如设备指纹识别

2020-06-20 01:24

当我们观察人工智能算法的发展时,我们可以明显发觉无监督机器学习将在2019年获得更多关注。因为最终,当大家更加熟悉和了解有监督机器的情况下,它便不是解决所有问题的灵丹妙药了,因为有监督机器学习技术肯定是所擅长但也有所局限。

我们已经看到许多客户案例运用成功,可以预测无监督机器学习的应用将在会2019年显著增加。

正在用独有的无监督机器反欺诈学习技术赢得客户的信任和青睐。

云服务是欺诈分子的主流工具。它们不但能伪装欺诈账户的真正起源,因为欺诈分子试图保持匿名并避免ip黑名单,而且还协助欺诈者通过虚拟服务器等云服务的基础设施轻松地协调团伙欺诈。来自云服务ip范围的近22%的帐户是欺诈性的,恶意帐户使用云服务的可能性比普通用户高8倍。远离数据中心,欺诈者已经变得更聪明地从高级代理服务购买ip,以获得普通移动用户和住宅的ip范围。

团伙欺诈是金融行业的新趋势。我们发现针对金融行业的欺诈攻击是最复杂的:在金融平台中56%的攻击为复杂欺诈攻击,相比之下,电商为17%,社交平台仅为14%。

金融行业的主要攻击事件是欺诈交易和账户信息变更,例如更新联系信息或添加目标账户以进行资金转账和支付。这些报告强调欺诈分子在伪装欺诈来源和攻击方面做得愈发难以被察觉。

近年来数据泄露事件助长的三方欺诈和虚假信息申请欺诈正在屡创新高。而开放api正在成为新的攻击入口。因为较旧的api可能没有配备最新的检测功能,过时的api在旧版本的操作系统或应用程序中使用时是欺诈分子的简单突破口,如设备指纹识别,地理信息或生物信号,或者包含可能已知软件漏洞。与电商社交平台一样,开放在线交易和其他银行功能为欺诈分子提供了更多的可能性,这些欺诈分子是操纵数字信息的行家,例如邮箱,ip地址或设备信息,以及绕过通用认证方案包括密码,验证码或双验证。这说明需要在系统和应用层级提升风控能力,以减少欺诈和风险的必要性。因此,我们也预测未来信息安全部门和风控部门之间更多的协同作用,他们将结合更多力量来应对企业可能面临的更加严峻的欺诈威胁。

gartner预测,到2021年,50%的企业会在其欺诈检测解决方案中增加无监督机器学习技术。因为随着欺诈攻击的严峻形势,毫无疑问,风控管理团队迫切一种新型人工智能和机器学习方法来保护企业的技术架构,而datavisor

无论是通过使用云服务还是租用僵尸网络发起攻击,还是模仿普通和其正常的行为特征,我们能够明显发现欺诈分子愈发贪婪并变得专业。在最新的datavisor欺诈指数报告解析了现代欺诈攻击的严峻趋势,并且,这些欺诈攻击正在愈演愈烈。

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但这正是无监督机器学习(uml)发挥作用的地方,它具有实时检测未知欺诈模式而无需损失标签的自然优势。

现在,全球正在进行新一轮的数字化升级,在这场数字化浪潮中已催生出海量的新机遇。这些机会无疑极富前景与可能,可需要注意的是,这些机会不仅对企业的利好,同时也让互联网欺诈分子有了“可趁之机”。

从本质上讲,有监督机器学习需要高质量的标签数据来指导机器产出高效的模型来做更多事情。 在发生攻击或发生攻击之前缺乏高质量的标签是反欺诈领域的一个普遍困扰。

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2018年最值得关注的问题是欺诈分子通过先进的攻击模式和逃避技术体现出来他们高超的欺诈技术,并仍在不断进化。