2부 

김민경 - Financial Security & Machine Learning

1. 신제윤 금융위원장은 금융 보안을 위해 모든 금융권이 이상거래탐지시스템 구축을 환료해야 한다고 촉구했다. 전자 금융업종 규율을 재설계토록 하겠다. 

2. 보안은 클라이언트가 아니라 제공자가 마련해야한다.

3. Fraud(사기꾼) Detection Basics

(1) Outlier Detection - rule base detection, anomaly detection 

(2) Two approaches for treating input

(3) Three kinds of algorithms - 배치 방식에 대해 모델링 방식으로 디텍팅, 모델링을 사용하지 않고 데이터를 사용해서 디텍팅(조금 느림), immune system(면역 시스템에 기반한 것)

(4) Real time fraud detection - 

(5) Not worth spending $200 to stop $20 fraud

(6) The Pareto principile

(7) Resources available for fraud detection are always limited - 3%만 사용 가능

(8) If we cannot outspend??

4. Immune System
(1) 림프구 - 무과립성 백혈구의 일종으로 백혈구의 30프로임
(2) B-cell : 모양을 맞춰보고 안맞으면 죽임 

(3) T-cell : 

5. Artificial Immune  Recognition System

(1) 여러 항원들이 모여서 전체 적으로 across해서 detect함


6. MAchine laerning

(1) Supervised learning

(2) Unsupervised learning

(3) Sei-supervised learning : 지도 + 비지도학습

(4) Reinforcement learning : 강화학습 - 잘못된 것을 다시 피드백

(5) Evolutionary learning : 진화 학습

(6) Meta Learning : landmark of data for classifier 

(7) Genetic algrithm : 행위가 시작적으로 왔을 때 이상한 패턴이 나오면 디텍트함



7. Types of Anomaly

(1) Point Anomalies

(2) Contextual Anmalies

(3) Collective Anomalies


8. Association Rule Mining

(1) FP-Tree - frecate(?) pattern gross


9. Finite State Automata(FSA)

알아서 공부


10. Clustering : 데이터를 모를 때 알아서 segmentation해줌

clustering 후 가우시안 모델링을 하고 각각 커널을 넣어줌


11. Hidden Markov

- Sequence Based Algorithm : small amount of money, instance based algorithms


12. Decision Tree

Profiling?


13. SVM

최대 distance

속도가 느림, 대만대 교수 림 교수, 코세라에 강의가 있음


14. logistic regression

feture


15. Neural Network

- Feed Forward Model


16. anti-k nearest neighbor


17. Classical rule-based


18. Neural Stream

(1) Storage - hadoop : Distributed file system, mapreduce : parallel processing

(2) Algorithms - online learning, batch model, direct data, batch model, direct data

(3) Stream - Neural stream : decetralize decision process, cell base


19. A system based on profiles

기존은 rule base임

각각 사용자의 행위별로 파라미터를 만들고 그 사용자에게 서비스를 제공함 개별적으로 트레이닝 함 - hadoop이 최적이다.


Q&A

1. Hadoop이 스파크보다 좋은 이유

- 스파크(버클리에서 만듬)는 latency를 줄일 수 있다. in memory base라서 불안정하다.

- Hadoop은 안정적이다. 느리더라도 괜찮다.






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Posted by 공놀이나하여보세

코인넷 직원(?)

1. Mining -> Exchange -> Business 

Bitcoin 하루 거래량이 하루 100억이 넘어감

비트 코인 보유량 1위 중국 2위 미국


2. 비트코인 이용 사업 사례 - 중국 여행을 위한 한국 앱 서비스

(1) 무료 와이파이

(2) 지도

(3) 쇼핑 결제 시스템

(4) 비트 코인(전자지갑) 결제 시스템

(5) 중국 마케팅 업체(쥔진통)를 이용해서 마케팅 함

(6) but 해킹 당함, 어플리케이션 오작동

(7) 앱을 설치한 사람은 꽤 있으나 중국 고객 사용자 미비


3. 국내 시장

Xcoin 비트코인 하루 거래량 100억 돌파

2014년 여름~가을

1bitcoin 가격 : 60~70만원

Korbit, Xcoin 

현재는 20~25만원 정도이고 거래량은 20억 정도 됨

거래자 큰손은 다단계(?)

SPC - K90

홍콩에서 4200억 사기 사건 발생 10분의 1은 우리나라 고객

SNS에서 마이코인으로 검색하면 결과가 뜸


5. 향 후 우리는?? 

지금은 투기 세력이 많이 빠졌으므로 건전한 발전이 가능한 상황

블럭체인을 이용한 보안 인증 사업이 많아질 것이다.


Q&A

(1) 금융 법적으로 문제 - 실물 거래가 생길시에 세금을 매기겠다.

정부가 좋아하지 않음. 환전할 때 보고할 것

익명성 보장이 되지 않음

(2) without banking system이 확산될 경우 패러다임 변화 가능성이 있는가?

아프리카는 은행이 없기 때문에 권장하는 추세임

우리나라나 선진국은 은행이 있기 때문에 새로운 패러다임을 싫어함

3년~5년 후에 사용이 될 수 있다.

(3) 어떤 사업 아이템이 있을까?

bitcoin 보관 사업, bitcoin 인증 사업, 소상공인들에 대한 transaction fee, bitcoin atm기를 수입해서 사용

중국에서는 은행 atm처럼 생김

coin plug atm기 고려대학교/삼성동 세도나 커피숍/다른 한군데에 설치되어 있음 돈을 찾거나 송금 가능

(4) 인터넷 전문 은행은 2000억 자본금 요구

뱅킹 시스템 - 기본으로 한 전자화폐 사업이 주가 될 확률이 높다.

인터넷 전문 은행 - 핀테크 - 위드아웃 뱅킹 시스템 - 금산 분리법 - 대부 등록 필요할 것





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Posted by 공놀이나하여보세
http://nolboo.github.io/blog/2014/08/10/the-best-way-to-learn-python/
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