本文探讨了大数据安全治理与防范中的反欺诈体系建设，强调了数据安全的重要性和挑战。文章提出了建立多维度的反欺诈体系，包括数据监控、风险评估和实时响应等措施。通过合理的数据管理和技术应用，可以有效预防和应对各类欺诈行为，维护数据安全和社会稳定。
大数据安全治理与防范——反欺诈体系建设读后感(一)
难得，难得！结合大数据和专业反诈，有很强的科普意义，也是对网络不法分子的一次集体曝光。值得每个家庭珍藏一本，用来和家里的老人和小孩多讲讲。以后一定可以帮助大家防骗识骗。这也太实用了！有专业度，案例也太真实了，这应该是反诈防骗的旗杆性作品了！这书其实可以在学校、警方宣传、社区教育时使用。
大数据安全治理与防范——反欺诈体系建设读后感(二)
全文语言流畅,行文舒展自如,自然洒脱,称得上是一篇较成功的之作。本文语言虽然并不华丽,但却极为准确生动,情感丰富而真实,读来津津有味。文章的结构简洁合理,作者对原文的理解也十分深刻透彻。全文语言铿锵有力,掷地有声,读来令人热血沸腾,心潮澎湃。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。
大数据安全治理与防范——反欺诈体系建设读后感(三)
这部分分享了一些真实场景的案例，如婚恋交友的示例，文章讲得细致入微，很多细节都有提到，对相关工作的人帮助很大，值得推荐
婚恋反欺诈内容
文章从事前预防，事中拦截，事后回溯等时间节点，比较详细的介绍了整套方案，对各类真实案例具有很强的指导意义。
从整本书来看，作者拥有大量真实场景的案例，和真实对抗的经历，是难得的参考书籍，对于我们这种实例很少，缺少对抗经验的人，参考性很强。
大数据安全治理与防范——反欺诈体系建设读后感(四)
这本书评价9.7分，可见还是有不少干货的，但这个名字起的确实值得商榷，《大数据安全治理与防范—反欺诈体系建设》，主标题大数据安全治理与防范容易产生歧义，以为是对大数据安全风险的治理以及风险防范机制的建设，副标题反欺诈体系的建设反而是本书的题眼，建设防欺诈体系，本质上是以大数据技术建设互联网或数字业务的防欺诈体系，通过防欺诈体系实现数字化和数据时代的业务安全，规避大数据技术带来的风险，更好的提升数据价值，这两层意思放在一本书中，命名体现的是抽象思维的具象化能力，如果我来命名这本书应该叫做《数字化业务安全—黑灰产数据与算法攻防实战》。
首先，我把对业务的帐号、行为的欺诈功防称作业务安全，有别于通用的网络，系统，研发，数据，应用安全，业务安全本质就是业务帐号以及行为的反欺诈。其次，帐号，行为反欺诈的关键在于发现欺诈风险，建设反欺诈的预防，预警，响应，阻断，追溯相关能力，无论发现，响应还是持续改进，核心是通过特征建模，用数据和算法、自动化实现完整的管控机制。
黑灰产是黑客对业务攻击产业化分工协作的简称，精细化的分工体系无论是底层技术架构的实现，例如对用户硬件终端的破解，模拟，实现对终端控制能力的突破，还是对已有安全预防措施的分解，破解，形成产业化协作，充分掌握了黑灰产能力数字化的真谛，从账户软硬件环境到应用安全预防措施的破解与对抗，形成了一体化体系，道高一尺，魔高一丈，欺诈与反欺诈的攻防对抗核心是算法和数据应用到的极致。
大数据基础能力平台，数据采集与处理能力是业务安全能力层必须实现的突破，数据采集是个关键，如何实现数据的全量采集，用户终端面对的权限授权，隐私保护的制约，网关，微服务，业务层，应用层，传输层数据机密性完整性保护带来的可用性风险是把双刃剑，容器化非持久方案以及数据的传输在网络层和应用层的数据采集和预处理方面带来难度。而算法的适配，选择和应用同样需要持续的优化和调整，这本书不少的篇幅给出了指定场景的算法解决反欺诈的根本性问题。
腾讯反欺诈团队的经验和输出对企业互联网化和数字化业务而言，极具参考价值，力荐。
