摘要：近日，Wildberries、Russ和PJSC MTS联合创建了一个机器学习模型，用于监控和识别市场上的可疑活动。该平台结合了MTS的大数据和Wildberries及Russ的机器学习技术，可实时分析非个人行为信号，在用户注册前识别网络钓鱼、虚假账户、奖金欺

据cnews.ru网5月30日报道，近日，Wildberries、Russ和PJSC MTS联合创建了一个机器学习模型，用于监控和识别市场上的可疑活动。该平台结合了MTS的大数据和Wildberries及Russ的机器学习技术，可实时分析非个人行为信号，在用户注册前识别网络钓鱼、虚假账户、奖金欺诈、订单和评论等问题。

得益于MTS评分技术，Wildberries的自动安全服务可在注册阶段检测潜在违规者，准确率接近100%。该算法使用人工智能分析用户行为模式的匿名信息，确定潜在攻击者，确保市场用户的安全。

MTS Scoring大数据主管Vadim Aleshin表示，结合双方在反欺诈和大数据领域的专业知识，为在线平台的客户和卖家打造了全新水平的安全环境。

（编译：胡伟）

来源：邮电设计技术