图计算识别欺诈

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。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。从这索引。三、图数据分析与建模关联分析实体关联挖掘：通过图遍历算法（如深度优先搜索、广度优先搜索）来挖掘实体之间的潜在关联。交易链路分析：分析资金的流动链路，识别异常的交易路径。模式识别欺诈模式定义：根据欺诈案例进行对比，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（错误识别历史欺诈案例和行业经验，定义常见的欺诈模式。如团伙欺诈模式（多个关联账户协同作案）、虚假身份欺诈模式（使用伪造身份开设账户进行交易）等。基于图算法的模式匹配：利用图匹配算法（如子图同构算法）在图数据中

账户、拦截交易等，有效阻止欺诈行为的发生。三、图计算技术反欺诈的显著成效（一）提升欺诈识别准确率据相关研究和实践案例表明，采用图计算技术的反欺诈系统，能够将欺诈识别准确率提高20%-50%。以某知名金融机构为例，引入图计算技术后，成功识别出了以往被忽视的复杂欺诈网络，每月拦截的欺诈交易金额大幅增加，有效降低了机构的经济损失。（二）缩短响应时间传统反欺诈系统在处理复杂的欺诈场景时，往往需要较长时间进行数据收集和分析。而图计算技术的实时性，使得反欺诈系统能够在秒级甚至毫秒级内对欺诈行为做出响应。在电商行业的促销活动中，大量交易瞬间涌入，图计算技术能够快速识别出其中的刷单、虚假交易等欺诈行为，及时进行处理，保障了活动的公平性和商家的利益。图计算技术：反欺诈战场上的秘密武器在数字化浪潮中，金融、电商等行业的线上业务蓬勃发展，与此同时，欺诈行为也愈发猖獗。传统的反欺诈手段在面对日益复杂多变的欺诈网络时，逐渐显得力不从心。而图计算技术的兴起，为反欺诈领域带来了新的曙光，成为精准打击欺诈行为的有力武器。一、图计算技术与反欺诈的初次邂逅（一）何为图计算图计算技术是一种基于图数据结构进行数据处理和分析的技术。在图中，节点代表实体，比如

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。，提高欺诈检测的准确性和自动化程度。实时监测和预警：通过实时监测用户行为和交易数据，及时发现异常情况并进行预警，以防止欺诈行为的发生或扩大。多维度分析：结合不同维度的数据，如身份信息、地理位置、设备指纹

反欺诈分析是一种利用技术手段来识别和预防欺诈行为的方法。它通过分析和比对数据以及利用机器学习和人工智能等技术，识别和预测潜在的欺诈行为，从而保护用户的利益。应用反欺诈分析被广泛应用于多个行业，尤其是在金融、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，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控模型有决策树、支持向量机（SVM）、神经网络、随机森林等。根据不同的应用场景和数据特点，选择合适的模型，并对其进行训练，以提高其识别欺诈行为的准确性。模型评估与优化在训练完成后，需要对模型进行评估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

规则校验，可以快速地对大量数据进行初步筛选，识别出潜在的欺诈行为。图指标分析是通过计算图中的各种指标来评估节点或边的风险程度。这些指标可以包括节点的度（即与该节点相连的边的数量）、节点的中心性、边的识别出团伙欺诈的蛛丝马迹。即使偶尔发现个别异常行为，也难以将其与整个团伙的欺诈活动联系起来，从而无法做到连根拔起，导致欺诈行为屡禁不止。图数据库：反欺诈的“秘密武器”在传统反欺诈手段陷入困境之时，图，快速识别出这可能是一笔欺诈交易，及时发出预警，为金融机构和用户挽回损失。图数据库之所以能够在反欺诈领域发挥如此重要的作用，还得益于其高效的查询性能。与传统数据库不同，图数据库采用了独特的索引自由邻接技术是将机器学习算法应用于图数据的分析方法。它可以自动学习图中的特征和模式，识别潜在的欺诈行为。图机器学习算法包括图神经网络（GNN）、图注意力网络（GAT）等。这些算法可以对图中的节点和边进行特征提取和表示学习，从而实现对欺诈行为的准确识别。在信用卡套现欺诈检测中，利用图神经网络可以学习到信用卡用户、商户、交易之间的复杂关系，从而准确地判断出是否存在套现行为。显著优势图数据库在反欺诈场景中展现出

