行为序列模型在抖音风控中的应用

Source : mp.weixin.qq.com Author : 郑智献

行为序列模型相对于传统机器学习的主要优势在于不依赖行为画像特征，无需强专家经验挖掘高效特征来提升模型性能，缩短了特征工程的周期，能快速响应黑产攻击。黑产通过刷接口、群控、真人众包等作弊手段在关注、点赞、评论等核心场景进行攻击。不同作弊方式在行为序列上有不同的特点。刷接口、群控作弊属于机器作弊，行为序列呈现团伙相似性、序列周期性 / 密集性。真人众包主要通过线下软件分发任务真人账号执行，行为链路具有比较固定模式以上作弊方式在行为序列上具有显著性，所以在风控业务上序列模型有很好的落地能力。