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。
華 徳凱
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
400万人が利用する会社訪問アプリ
華 徳凱
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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この先やってみたいこと
未来
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年間
ソフトウェアセキュリティエンジニア現在
- 現在
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（副業）
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
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