为节点，并在它们之间创建连边，可以生成图形。此图形可以用于预测用户可能感兴趣的物品。金融欺诈检测：图计算可以用于检测与金融欺诈相关的模式。这个过程涉及到识别被欺骗者和欺骗者之间的不正当联系，以及预测或避免未来的欺骗行为。物流优化：对于物流系统，图计算可以用于识别货物之间的联系，预测运输路径、时间和成本，从而实现物流优化。此外，它可以用于跟踪货物的状态和位置，以便更好地管理供应链。图计算可以在多个图计算（GraphComputing），也叫图形处理，指的是一种处理图数据结构的计算模型，用于描述节点和节点之间的关系和链接。在图计算中，节点通常表示数据或实体，而边或边缘表示它们之间的关系。图计算的主要任务是分析、处理和表示这些数据，以更好地理解它们之间的复杂关联。图计算应用场景图计算常用于表示和解决节点之间的关系，其中图包含节点和它们之间的连边。这种计算可以用于以下应用场景：社交网络分析：在社交网络中，人们通过朋友、家庭和工作联系彼此相互关联。图计算可以分析这些关系，并预测一个人可能喜欢或不喜欢某种内容，以及人们之间的潜在相似性。推荐引擎：使用图算技术来解决推荐问题。通过将用户和物品表示

定义与背景图计算引擎是一种专门用于处理图数据的软件系统，能够高效地存储、查询、分析和可视化图数据。随着大数据的增长和复杂网络数据结构的普遍应用，传统数据库在处理复杂关系数据时面临挑战，图计算引擎（DFS）或广度优先搜索（BFS）等算法，遍历图中的节点和边，计算出符合特定条件的路径和节点，可用于查找特定路径、搜索特定节点等操作。图计算：在遍历的基础上，对图进行聚合、统计、路径分析等计算操作，挖掘出有用的信息，例如计算节点的度数、路径长度、最短路径等。关键特点高效的数据存储与访问：能够存储和访问图结构数据，支持邻接表、邻接矩阵等多种存储格式，根据不同的应用场景选择合适的存储方式，提高数据访问效率。分布式并行处理：利用分布式计算技术，将图数据分割成小块，分配给不同的节点进行并行计算，大大提高了计算速度和处理能力，能够高效地处理大规模图数据。图形算法支持：提供丰富的图形算法库，支持社区发现、路径查找、中心性分析等多种图分析任务。应用领域社交网络分析：分析用户之间的关系，挖掘潜在的社区结构、影响力中心和信息传播路径，用于用户推荐、内容推荐、社交圈子发现等。金融风控：检测欺诈行为，建立风险评估

图计算指的是使用图数据结构和图算法来解决复杂问题的计算方法。通常用于处理关系型数据，如交网络、地图、网络拓扑等。图计算的主要目标是发现图中的模式、群组和其他有价值的信息。图计算常见的算法包括深度优先搜索、广度优先搜索、短路径算法、小生成树算法、大流算法、匹配算法、社区发现算法等。这些算法可以帮助用户发现图中的模式和关系，并从中提取有用的信息。在近年来，图计算得到了广泛的应用，包括社交网络分析、风险管理、医疗和生物信息学等领域。通常，图计算需要使用专门的图计算工具和平台。这些工具为用户提供了一个好的图计算环境，以便于用户更好的理解和分析数据。星环分布式图数据库-TranswarpStellarDBTranswarpStellarDB是星环科技自主研发的企业级分布式图数据库，提供高性能的图存储、计算、分析、查询和展示服务。StellarDB支持原生图存储,千亿点、万亿边、PB级大规模图数据存储;具备10+层的深度链路分析能力，提供丰富的图分析算法和深度图算法;支持标准图查询语言并兼容openCypher,并具备2D/3D图展示能力,可以帮助用户快速开发欺诈检测、推荐引擎、社交网络分析

