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而升达林业所涉行为远超上述两条所涉红线规定。公告显示，截至9月20日，升达林业被控股股东升达集团占用的资金逾9亿元，占最近一期经审计净资产的53.94%。其自查结果进一步披露，升达集团曾先后13次占用公司资金，最大的一笔为3亿元，发生在2018年7月17日和7月18日。发生资金占用行为的过程，既包括上市公司替股东偿还借款，也有升达集团直接占用公司的资金。

慧安金科在这种场景下我们运用无监督的机器学习、异常检测的学习，利用少量标签和海量数据上大规模账号建立的关联分析和行为异常结合起来，设计了一整套的解决方案。我们看一下在这样的挑战下，我们看到，如果我们只有少量的标签，可以看到如图这里有些浅红色的是坏账，浅绿色的是好账户，是已知的标签，在这样的情况下我们用机器学习可以训练一个模型，就是看到的这条虚实线是有监督的机器学习，在这种情况下它可以做一些分类，但是可以看到对于很多正常账户，行为非常不一样的情况下，它会在这个地方有可能会犯错误，把这些正常的账户分类到风险账户。同时我们周围很多很多有风险的账户，特别是对于由黑产、灰产所操控，特别是集中操控的多个账户，在没有行为表现的情况下，这些有监督的机器学习做分类的时候有可能会把这些集中操控被黑/灰产创造的账户，分类到正常账户里，这样会犯很多错误。利用半监督机器学习融合图分析聚类的方法，先对账户的关联和行为方式先做聚类，聚类出一个个团伙，在团伙基础上做标签传播，把好的标签通过相似性、关联性传播到这些关联非常紧密的人身上，再做分类的时候，学习出来一个半监督模型的分类，就是如图这条实线，它的分类就可以很好的把正常账户和有关联的风险账户非常完整的分开，这就是用半监督和无监督的方法。整个建模过程不完全依赖于标签，而更多依赖于行为的异常和关联的异常。这样我们就对原来用户的行为进行，不但关心它的行为交易异常，深维关联出来异常的事，把单账户的行为和多账户的行为异常一起来做，在很多情况下，即使账户没有风险行为、没有交易行为但是有关联异常也可以提前检测出来，实现风险管控从事后到事前的检测方式。

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当时，许超凡案实现了中美执法司法合作的多个“第一”，第一次依据中美刑事司法协助协定开展合作、第一次组织中方证人通过远程视频向美国法院作证等。许超凡也是国家监委成立后首个境外遣返的外逃人员。近年来，中国不断加大对腐败行为的打击力度，并且在国际上也展开追逃行动。2014年7月，中国公安部曾启动代号为“猎狐2014”的追逃行动，2015年，中央反腐败协调小组又发起“天网”行动。据中国纪检监察杂志报道，截至2018年4月底，通过“天网行动”中国先后从90多个国家和地区追回外逃人员4141人，其中原国家工作人员825人，“百名红通”人员52人，追回赃款近百亿元人民币。

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