下一代技术如何帮助当今防止欺诈 _Web开发

本文概述

智能算法比人类更能打击欺诈
分布式分类帐使数据不可变且无法操作
持续的安全测试对于领先于不良行为者至关重要
最后的想法

最新的技术对于成功缓解风险和更有效地打击欺诈至关重要。例如, 欺诈检测和预防系统可以分析数据, 识别可疑行为, 并在欺诈发生之前就发出威胁信号。
《 2019年欺诈的真实成本》报告显示, 商家必须为每欺诈性美元支付3.13美元。这个数字比2018年的欺诈成本为2.94美元增长了6.5％。这些成本要求一种可以有效解决此问题的解决方案。
据联合市场研究公司(Allied Market Research)预测, 全球欺诈检测和预防市场预计将从2017年的158.3亿美元增长到2023年的406.1亿美元(复合年增长率为17％)。全球范围内欺诈活动的增加推动了该领域的增长。
领导欺诈检测和预防领域的领域包括人工智能, 区块链和安全测试。所有这些技术和方法都可以单独使用或一起使用, 以应对内部(来自员工)和外部金融犯罪威胁。
智能算法比人类更能打击欺诈事实证明, 复杂的算法在快速检测异常行为方面要好得多。例如, 可以通过分析历史和实时数据的海洋来检测高级和复杂形式的付款欺诈。可以训练AI算法来识别可能指示欺诈活动存在的模式和异常。
根据AI Innovation Playbook的数据, 资产超过1000亿美元的金融机构最有可能部署AI技术来打击金融犯罪。该资产类别中多达72.7％的公司已经在使用AI进行支付欺诈检测。
当你将机器学习添加到组合中时, 网络安全和欺诈检测协议将变得更加强大。这是因为在分析大规模数据集和实时监控企业基础结构方面, 智能算法要比人类算法好得多。机器学习算法可以观察, 学习和识别欺诈或异常行为, 并确保在几秒钟内符合法规要求。
有两种流行的欺诈检测方法：

基于规则的方法	基于机器学习的方法
缓慢而冗长的数据处理	实时数据处理
需要大量的手工工作	自动检测所有可能的异常
需要多个验证步骤, 这可能会对客户体验产生负面影响	只需要最少的验证步骤
仅检测到明显的欺诈活动	识别模式和隐藏的欺诈活动

从上面可以看到, 机器学习驱动模型比基于规则的方法复杂得多。用于欺诈检测的ML还具有更少的误报优势, 使维护合规性更加容易。
分布式分类帐使数据不可变且无法操作欺诈的主要促成因素之一是支付系统缺乏透明度。在商业世界中, 这个日益严重的问题可以通过下一代技术(即区块链)轻松解决。它具有所有防欺诈功能, 可以有效解决企业在当前威胁形势下面临的许多问题。
尽管区块链可能因比特币等加密货币而享誉全球, 但智能合约和分布式账本技术可以做得更多。从本质上讲, 区块链是高度透明的去中心化(共享)分类账。因此, 它可以防止篡改, 只有经过验证的参与者才能在强大的安全环境中存储和查看数据。
尤其是在金融部门, 交易可能会因货币面额, 抵押品, 结算所需时间, 第三方调解等因素而变得复杂。在此多步骤过程中, 由于每个人与人的交互, 它都可能会创建可导致欺诈的漏洞。
但是, 使用区块链, 所有这些信息都可以实时共享。只有在所有利益相关者都同意的情况下, 才可以更新分布式分类帐, 因此这种方法可以大大降低欺诈风险。
【下一代技术如何帮助当今防止欺诈】这项尖端技术的好处并没有被人们忽视。最近, 德国商业银行开始测试基于区块链的机器对机器支付解决方案。它是德国第一家开发基于区块链的支付解决方案的银行。
在这项成功的试点测试中, 德国商业银行处理了充电点和戴姆勒卡车系统之间的付款。在这种情况下, 德国商业银行在区块链上发行欧元, 并向戴姆勒卡车提供” 分类账上的现金” (或分散分类账上的资金), 无需任何人工干预即可处理付款。
随着越来越多的行业进行完整的数字化转型, 这种类型的自主机器对机器交互将成为常态。因此, 诸如银行之类的金融机构也将需要处于有利位置, 以安全地满足市场需求。
持续的安全测试对于领先于不良行为者至关重要进行常规安全测试是公司可以用来增强安全性的最直接的方法。随着不良行为者不断创新并提出复杂的工具来破坏企业系统, 企业需要采取积极主动的方法来预防欺诈。
重要的是对基础架构进行压力测试, 以发现任何当前的漏洞。例如, 万事达卡威胁扫描(Mastercard Threat Scan)模拟对发卡行付款系统的欺诈攻击, 以识别系统中的任何潜在漏洞。
不过, 请务必注意, 在安全性方面没有万灵丹。甚至我们所依赖的安全工具(例如防病毒软件)也需要进行全面且定期的测试。因此, 领先的网络安全软件提供商卡巴斯基实验室邀请a1qa工程师在其新的网络门户上进行功能测试, 以确保其能够按预期运行。
通过进行安全审核和自动化可重复测试, 卡巴斯基实验室能够更好地了解其最新产品的安全状况。
随着我们进入超数字化的新十年, 安全审核, 安全测试和网络安全研讨会将需要成为企业文化的核心部分。
最后的想法在成功打击欺诈方面, 没有交钥匙的” 一刀切” 的解决方案。它将要求所有利益相关者采取积极主动的方法, 利用人工智能, 机器学习和区块链等新技术。领先于坏演员也将要求文化转变。因此, 中小企业和企业巨头都将需要参加主动的安全测试和网络安全研讨会, 以领先于欺诈者。