图计算指以图（对象之间关联关系）作为数据模型来表达问题并予以解决的过程。图计算在解决许多关系型问题时具有显著的优势，例如社交网络分析、推荐系统、路线规划、网络安全等领域。图计算的本质是通过遍历图中的节点和边，来发现节点之间的关联信息以及整个图的结构特征，从而实现对问题的分析和解决。用的图计算工具能够较容易地进行图分析并发现隐藏的结构信息和规律。随着大数据技术的不断发展，图计算在数据挖掘和机器学习等方面的应用也越来越广泛图计算主要分为两种模型：基于顶点的模型和基于边的模型。基于点的模型将节点作为数据单位，针对每个节点进行计算。该模型先对每个节点进行计算，然后更新其邻居节点的状态并重复迭代，直到的所有边。基于边的模型优势在于能够更精确地控制计算过程中的信息流动，适用于某些特定的图计算任务。星环分布式图数据库-TranswarpStellarDBTranswarpStellarDB是星环科技自主研发的企业级分布式图数据库，提供高性能的图存储、计算、分析、查询和展示服务。StellarDB支持原生图存储,千亿点、万亿边、PB级大规模图数据存储;具备10+层的深度链路分析能力，提供丰富的图分析

数据库作为提供数据存储与处理能力的基础软件，是信息系统的基础、信息安全的基石，因此，数据库自主可控和国产化替代已经刻不容缓。兼容性是国产化替代关键，自研数据库更具潜力Oracle数据库发展较早，在国内市场内占领了一定先机，企业经过信息化的长期积累和革新，基于Oracle开发了大量的系统业务。为了能够适配新的国产数据库产品，必须对应用代码进行大量修改，各数据表的数据类型、函数、语法规则需要进行系统、全面的改造，这就要求新的国产数据库对原有数据库能够有很好的兼容性支持，降低迁移的代码改造成本。Oracle经过多年的发展，在SQL语言、性能、实例形态、容灾方案等方面有很多积累扩展。若要实现Oracle数据库的国产化替代，除了要能够提供在性能、容灾能力、安全能力等方面全方位提供对等的能力，首先要解决的就是如何兼容Oracle的大量SQL方言，尤其是Oracle的PL/SQL这一独特的广受欢迎的语法体系。中国信通院《数据库发展研究报告》中表示，“国内关系型数据库产品中多数是基于MySQL和PostgreSQL二次开发的”。因此，这些产品对MySQL、PostgreSQL兼容性较好，但没有体系化的...

在边缘计算领域，星环科技研发了边缘计算平台Sophon。Sophon是解决多模态数据集成和治理过程中的边缘化、智能化的云端-边缘端融合计算平台，支持标准的视频和物联网协议接入，低代码的业务流程构建，高性能的数据处理和分析，企业级的云-边数据、服务治理，以及针对边缘嵌入式和云端服务器等异构硬件的适配。星环科技Sophon平台包括设备数据管理、模型训练迭代、边缘模型部署、应用构建分发、数据治理能力、边缘自治能力、云边协同能力七大能力。Sophon可以从两个层面实现效益价值：降低长尾应用的实施人力，降低从数据到模型，模型到应用的构建成本；改变长尾应用的落地模式，从粗放的一次性模型交付到精细化的模型持续运营。其主要技术创新包括：边缘可视化流处理构建、边缘数据采样驱动模型迭代、边缘实时数据可视化、边缘深度推理引擎。Sophon在智能制造、智能安防、智能工地、智能交通、智能城市、智能校园、智能加油站等城市治理、设备可预测性维护等云边一体场景有着广泛的应用。当前边缘计算作为产业数字化转型核心技术已形成共识，我国也高度重视边缘计算的发展，积极推进边缘计算在工业互联网等多个领域的技术、标准与产业发展。星...

星环SophonP²C是企业级隐私计算平台，拥有多项性能及安全认证，平台支持不同场景的隐私计算需求，包括横纵向联邦学习、多方安全计算、基于差分隐私的数据发布、匿踪查询等，为多方数据安全协作提供完整的平台底座。SophonP²C可用于解决跨组织协作时无法安全利用各方数据的难题，助力数据流通应用的合法合规。在保障隐私的前提下，围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期，提供多种开箱即用的工具，方便用户进行数据处理、分析、特征工程等工作，可快速进行多方数据统计、分析建模和应用工作。平台拥有的多种适应不同安全和通讯环境的加密安全手段和通信架构，为跨组织的数据协作提供安全、可靠、高效的平台支持。分布式隐私计算平台SophonP²C产品优势：支持多种隐私计算框架,平台易用易部署1.采用同态加密、差分隐私、秘密分享、不经意传输等隐私技术，覆盖联邦学习(FL)、多方安全计算(MPC)、匿踪查询(PIR)、隐私求交(PSI)等多种隐私计算功能。2.支持大数据规模的隐私计算场景，支持亿级数据进行联邦学习、多方安全计算和隐私求交。3.提供页面可视化安装部署，并支持实体部署、容器部署、...

