字节跳动安全AI挑战赛总结

今天老肥和大家分享的是字节跳动安全AI挑战赛赛题小样本半监督风险识别的赛后总结，本次比赛的相关开源代码我已汇总在文章底部。

赛题描述

在真实的社交网络中，存在的作弊用户会影响社交网络平台。在真实场景中，会受到多方面的约束，我们仅能获取到少部分的作弊样本和一部分正常用户样本，现需利用已有的少量带标签的样本，去挖掘大量未知样本中的剩余作弊样本。给定一段时间内的样本，其中包含少量作弊样本，部分正常样本以及标签未知的样本。参赛者应该利用这段时间内已有的数据，提出自己的解决方案，以预测标签未知的样本是否为作弊样本。数据处理方法和算法不限，但是参赛者需要综合考虑算法的效果和复杂度，从而构建合理的解决方案。

赛题数据与评价指标

本次比赛给出的数据是T～T+N 时刻内点赞、关注事件下按比例抽样数据以及其对应账号的基础特征数据。

本赛题使用F1-score来评估模型的准召程度

解决方案

首先明确本赛题实质上仍然是一个二分类的问题，我们也可以完全从此角度出来先构建出一个基础分类模型，然后再利用大量无标签的数据进行半监督学习来提升模型性能。

我们采用的建模方案可能相对特别一些，采用单模型LGB模型进行训练预测，主要从两张表中提取特征，用户基础信息表可以对账户本身的基础特征进行刻画，用户请求表是用户请求行为的记录，可针对此表刻画用户的行为形象，以每一条请求记录作为一条数据进行建模，最终对于每个用户取请求行为的预测概率最大值作为预测结果。

特征方案也从上述两个方面展开，基于账户本身基础特征，可以做这些类别特征的计数统计、对于粉丝量等数值特征可以做除法的交叉、登录时间和注册时间特征可以做减法交叉，基于请求行为，我们可以对机型、ip、app_version、app_channel做频数统计，对于用户的请求行为序列，我们可以构建w2v特征(把用户请求行为序列看成句子，行为看作词，训练Word2Vec模型得到每个行为的表征)，对于用户的请求时间，我们可以计算请求时间的均值方差、请求时间间隔的统计特征等等。

我们也尝试使用了图网络来进行特征表示，把请求表的请求方以及被请求方作为结点，两者的请求关系作为边建立他们之间的联系，但是因为被请求方用户的id基本都不在基础信息表中，空缺了大部分特征，收益几乎为零。

当时没有进一步细挖，错过了一个重要的上分点，同时在答辩的时候看到其他团队在这方面下了巨大功夫，也取得了较高的收益，不妨作为参考。我们可以以不同的关系构图，包括IP关系、设备关系，两个用户共用同一个IP，则认为他们之间存在关联，存在边的关系，同时因为公网IP的存在，可以删除关联超过一定规模的IP。同样的，当一台设备被多个用户使用时，我们认为这多个用户存在着关联，因此就可以在这多个用户中两两构造边。

对于得到的graph embedding，我们不仅可以直接使用该向量作为特征，还可以计算该向量与已有标签用户的余弦相似度作为新维度的特征。

以上是对于一个基础分类模型的构建，我们也尝试使用一些半监督的方法，比如伪标签的思路，将基础模型用于预测无标签数据，再将置信度高的无标签数据作为有标签数据，进一步进行模型的学习，但实际上效果非常有限。其他团队有提到使用社区划分的方法(LOUVAIN算法)，并且取得了性能的提升。

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在社区划分之后，我们使用简单的规则进行社区属性的划分，即：

• 如果一个社区里面存在的有标签用户全部属于同一标签，则该社区即属于该标签
• 如果一个社区里面的用户都没有标签，或是当中存在两种标签的用户，则不做预测

开源方案汇总

• 小样本赛道 2ndSolution https://github.com/Ljwccc/ByteDanceSecurityAI
• 小样本赛道 6thSolution https://github.com/librauee/ByteDanceAI
• 色情导流赛道 2ndSolution https://github.com/rooki3ray/2021BytedanceSecurityAICompetition_track1
• 色情导流赛道 7thSolution https://github.com/imqxms/2021_bytedance_security_ai_track1_open