Big Data Security Governance and Prevention: Traffic Anti-Fraud in Practice
Lingua: inglese
Editore: CRC Press, 2026
- Rilegato
- Nuovo

Da: THE SAINT BOOKSTORE, Southport, Regno UnitoTHE SAINT BOOKSTORE
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Codice articolo C9781041255352
- Titolo
- Big Data Security Governance and Prevention: Traffic Anti-Fraud in Practice
- Autore
- Zhang, Kai; Yang, Ze; Hao, Liyang; Xiong, Qi
- Editore
- CRC Press
- Anno di pubblicazione
- 2026
- Condizione
- New
- Rilegatura
- Rilegato
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1041255357
- ISBN 13
- 9781041255352
- Peso dell'articolo
- 526 grammi
This book provides a practical reference for traffic anti-fraud, establishing a new standard for accessible, real-world traffic security governance that empowers readers to design scalable defenses while maintaining an optimal user experience.
The internet’s rapid growth has enabled a surge in digital fraud. Cybercriminals exploit every stage of online traffic, from fake promotion scams and bot-driven account fraud to "coupon hacking" during e-commerce sales and sophisticated phishing campaigns. These threats cost billions globally and demand urgent solutions to protect users and platforms. This practical guide demystifies traffic anti-fraud with a 12-chapter framework. It begins with foundational concepts and then dissects real-world fraud tactics, then focuses on data preparation and governance. Core chapters introduce cutting-edge tools, such as device fingerprinting, AI-powered anomaly detection, graph-based network analysis, and cross-modal threat fusion. The final chapter provides step-by-step strategies for building adaptive anti-fraud systems.
This exceptional resource is ideal for cybersecurity professionals, developers, researchers, and students interested in cybercrime prevention, risk governance, and big data security.
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Informazioni sull’autore
Kai Zhang is a principal engineer at Tencent with over a decade of experience in combating cybercrimes. He has led security projects in game security protection, financial risk control systems, and anti-fraud architectures. His core expertise lies in big data security threat modeling.
Ze Yang is a researcher at Tencent dedicated to financial risk governance. He has developed AI-powered mechanisms to combat underground economy threats in payment ecosystems.
Liyang Hao is a researcher at Tencent focusing on behavioral security systems. He has designed real-time gambling/fraud intervention engines for social payment scenarios.
Qi Xiong is a principal engineer at Tencent with 15 years of experience in security architecture. He has spearheaded compliance-driven security solutions for fintech applications and mobile ecosystems.
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