表用于处理不同类型数据。@Description(name="my_plus",value="my_plus()-ifstring,doconcat;ifinteger,doplus",extended="Example:\n>selectmy_plus('a','b');\n>ab\n>selectmy_plus(3,5);\n>8")/***实现UDF函数，若字符串执行拼接，in...