【作者简介】

王妃，网络安全与信息化建设办公室干部，天津市应急语言服务研究院研究员，工程师；研究方向：信息安全、数据挖掘、网络舆情分析。

【成果简介】

《Machine learning for Mobile Network Payment Security Evaluation System》发表于期刊《Transactions on Emerging Telecommunications Technologies》，ISSN：2161-3915，SCI，JCR分区三区，中科院分区四区。文章发表于2021年1月。

【成果摘要】

安全的移动电子支付系统是保证网络支付安全的重要途径，是机器学习技术研究的热门课题之一。近年来，不同类型的移动网络支付方式呈爆炸式增长，使得消费者能够使用不同类型的移动设备访问服务，这也使移动支付中的安全问题变得更加严峻。本文提出了一种机器学习辅助的安全移动电子支付框架(ML-SMEPF)，旨在建立一种以信息的机密性、保护性、完整性和可用性为基础，解决包括恶意软件检测、多因素身份认证和支付系统中欺诈等安全问题的移动支付系统。仿真部分基于准确率、安全系数、性能和成本因素进行了分析探讨，证明了该框架的可靠性。