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不正検知

機械学習とサイバーインテリジェントの力を活用して、デジタル体験を確保

話しましょう

テクノロジー

Data storage, mining and parallel computing technology:

Hadoop HDFS
Hive
Spark

Anomaly detection technology using unsupervised machine learning:

Isolation Forest
Symbolic Aggregate approXimation (SAX)
Clustering-based
Principal Component Analysis (PCA) based
Local Outlier Factor
One-class SVM

Anomaly detection technology using supervised machine learning:

Deep Neural Network Models (RNN, LSTM, Inception,…)
Support Vector Machine
Random Forest
XGBoost
LightGBM

ハッカーの一歩先を行く準備ができていることを確認

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of consumers say security is still the most important factor when deciding to engage with a business
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of businesses claim to be confident in their ability to identify and rerecognise their customers
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businesses say fraud has increased in the past 12 months
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of consumers want more control over the use of their data

from Experiance, 2020 Global Identity and Fraud Report

業界が急速に変化するにつれ、不正の手口は大きく変化していきます。したがって、ハッカーの一歩先を行くようにすることが重要です。

成功するマネジメントプログラムを構築するための支援の方法

データフットプリント

1

機械学習技術

2

行動知能

3

私たちの興味
不正検出ソリューション

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