随着网络信息技术的快速发展,互联网金融欺诈现象不断发生,制约着银行金融科技企业的发展,也会导致诸多社会经济问题。通过构建基于机器学习的欺诈检测模型来进行反欺诈检测已成为此领域的主流思路。介绍了互联网金融的反欺诈现状,在网络支付模式下,提出了一种基于滑动时间窗口的反欺诈检测方法,从两个大维度挖掘各类风险交易特征,统计用户近期历史行为,构建机器学习反欺诈检测模型,并在网络支付的真实数据集上验证了其有效性。
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