Как устроен механизм распознавания мошеннических действий в системах безопасности?

Механизм распознавания мошеннических действий в системах безопасности (антифрод-системы) основан на анализе больших данных и применении методов машинного обучения. www.securitylab.ru

Процесс работы таких систем включает следующие этапы: companies.rbc.ru

1. Коллекция данных. companies.rbc.ru Собирается информация о всех транзакциях клиента. companies.rbc.ru
2. Анализ. companies.rbc.ru Выявляются необычные паттерны или отклонения от нормы. companies.rbc.ru
3. Оповещение. companies.rbc.ru Если система замечает подозрительную активность, она немедленно уведомляет сотрудников. companies.rbc.ru

Некоторые методы, которые используются для анализа данных:

• Построение поведенческих профилей. www.securitylab.ru Каждому пользователю присваивается определённый «портрет» на основе его привычек и истории операций. www.securitylab.ru Если поведение резко меняется, это вызывает подозрения. www.securitylab.ru
• Балльная оценка рисков. www.securitylab.ru Многие антифрод-платформы присваивают каждой транзакции определённый балл, характеризующий уровень риска. www.securitylab.ru Если балл превышает некий порог, система может запросить дополнительную авторизацию. www.securitylab.ru
• Анализ «цифрового следа». www.securitylab.ru Технология позволяет выявлять уникальные характеристики браузера и операционной системы, чтобы отличать реального пользователя от «кукловода», который массово создаёт фейковые аккаунты. www.securitylab.ru
• Списки блокировок (чёрные списки). www.securitylab.ru Здесь могут находиться как конкретные личности (их имена, данные паспортов), так и номера карт, телефонные номера, адреса электронной почты — всё, что ранее уже было уличено в подозрительной активности. www.securitylab.ru
• Верификация личности. www.securitylab.ru При подозрительных операциях у клиента могут запросить дополнительные документы, селфи с паспортом или проверку через видео-звонок. www.securitylab.ru

Системы, основанные на искусственном интеллекте, могут адаптироваться к новым шаблонам мошенничества, что делает их более эффективными в сравнении с традиционными методами. hanston.ru