Киберпреступления быстро развиваются и становятся все более разнообразными и инновационными, а их показатели достигают невиданного ранее уровня. Когда старые уловки перестают работать, мошенники придумывают более сложные, многоступенчатые подходы. Поскольку киберпреступники очень быстро адаптируются к новым социальным, политическим и культурным тенденциям, людям необходимо быстро думать, чтобы противостоять потенциальным угрозам.

Хорошая идея — использовать современные технологии для защиты данных на продвинутом уровне. Аналитики Grapherex изучили, насколько эффективно выявлять мошенничество с помощью алгоритмов ИИ и машинного обучения. Давайте посмотрим, как это работает, и рассмотрим плюсы и минусы.

Что включает в себя обнаружение мошенничества?

В 2023 году существует множество различных видов киберпреступлений. К ним относятся мошенничество с использованием игр и потоковых сервисов, фишинг через социальные сети, привлечение людей к инвестированию в криптовалюту и метавселенную, атаки компрометации деловой электронной почты (BEC) и многое другое.

Чтобы справиться с этими рисками, как частные лица, так и компании применяют одни и те же методы: они обнаруживают угрозу и защищаются. Второй шаг включает либо предотвращение злонамеренных действий, либо принятие мер по минимизации их последствий. Ниже мы обсудим многие киберугрозы, с которыми сталкивается бизнес.

Лучше действовать на опережение, чтобы предотвратить несанкционированную финансовую деятельность или утечку данных. А для этого нам нужно обнаружить мошенничество до того, как оно причинит какой-либо ущерб. Детекция мошенничества — это набор процедур, установленных для предотвращения мошеннических операций с банковскими картами, минимизации риска краж и кибератак, а также выявления уязвимостей в системе безопасности.

Проще говоря, все, что выглядит фальшивым, слишком хорошим, чтобы быть правдой, или просто ненормальным (например, данные частной компании, опубликованные в Интернете), должно быть перепроверено. Это может быть фишинг, мошенничество или кража данных, так что будьте осторожны.

ИИ против машинного обучения: в чем разница?

Искусственный интеллект и машинное обучение — два термина, которые часто используются взаимозаменяемо, но между ними есть разница. ИИ — это обширная область, включающая технологии, которые позволяют машинам выполнять задачи, которые традиционно требуют человеческого интеллекта. ИИ включает в себя машинное обучение, обработку естественного языка, компьютерное зрение и робототехнику.

Машинное обучение — это область ИИ, которая фокусируется на обучении алгоритмов и моделей для изучения закономерностей и создания прогнозов на основе больших наборов данных. Глубокое обучение — это доминирующая область машинного обучения, в которой используются алгоритмы для обучения искусственных нейронных сетей с несколькими уровнями для автоматического принятия решений на основе входных данных без явного проектирования функций.

Как машинное обучение может улучшить обнаружение мошенничества?

В области обнаружения и предотвращения онлайн-мошенничества машинное обучение служит мощным набором алгоритмов, которые обучаются на ваших исторических данных. Благодаря этому программное обеспечение на основе машинного обучения предоставляет четкие правила управления рисками, применимые к вашему бизнесу. Затем эти правила вводятся в действие, чтобы разрешить или заблокировать определенные действия пользователя и обнаружить мошеннические транзакции, кражу или подозрительные входы в систему.

Чтобы эффективно обучать механизм машинного обучения, вам необходимо правильно помечать в данных предыдущие случаи как мошенничества, так и отсутствия мошенничества. Это необходимо, чтобы избежать ложных срабатываний и повысить точность результирующих правил риска. По мере того, как система со временем учится и совершенствуется, правила риска становятся более точными.

Преимущества машинного обучения для борьбы с мошенничеством

Основная идея использования машинного обучения для предотвращения мошенничества заключается в том, что оно может повысить скорость и точность обнаружения мошенничества или даже полностью автоматизировать процесс. Алгоритмы позволяют компаниям быстро выявлять подозрительные закономерности и поведение, на установление которых у людей могут уйти месяцы. Но преимуществ еще больше.

