Как работают алгоритмы машинного обучения в системах защиты от мошенничества?

Алгоритмы машинного обучения в системах защиты от мошенничества работают путём анализа огромных массивов данных в режиме реального времени и выявления аномалий, которые могут указывать на мошенническую активность. informatics.cifra.science falconediting.com

Модели машинного обучения обучают на основе исторических данных, чтобы они могли отличать законные модели от мошеннических. falconediting.com Затем эти модели применяют полученные знания к новым данным, быстро выявляя отклонения и аномалии. falconediting.com

Некоторые примеры работы алгоритмов:

• Выявление поддельных кликов и бот-трафика. www.securitylab.ru Для этого модели анализируют частоту кликов, поведенческие паттерны (время активной сессии, скорость прокрутки страницы и движения мышью), географические несоответствия. www.securitylab.ru
• Обнаружение установок приложений и действий внутри них. www.securitylab.ru В этом случае анализируют поведение внутри приложения (время, проведённое в нём, какие экраны открываются, реальные ли действия совершаются), источник трафика (можно ли проследить реальный рекламный переход до магазина приложений или это «пустая» установка), устройства (одинаковые модель, версия ОС и серийные номера, повторяющиеся IP-адреса и прочее). www.securitylab.ru
• Выявление моделей сговора или организованного мошенничества. falconediting.com В таких схемах часто участвуют несколько участников, работающих сообща для использования уязвимостей. falconediting.com Алгоритмы изучают взаимосвязанные точки данных (общие IP-адреса, перекрывающиеся социальные сети или скоординированные транзакции). falconediting.com

Машинное обучение в сфере защиты от мошенничества — непрерывный процесс. www.securitylab.ru Модель нужно учить на свежих данных, расширять источники информации, вовремя обновлять правила и алгоритмы. www.securitylab.ru