来自 防护 2021-11-06 15:18 的文章

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 由管理员2019年1月17日萨里·纳亚尔Gurucul首席执行官兼创始人网站|2019年1月15日各种行业每天都会发生欺诈事件,阵列防御ddos,每年造成数万亿美元的损失。虽然金融服务和银行业是受打击最严重的行业之一,但其他常见的目标包括零售业、医疗保健业、信息技术、政府/公共行政和公用事业。在某些领域,欺诈已达到有记录以来的最高水平,影响的组织比以往任何时候都多。普华永道最近的一项调查揭示了这一问题的普遍性。普华永道(PwC)在2018年全球经济犯罪和欺诈调查中接触的企业中,有49%的企业报告称,他们在两年内经历过欺诈和经济犯罪。但是其他51%的组织呢?他们是避免成为欺诈的受害者还是根本不知道?调查指出,欺诈者躲在暗处,利用组织缺乏对其存在和活动的可见性。欺诈行为越来越难被发现传统欺诈管理平台的局限性会导致过多的假阳性警报需要调查,这种情况使得恶意活动无法被发现。通常情况下,这些平台会在欺诈行为发生后提供活动证据,这是一个典型的太少、太晚的例子。这些平台的一个主要缺点是,cc防御一个页面,输入其分析引擎的数据是孤立的,缺乏上下文,棋牌游戏高防cdn,这妨碍了它对风险进行准确的评估。例如,假设一个企业试图查明其应付帐款部门是否在进行欺诈性付款。如果该公司只专注于其支付数据集,以检测可疑或异常交易,免费高速高防cdn,它将错失深入调查授权支付人员行为的机会。通过分析行为,公司可以确定内部人员或黑客(盗用了员工的凭证)是否创建了一个或多个虚假账户,并向其汇款。遗留平台的另一个缺点是依赖规则来判断交易的合法性。最大的问题是,规则是在评估任何活动之前手动建立的。考虑一下这个说明了规则集局限性的用例:一家财富管理公司的基金经理利用每天最多投资10万美元的规则投资高风险股票。一个人每天投资9.9万美元,就可以避开这条规则,避免被发现。虽然这不一定是欺诈行为,但管理层还是希望知道这是一种风险活动。基于规则的系统不会检测到活动。这些平台的另一个缺点是无法将来自不同渠道的活动关联起来。银行业就是失败的一个很好的例子。交易在移动设备、网络、信用卡、借记卡、自动柜员机上进行,并通过当地分行的面对面互动进行。黑客可以在一个系统上创建不与其他系统上的活动或行为相关的欺诈账户和交易,因为欺诈平台无法链接驻留在不兼容文件系统和格式中的数据。数据分析和欺诈预防从大数据到机器学习等一系列技术的最新进展已经结合在一起,建立了欺诈分析的新方法。它们可以实时检测异常和外围行为和活动,并提供准确的风险评估,以便快速触发缓解措施。以下是在贵公司实施基于机器学习的欺诈检测所需的几个要素:大数据存储:您首先需要的是一个能够随着时间推移扩展到数百万甚至数十亿个数据点的架构。一个大数据系统应该支持大型和多样化的数据集(包括结构化和非结构化的),并使您的数据分析能够发现信息,包括隐藏的模式、未知的相关性和趋势。数据源:您的处理引擎应该能够从所有可用的源(包括联机和脱机)摄取数据,而不管其格式如何。更多的数据源将产生更好的相关性和洞察力。数据链接:数据必须以某种方式规范化,这样才能链接到特定的标识。这个身份可以是收银员、客户服务代表、客户等等。同样,身份可以是一个实体,例如销售点设备或台式计算机。链接对于为每个身份创建行为基线是必不可少的,这样新的活动可以与基线进行比较,以查找异常。机器学习模型:一旦你建立了一个大的数据存储、数据源和数据链接,你需要建立人工智能和机器学习模型,这些模型可以自动分析数据源,建立基线和风险评分活动,而无需编程。这种学习过程使用复杂的算法来寻找数据中的模式,调整风险评分,并根据收集和分析的数据在未来做出更好的决策。犯罪分子和黑客已经在使用先进的技术,防御ntpddos攻击,包括人工智能,以机器级的速度获取信息和进行诈骗。为了跟上攻击者的步伐,组织需要考虑利用数据科学以人类无法处理的方式处理多维信息源的新方法来增强基于传统规则的欺诈检测。外部链接:为什么欺诈检测需要重启分享这个页码:LinkedInFacebookTwitter分享