Hogyan segítik a gépi tanulási eszközök a személyazonosság-csalás megelőzését

A legtöbb nagy és kis cég naponta küzd a személyazonosság-csalásokkal, és számos eszközre támaszkodik, beleértve a többtényezős hitelesítést és a CAPTCHA-kódokat (teljesen automatizált nyilvános Turing-teszt, amely megkülönbözteti a számítógépeket és az embereket) a lehetséges személyazonosság-csalás azonosítása érdekében. Noha ezek az eszközök bizonyos mértékig segítenek, nem fognak mindent. Az Ekata, a Mastercard cég kutatása szerint „Nem bolondbiztos. A jó ügyfeleket elutasítják, a rossz színészek pedig besurrannak. Nehéz tudni, kiben lehet megbízni.”

Elmerülünk ezekben a kihívásokban, és feltárjuk, hogy a kifinomult gépi tanulási modellek hogyan segíthetik a vállalatokat az általuk feldolgozott adatok jobb megértésében, valamint hogyan segíthetik őket a személyazonosság-ellenőrzésben és a csalás elleni védelemben.

Szintetikus személyazonosság-csalás

Szintetikus személyazonosság-csalás magában foglalja a valódi személyazonossági adatok – például név és cím – hamis adatokkal való kombinálását. Ennek eredményeként új identitás készülhet, és a csalásfelderítő rendszerek megkerülésére használható. Az idő múlásával, ahogy a csalás egyszerűbb formái könnyebben észlelhetők, a szintetikus személyazonosság-csalás a csalók domináns megközelítésévé vált.

Szerint Tim Sloane, a Mercator Advisory Group fizetési innovációért felelős alelnöke, szintetikus identitások úgy épülnek fel, mint egy kártyavár. „Egy csaló felhasználhatja az elhunytak társadalombiztosítási számát, megváltoztathatja a nevet, megváltoztathatja az életkort, hátteret hozhat létre az adott személy számára, majd fiókokat hozhat létre” – mondta.

És minél több fiókot hoznak létre a csalók, annál hitelesebbé válik ez a személyazonosság.

„A csalók talán azzal kezdik, hogy elmennek egy kereskedőhöz; azonosítani magukat névvel, címmel, telefonszámmal; fiók létrehozása; [és] utána vásároljon” – mondta. "Onnan kapnak egy hitelkártyát, amely megfelel ennek az identitásnak, és elkezdik felépíteni ezt az identitást."

A gépi tanulási eszközök segítenek a személyazonosság-csalás kezelésében

Ekata szerint a csalást megakadályozni próbáló vállalkozásoknak két fontos kérdésre kell összpontosítaniuk: „Valódi-e az ügyfél?” és „Az ügyfél az, akinek állítják?”

Ehhez kapcsolatot kell létrehozni az ügyfelek és digitális identitásuk között. Ez az Ekata szerint „elemzést is nyújt arról, hogyan interakcióba lépnek és hogyan viselkednek online”.

A modern csalórendszerek ezt általában a gépi tanulás kihasználásával érhetik el. Lényegében az identitás különböző összetevőit vizsgálják, és harmadik féltől származó adatokat használnak annak ellenőrzésére, hogy mi igaz és mi nem.

Sőt, egy csaló rendszer információkat használ arról, hogy az illető honnan jelentkezik be. "Egy csaló rendszer megkérdőjelezi, hogy egy New York-i lakos miért érkezik egy kínai IP-címről (internetprotokoll)" - mondta Sloane. Lényegében a modern csaló rendszerek ujjlenyomatokat nyomnak le az eszközről, hogy megnézzék, megegyezik-e az ügyfél állítólagos személyazonosságával.

Gépi tanulási rendszerek a gyakorlatban

Ahogy korábban említettük, a csalásfelderítés jobb optimalizálásának egyik módja annak biztosítása, hogy átfogó képet kapjon az egyes felhasználókról, beleértve az IP-címét és a digitális szokásait.

A csalásmegelőzési eszköz segítségével a vállalatok könnyen észrevehetik a piros zászlókat. Az Ekata Identity Engine például a következő kérdések megválaszolásával segíthet azonosítani a jó ügyfeleket a rossz szereplőkkel szemben:

• Ez az e-mail az adott személyhez tartozik?

• Érvényes ez a cím? Lakossági?

• Milyen típusú telefonszám ez?

• Mikor látták először/utoljára az e-mail címet?

• Kockázatos az IP-cím?

• Vannak-e anomáliák az identitáselemek használatában?

Link: https://www.paymentsjournal.com/how-machine-learning-tools-are-helping-prevent-identity-fraud/

Forrás: https://www.paymentsjournal.com