企业选择合适的图数据库需要考虑多方面的因素，包括以下几点：数据集规模：如果需要处理大规模的图形数据，应选择支持水平扩展和集群部署的图数据库。查询需求：不同的图数据库对数据类型和查询需求的支持程度有所不同，应根据实际需求选择。性能和可扩展性：不同的图数据库性能和可扩展性有所不同，应选择性能和可扩展性良好的图数据库。支持程度：选择使用支持程度好的图数据库，可以得到更好的技术支持。维护和成本：选择维护成本低、方便使用的图数据库，能够降低维护成本和使用难度。在选择图数据库时，应根据具体需求进行综合分析、评估和选择。星环科技分布式图数据库是国内比较知名的图数据库产品之一。星环分布式图数据库StellarDB星环科技在图计算领域深耕多年，自主研发了分布式图数据库StellarDB，兼容openCypher查询语言，提供海量图数据的存储和分析能力，支持原生图存储结构，支持万亿边PB级数据存储。同时，StellarDB具备毫秒级点边查询能力，10+层的深度链路分析能力，提供近40种的图分析算法，具备数据2D和3D展示能力。StellarDB在数据导入、多跳查询和图算法性能方面实现了数倍升级，同时在易用...

星环科技数据底座方案已在多个场景落地应用：广西某水电企业工业大数据生态云平台按照“统一规划、统一设计、统一建设”原则开展适应电力能源需求的“云-雾-端”多级、多云协同云计算架构设计。形成电力能源企业计算云、存储云、网络云、安全云等多云架构体系。打造包含智慧运营中心、设备状态诊断中心、安全应急中心、气象资源中心、智慧营销中心与智慧电厂的核心智慧化平台，实现数字化业务管控、智慧化企业经营和生态化商业服务的完整生态，实现企业的数字化转型。工业大数据生态云平台实施分为平台构建、数据资产治理实施与基础门户建设三个部分。其中IaaS层提供计算资源、存储资源、网络资源等基础设施服务；PaaS层由容器云、微服务治理、DevOps、敏捷开发平台、大数据平台、数据资产管理、统一应用门户等组成，为上层智慧企业应用提供基础能力平台的支撑，未来可进一步扩展人工智能平台、元宇宙、区块链、数字孪生等新技术应用平台；SaaS层应用提供数字化业务管理、智慧化企业运营管控、生态化商业服务等应用，并基于统一应用门户为用户提供交互服务。新能源集控中心是实时数仓在新能源方面的应用，跟水电比较像，比如区域监控中心一体化大数据应用...

图数据库是一种用于处理图形数据的特殊类型的数据库。它们旨在存储和管理关系和连接，具有比其他类型的数据库更强大的能力。目前国内有众多优秀图数据库产品，星环科技图数据库产品StellarDB其中之一。TranswarpStellarDB是星环科技自主研发的企业级分布式图数据库，提供高性能的图存储、计算、分析、查询和展示服务。StellarDB支持原生图存储，千亿点、万亿边、PB级大规模图数据存储；具备10+层的深度链路分析能力，提供丰富的图分析算法和深度图算法；支持标准图查询语言并兼容openCypher，并具备海量数据3D图展示能力。可以帮助用户快速开发欺诈检测、推荐引擎、社交网络分析、知识图谱等应用。TranswarpStellarDB优势：原生图存储：StellarDB为数据存储设计了专有的图存储结构，优化查询性能，通过高效的压缩算法减少磁盘和内存的使用量。根据分区策略，图数据均匀分布于集群各节点。优越的性能：存储引擎和计算引擎结合，使计算引擎可以利用数据locality提升计算性能，拥有卓越的数据读写能力，支持大规模并行处理，毫秒级的查询响应。高扩展性：完全的分布式架构，具有良好的...