Сокращение времени ручной проверки

Машинное обучение сокращает время, затрачиваемое на просмотр данных вручную, поскольку эта технология может анализировать все точки данных намного быстрее, чем люди. В то же время алгоритмы исключают вероятность человеческой ошибки. Они не наивны, не переходят по ссылкам на фишинговые сайты и не рискуют попасть в ловушку. Грамотно запрограммированное программное обеспечение убирает человеческий фактор и вообще необходимость участия человека в принятии решений.

Лучшие прогнозы с большими наборами данных

Чем больше данных вы предоставляете движку машинного обучения, тем более обученным и эффективным он становится. Он обрабатывает огромные объемы данных и выявляет закономерности, которые могут быть упущены аналитиками-людьми. Проще говоря, в то время как большие наборы данных иногда затрудняют обнаружение мошеннических действий, для систем ИИ все наоборот.

Экономически эффективное управление мошенничеством

Стоимость является основным преимуществом использования машинного обучения. Вместо того, чтобы нанимать множество профессиональных агентов по управлению рисками (RiskOps), вам понадобится только одна система машинного обучения для просмотра всех предоставленных ей данных, независимо от объема. Считается, что это идеальное решение для предприятий, которые испытывают сезонные колебания трафика или чек-аутов или чекинов. ML можно увеличивать или уменьшать по мере необходимости без значительного увеличения стоимости управления рисками.

Недостатки машинного обучения с обнаружением мошенничества

Повышенная скорость и точность, сокращение времени, улучшенные прогнозы мошенничества и экономичное управление рисками — кажется, что лучше быть не может. Тем не менее, AI и ML имеют некоторые ограничения, и важно их учитывать. Разберем основные недостатки.

Недостаток контроля

Благодаря автоматизированному обнаружению мошенничества у компании меньше контроля над управлением рисками. Это особенно верно, когда речь идет о механизмах машинного обучения «черный ящик». Механизмы Blackbox имеют непрозрачные внутренние процессы, которые трудно интерпретировать, где мы знаем только ввод и вывод. Трудно, если вообще возможно, понять, как алгоритм пришел к своим решениям. Такие системы машинного обучения могут совершать ошибки, и никто их не замечает.

Ложные срабатывания

Мы уже касались ложных срабатываний, когда говорили о том, как обучать движок машинного обучения. Ложные срабатывания возникают, когда законное действие ошибочно рассматривается как мошенническое. Если это не исправить, это окажет негативное влияние на всю систему. Плохо откалиброванные механизмы машинного обучения могут создать цикл, в результате которого необнаруженные ложные срабатывания станут нормой. В конечном итоге это снизит точность результатов, потратит ваше время и даже нанесет вред бизнесу.

Нет человеческого понимания

Когда вы разрабатываете модель искусственного интеллекта или систему машинного обучения для обнаружения мошенничества, самое первое, что нужно сделать, — это объяснить, что означает «подозрительная деятельность». Иногда ничто не работает лучше, чем человеческая психология. Машины обнаруживают закономерности только на основе того, на чем они были обучены. Человек учитывает более широкий контекст и может распознать подозрительное поведение по стилю общения клиента или по тону голоса.

Выводы

  • Киберпреступность постоянно развивается, и мошенники придумывают все более сложные подходы к своей деятельности. Таким образом, разумно использовать современные технологии, такие как AI и ML, для защиты ценных данных.
  • Обнаружение мошенничества включает процессы, необходимые для предотвращения несанкционированного доступа, поддельных транзакций, снижения риска кражи и выявления уязвимостей в системе безопасности.
  • Машинное обучение — это мощный алгоритм, который увеличивает скорость и точность обнаружения мошенничества и автоматизирует этот процесс.
  • Преимущества машинного обучения в борьбе с мошенничеством включают сокращение времени проверки, высококачественные прогнозы на основе больших наборов данных и более дешевое управление рисками.
  • Недостатки ML — отсутствие контроля, ложные срабатывания и отсутствие человеческой логики.