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端上通用反作弊模型通过构建基础特征，维护多条细粒度数据buffer，设计特征序列，并将数据处理成图像的格式，通过卷积模型来兼顾对黑产单次操作的风险刻画以及多次操作之间的关联。
2024-05-30 14:57:58赞同 展开评论 打赏 -
端上通用反作弊模型的建模，通常涉及多个步骤，包括数据收集、预处理、特征工程、模型选择、训练和验证。具体到阿里云的蚂蚁隐私计算服务平台，您可以上传本地的逻辑回归或XGB二分类模型文件来新建通用模型。参照蚂蚁隐私计算服务平台操作指南，配置模型名称、描述、版本描述，上传模型文件和可选的预处理组件，解析离线特征Schema，并可授权给特定项目。记得在操作后确认模型创建成功。
2024-05-30 14:25:31赞同 展开评论 打赏
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