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. 12

Модели машинного обучения обучают на основе исторических данных, чтобы они могли отличать законные модели от мошеннических. 2 Затем эти модели применяют полученные знания к новым данным, быстро выявляя отклонения и аномалии. 2

Некоторые примеры работы алгоритмов:

• Выявление поддельных кликов и бот-трафика. 4 Для этого модели анализируют частоту кликов, поведенческие паттерны (время активной сессии, скорость прокрутки страницы и движения мышью), географические несоответствия. 4
• Обнаружение установок приложений и действий внутри них. 4 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). 4
• Выявление моделей сговора или организованного мошенничества. 2 В таких схемах часто участвуют несколько участников, работающих сообща для использования уязвимостей. 2 Алгоритмы изучают взаимосвязанные точки данных (общие IP-адреса, перекрывающиеся социальные сети или скоординированные транзакции). 2

Машинное обучение в сфере защиты от мошенничества — непрерывный процесс. 4 Модель нужно учить на свежих данных, расширять источники информации, вовремя обновлять правила и алгоритмы. 4