为何说机器学习是预防欺诈的优秀工具
发布时间：2022-07-27 11:05:45 所属栏目：安全 来源：互联网
导读：随着现代技术的发展和完善，生活变得越来越舒适。虽然以前人们认为同时进行复杂的操作是不可能的，而如今计算机使这一任务变得很容易了。 大量的现金流，数十亿笔交易以及数百万客户的付款交易为黑客入侵人们的银行帐户创造了有利条件。欺诈者的行为不仅造成
 随着现代技术的发展和完善，生活变得越来越舒适。虽然以前人们认为同时进行复杂的操作是不可能的，而如今计算机使这一任务变得很容易了。 大量的现金流，数十亿笔交易以及数百万客户的付款交易为黑客入侵人们的银行帐户创造了有利条件。欺诈者的行为不仅造成直接的物质损失，还会破坏金融机构的信誉，严重损害了银行的声誉。 如今，针对性攻击的数量显著增加，其中可以选择特定的受害者，并且攻击本身是由专门从事特定类型活动的各种攻击者团体精心准备和实施的：开发和销售恶意代码，破坏通信渠道 ，导致出现了新的欺诈方案。 通过影响银行系统的方法，欺诈被分为外部和内部两种，其中包括银行员工。欺诈也可以分为以下几种实施渠道：银行分支机构——非法执行账户支出业务、欺诈赔偿、付款、退款、临时借用资金、定期账户的非法操作、倒转;银行卡和支付卡——刷卡(在支付终端和ATM中卡被盗用)、CNP欺诈(未持卡，网上购物卡数据被盗用);网络钓鱼——虚假陈述客户进行交易的行为;远程银行服务——破坏渠道、更改客户信息、未经授权的转账、更改付款订单中收款人的详细信息等。 由于服务渠道的特征、折衷方法、合成被盗数据等，每个欺诈计划都有其准备、出售、提取和套现现金的行为。 反欺诈系统是预防欺诈的优秀工具 防范外部和内部欺诈最有效的方法是使用反欺诈系统，该系统可以控制银行客户的付款和会话交易，评估银行员工的行为，快速识别各种服务渠道中的新型欺诈计划，并防止从客户帐户中提取资金。 这也适用于其他行业，尤其是那些欺诈率很高的行业。例如，让我们以加密货币行业为例。据说，2018年至2019年之间发生的所有ICO中有80%是欺诈性的。这就产生了一个前提，即每个加密货币项目都是骗局。我们非常清楚这与事实相差甚远。 如今，欺诈检测AI被用于确认欺诈指控，而不是找到它们。例如，在比特币演变骗局期间，该公司聘请了几位人工智能专家来让算法查看公司的活动。最终，人工智能成功地为该公司开脱了指控，事实证明，这比专业人士的话更可信。 （编辑：PHP编程网 - 黄冈站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
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