不正ユーザー検索機械学習モデル
LINEゲームのアルバイトとして、ゲームデータを訓練データとし、教師ありRandom Forestモデルを創造しました。 現在、99.8%の精度で不正行動を検索でき、今後はBan対応の自動化を目指しています。
De Kai
LINE株式会社 / ソフトウェアセキュリティエンジニア世田谷区
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De Kai
LINE株式会社 / ソフトウェアセキュリティエンジニア
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In the future
プロダクトのUXとSEOに影響を残したいので、フロントエンドOr SEOに関わってるロールを探したいと思っております。DX(Dev Experience)を向上したいので、インフラ周にも知識持っています。
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LINE株式会社5 years
ソフトウェアセキュリティエンジニアPresent
- Present
セキュリティーエンジニアです。
- 不正ユーザー検知の機械学習/Abuser detection random forest model and hyperparameter tuning
Line Gameの不正ユーザー検知を自動化のために、Random Forestを応用してみました。Parameter TuningやValidationなどの基本な概念を説明します。
Latona(Side)
Tech Leadの役割で3ヶ月で人流計測のMVPを作成できました - GolangのバックエンドをDDDの設計で立ち上がること - GCPでインフラをDeployするの管理・自動化 - Svelte / NextJSのフロントエンドを開発する
Hidden: Education and Experience
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