近年来，随着数字经济的蓬勃发展，数据跨境活动日益频繁，数据处理者的数据出境需求快速增长。为规范数据出境活动，保护个人信息权益，维护国家安全和社会公共利益，促进数据跨境安全、自由流动，国家互联网信息办公室公布了《数据出境安全评估办法》，9月1日起施行。《数据安全出境评估办法》构建了我国数据出境安全评估的制度，然而企业在具体落地方面，还存在诸如数据分类分级；重要数据识别、存储、管理；数据安全监督；敏感数据防泄露等实际困难，国内迫切需要落实数据安全出境的企业。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与服务，构建明日数据世界。在数据安全与流通方面，星环科技具备一系列产品和解决方案。针对有数据跨境需求的企业，星环科技可以提供一套可落地的企业数据安全出境合规解决方案，为企业提供数据跨境一站式服务，助力企业高效、合规的开展数据流通业务。以某智能车企云端车联网全球化数据安全合规案例为例，针对客户面对的系统内存在大量个人隐私数据，但是没有资产地图；缺乏数据分类分级策略；缺乏个人隐私数据使用、流转的监测与防护；需要敏感资产风险评...

近日，领先的IT市场研究和咨询公司IDC发布2022年数字政府百强榜，梳理出数字政府领域领先的技术供应商，评估了技术提供商的市场能力及市场份额。星环科技作为企业级大数据基础软件开发商，成功入选IDC数字政府百强榜“大数据及数据治理”模块。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与服务，形成了大数据与云基础平台、分布式关系型数据库、数据开发与智能分析工具的软件产品矩阵。在政府领域，星环科技通过智慧政务数字底座为政府数字化转型建设提供计算、存储、算法等基础能力支撑，归集业务数据，优化业务流程，治理出有价值的数据资源，进行专题分析沉淀数据资产，服务部门之间数据共享与业务协同，服务领导决策与政策制定，服务公众、企业便捷办事。公司产品已被多个部委或省市机关部门使用，助力构建数字化政府，提升治理效率。比如星环科技基于数据云平台TDC为建设上海市数据资源平台提供了底层支撑，将70多个委办局以及16个区县业务库的结构化和非结构化数据进行归集，构建三级数据共享交换体系，保障数据安全，支撑“一网通办”等数据服务能力。此外，根据不...

利用星环科技数据云平台TDC打造的基于PaaS平台的绿色轨道交通线网指挥中心，为轨交集团打造技术中台、数据中台、模型中台、业务中台。与传统模式相比，PaaS模式采取集约化部署，能大大提高资源利用率；可为开发人员提供隔离的租户环境，灵活选择所需大数据与AI能力，进行探索分析和数据挖掘。技术中台：统一资源管控，灵活资源分配，快速资源申请与部署。数据中台：全量数据接入；面向应用主题的指标计算与规范化数据存储。模型中台：基于人工智能、深度学习的算法模型，支撑业务分析、评估、与决策。业务中台：采用微服务架构，串联系统功能，打通整合业务应用。通过采集实时能耗、电能质量、设备状态等实时数据和客流信息、列车运营信息、基础信息等非实时数据，基于星环科技智能分析工具Sophon进行建模预测，支撑上层能耗统计与监测应用、能耗综合评估应用，实现行车调度精细化，促进轨道交通绿色低碳发展。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据全生命周期提供基础软件与服务，形成了大数据与云基础平台、分布式关系型数据库、数据开发与智能分析工具的软件产品矩阵。通过为企业搭建数字化转型的数字底座，星环科技助力政府、金融、能源、...

随着科技和信息技术的快速发展，时空数据已经成为重要的技术支撑和决策工具。与此同时，国内也出现了不少优秀的国产时空数据库产品，不仅在空间分析、时序分析等方面实现了卓越的表现，同时也在存储管理、可视化展示等方面有着出色的成果。不少时空数据库产品已实现了高可靠性、高性能和高稳定性的功能，在交通运输、城市规划、GIS和物流供应链等领域都有着广泛的应用。其中星环科技的分布式时空数据库-TranswarpSpacture就是其中一款优秀的时空数据库产品。星环分布式时空数据库-TranswarpSpactureSpacture是星环科技自主研发的一款面向空间、时空数据的存储与管理，集计算与存储为一体的分布式数据库产品，支持大规模矢量数据、时空轨迹数据的存储与计算，具有完备的数据查询、分析和挖掘能力，可用于时空查询分析、时空模式挖掘、时空轨迹聚类等时空轨迹数据分析场景，广泛应用于交通物流、城市管理、位置服务等场景。产品优势原生空间：时空数据类型，针对空间时空数据的特定优化。兼容OGC标准：提供丰富的分析函数，具备复杂分析挖掘能力。支持SQL：基于SQL完成空间分析和轨迹分析，降低产品使用门槛。兼容Po...