随着移动互联网的普及和发展，与数据泄漏、网络欺诈有关的新闻也越来越多。根据美国信用报告机构益博睿（Experian）的报告，在中国，网络欺诈造成的损失占到了GDP比例的0.63%，居全球第二。怎样才能确保人们和企业的大数据安全呢？维择科技CEO谢映莲接受搜狐科技采访时，介绍了安全领域行业的传统做法——有监督学习算法，以及她开发出来的方法——无监督学习算法。
谢映莲介绍，安全领域行业具有一定特殊性。因为欺诈方会不断变化形式，而且反欺诈方往往处于明处，欺诈方处在暗处，这就使得双方处在一个动态博弈的环境里。
对于网络欺诈行为，国内企业的传统做法是请来一个提供黑白名单等数据的数据服务公司，或者在企业内部设立“有监督机器学习引擎”。不过，有监督学习的技术逻辑是，要先习得诈骗方的***模式，成为机器学习引擎的样本和经验性知识，或者直接给到一个名单，然后让机器学习引擎去挡掉新的***。
谢映莲说，这个逻辑有一个弊端，就像在药物锻炼之下病毒会不断进化一样，欺诈方同样会在专业化之后产生多种变化。这样，有监督学习算法就会一直处在应对动作滞后的状态下，没办法有效地应对网络***的发展模式。
谢映莲开发出来的无监督学习算法，就是想去探索未知的***模式，以应对还未发生的欺诈模式。无监督反欺诈算法通过对客户脱敏的大规模数据进行运算分析，做到提前预防和监测。维择科技的第一个用户是社交公司陌陌，其他客户包括阿里巴巴、大众点评等公司。