来自 安全 2021-12-15 02:15 的文章

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在选择欺诈检测方法时,许多组织都在努力寻找最有效的方法。根据Gartner的预测2020:身份和访问管理1(需要Gartner订阅),"为数字B2C渠道创建有效的支付欺诈预防策略需要广泛的功能,包括恶意软件和机器人程序检测、设备识别、行为分析和交易监控。"此外,Gartner指出,nginxcc攻击防御,"一家或多家欺诈检测供应商的服务过去可能是零碎实施的,而"欺诈项目"则被视为已结束。因此,在攻击者不断发展的同时,由此产生的欺诈检测和预防能力仍然是孤立的和静态的。"我认为,主要的收获是,我们需要确保欺诈计划资金充足,ddos防御测试,以便随着威胁的发展而成熟和发展。此外,我们还需要弄清楚如何收集多个欺诈信号,这些信号通常来自同一领域的多个供应商,并将它们转化为可操作的见解我认为这两个挑战都需要持续关注,但后一种欺诈检测趋势更具挑战性。你需要一个持续的欺诈计划,而不是一个欺诈项目,因为威胁会随着时间的推移而变化。因此,您需要改进您的欺诈解决方案以有效应对。因为一些旧的控制措施很快就过时了,所以制定一个可持续的预算并证明其合理性是很有挑战性的。然而,当欺诈者创建新的工具时,他们会研究现有的控件以及如何规避这些控件,从而创建新的自动恶意软件攻击、机器人程序和设备欺骗,以重放信息并模拟设备。让我们回顾一下:五种不同的欺诈检测方法问题是,管理欺诈计划和检测威胁的最有效方法是什么?欺诈团队是否会继续将解决方案置于解决方案之上?以下是五种常见的方法及其优缺点。1恶意软件检测方法:利用JavaScript蜜罐"引诱"木马恶意软件攻击保护层或设备上的"类病毒"检测解决方案。好处:在恶意软件攻击金融网站之前抓到它,或者识别设备感染了恶意软件。缺点:仅限于检测自动攻击。此解决方案必须根据特洛伊木马恶意软件的特定操作模式进行调整。有许多类型的特洛伊木马家族,和无尽的变种。这是一场军备竞赛,每当特洛伊木马的功能发展时,都需要重新设计解决方案以赶上。另一个缺点是数据的收集不是连续的。对于检测设备上是否存在特洛伊木马的方法,该工具将对可能导致欺诈的受感染设备发出警报,但不会对实际的欺诈攻击发出警报。一个有效的解决方案需要一个操作程序来联系感染设备的用户,让他们安装附加软件或清理计算机。无法检测:开户欺诈、手动帐户接管欺诈、重定向攻击、深层社会工程诈骗(又名授权推送支付欺诈)以及机器人程序和远程访问工具(RAT)攻击,除非它们与熟悉的特洛伊木马变体相关。2机器人检测方法:检测自动攻击。优点:检测机器人活动试图使用窃取的凭据暴力和访问帐户缺点:如果没有额外的工具,无法检测人类欺诈活动和其他类型的恶意软件。与恶意软件检测工具一样,bot变体需要不断更新检测功能,以确保检测到最新的模式,因为它们试图模拟用户活动。数据收集不是连续的。无法检测:开户欺诈、人工账户接管欺诈、深层社会工程语音诈骗和老鼠攻击。三。设备智能化方法:设备活动监视、计算设备使用的速度和位置、越狱和根检测以及设备信誉(欺诈事件中使用的设备存储库)。IP和浏览器智能解决方案的更高级版本。优点:监视用户活动和设备。分析真实用户设备和已知欺诈者设备。缺点:设备不是用户。如果有人或自动攻击能够窃取设备识别信息(或IP或浏览器指纹),这些信息可能通过恶意软件泄露,那么验证形式的真实性就成了问题。如果一个设备被盗,那么它不是用户。数据的收集不是连续的,通常是在用户活动/事务之后进行的。设备声誉在欺诈者设备被标记的情况下非常强大,云高防cdn,但它不包括欺诈者更改其设备特征的情况。此外,黑名单和白名单需要不断维护。无法检测:深层社会工程语音骗局和自动攻击(浏览器中的人/中间人、机器人和老鼠攻击)。无法检测未知设备的开户欺诈用例。4活动(或事务)监控方法:监视用户帐户活动,如帐户更新、付款、新收款人、活动地点等,以检测异常。优点:能够分析用户行为并检测可能被认为有风险的异常。缺点:通常,执行异常活动的合法用户由于其行为模式的改变而被阻止,因此误报对用户和金融机构都是极其痛苦的。此外,欺诈者已经学会通过使用最小金额的转账、对用户进行社会工程等来规避行为跟踪。无法检测:深层社会工程语音骗局和自动攻击(浏览器中的人/中间人、机器人和老鼠攻击)。开户欺诈用例。5基本行为生物特征-真实的用户分析方法:收集用户交互数据,如鼠标单击、移动设备上的刷卡和按键。优点:监控用户交互活动,以分析真实用户并了解真实行为和异常情况。缺点:基本的行为生物识别解决方案不会对欺诈者进行分析,而是寻找非常基本的模式。如果用户被社会工程欺骗,仅仅通过观察基本模式很难发现异常。开户也是如此。无法检测:社会工程诈骗和开户欺诈(当用户未知时)。是真正的用户还是欺诈者在执行该活动?将所有提到的检测形式层层叠加提供了一个很好的解决方案,但仍然存在差距。一些使用案例,免费防御ddos云,如开户欺诈、社会工程电话诈骗以及远程访问工具攻击,更难被发现。我们真正想要的不是为每一类攻击创建解决方案,而是回答一个问题——这是一个真正的用户还是一个欺诈者(人为或自动执行的)?与分层解决方案不同,一种更全面的方法是分析真正的用户活动和模式以及恶意参与者模式。行为洞察力:高级行为生物特征识别BioCatch-advanced behavious biometrics利用用户设备交互数据,如鼠标点击、移动设备上的刷卡和按键,使用机器学习技术分析数据。该技术描述了真实和欺诈行为以及认知洞察力,ddos防御硬件,以区分多个用例和威胁向量中的真实用户和非真实用户(自动或人类)。BioCatch能够通过了解用户意图,然后检测出指示复杂欺诈场景的最细微的信号,从而获得高级行为洞察力。BioCatch可以检测复杂的攻击,例如社会工程诈骗和远程访问工具(RAT)攻击,以及机器人程序、特洛伊木马攻击以及使用受损凭证和PII的各种人类攻击收集和分析的数据不能被欺骗、复制或重播。通过机器学习风险引擎和规则引擎的结合,BioCatch可以快速适应检测已知和未知威胁,并利用人机交互的能力实时响应目标攻击。BioCatch提供可操作的洞察力,以保护和增强用户体验请联系我们请求演示。1合作伙伴"预测2020:身份和访问管理",Felix Gaehtgens等人,2019年12月9日