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. 1

Процесс работы таких систем включает следующие этапы: 5

1. Коллекция данных. 5 Собирается информация о всех транзакциях клиента. 5
2. Анализ. 5 Выявляются необычные паттерны или отклонения от нормы. 5
3. Оповещение. 5 Если система замечает подозрительную активность, она немедленно уведомляет сотрудников. 5

Некоторые методы, которые используются для анализа данных:

• Построение поведенческих профилей. 1 Каждому пользователю присваивается определённый «портрет» на основе его привычек и истории операций. 1 Если поведение резко меняется, это вызывает подозрения. 1
• Балльная оценка рисков. 1 Многие антифрод-платформы присваивают каждой транзакции определённый балл, характеризующий уровень риска. 1 Если балл превышает некий порог, система может запросить дополнительную авторизацию. 1
• Анализ «цифрового следа». 1 Технология позволяет выявлять уникальные характеристики браузера и операционной системы, чтобы отличать реального пользователя от «кукловода», который массово создаёт фейковые аккаунты. 1
• Списки блокировок (чёрные списки). 1 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. 1
• Верификация личности. 1 При подозрительных операциях у клиента могут запросить дополнительные документы, селфи с паспортом или проверку через видео-звонок. 1

Системы, основанные на искусственном интеллекте, могут адаптироваться к новым шаблонам мошенничества, что делает их более эффективными в сравнении с традиционными методами. 3