图模型在阿里安全中的实践（21页）——基于图神经网络认知的智能计算专场.pdf

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1、?陆全?Contents01目录?AI-?02?03?安全AI-阿里风控大脑01?/?阿里安全的防控场景?安全AI-阿里安全风控大脑安全AI-决策区?风控场景与图算法02数据VuiVUMIDIP手b邮箱DGal览聊U评论m赞D账号关xy关注资金收藏PropagationSCbilRankCatchSCncELVI货hqR圾注册模式d询BiCliqu2oekP伙NpLPALouAainGraph Emb2ddingNod22V2cGCNs黄n防控g诈防控sMv控恶意行为D违trv大规模异cS模态AliGraphMaBGraph风控场景中的图算法清洗、转换、定性风控场景的图构建?IPIPIPIP?

2、IPIP?n 图能表征黑产团伙的聚集性。n 图上能方便挖掘出全局特征。n 图特征对新的变异对抗有更强的鲁棒性。同构图异构图简化简化账号-账号关系关系定性图算法 社区发现 标签传播 GCN 千亿M量级级6系G 涵盖包含淘宝、1688、AE、ICBU、蚂蚁金N等业8用户包含UMID、IP、手机号C内等十余种UD设E6系 广泛I用1N8集A十余个BU关系定性数据-集基础数据数据清洗、转换账号关系图?IP?IP?IP+?特征提取、关系分类关系定性?算法应用图算法?同PBI用举例：6系B发布 同人相似商品图文信息卖家及同人情况购买/评论买家情况/似商品情况n 目标：识别假货商品n 识别点：n 算法：图卷

3、积网络卖家商品买家评论购买?异构图应用举例使用图算法进行闲鱼垃圾广告识别03闲鱼评论举例“找兼职，加微信XXX”“需要刷粉请联系我XXX”“主营,烟送礼佳品，茄xxxx”“减肥药,看昵称联系”闲鱼垃圾广告识别图算法框架异构图：商品-评i-用户。用GCNhb-2p局部关d信息。基于meta-pat-的GCN挖掘S化显e特征关d。目标：二Ccmn，评i是否N圾。融合K个embeddingGl同构图：评i-相似度-评i。使用appr2ximate KNN Grap-b法构建。同构L上hbGCN，a同于g征Laplacian Sm22t-ing全局特征12邻122邻1商品评论买/异构图上的GCN算法Z

4、 Zi iZ Ze eZ Zu u计算第l层评论隐向量计算第l层商品/买/隐向量算法2于meta-path进行信息传递-评论文本由TextCNN模型编码，进行end2end训练?评论同t图生成算法 去除重复的评论。用 sentence embedding的方法为每个评论生成embedding向量。用 approximate KNN raph算法m出ls相C评论pair。删除b于同一个买家的评论pair或r对同一个商品的评论pair，因为这部分信ic经NS在et图中。为什么要生成同t图？靠增Ket图中 CN的ap引进G局信i会引入过量噪声。同t图中 CNr Laplacian Smoothing的一种特例，这种特gdxbh会s助于n高图节点分类任L的o果。没有平滑GCN平滑后基于KNN raph的同t图及 CN算法l GA+2oc-2 1 vs.TextCNN+MLP-仅仅4用异构图而2仅用0度关系-s Baseline，提高12%。l GA+vs.GA+2oc-2 2 4用9构和异构图-s 仅仅4用异构图而2仅用2度关系，覆盖B提升4%l GA+vs TextCNN+MLP-4用9构和异构图-s Baseline 在准确B%0%情61，覆盖B提升16%引入局C上下文.-se21ne引入全局上下文实验结A总结?AI?GCN?GCN?THANKS!THANKS!THANKS!