Обнаружение мошенничества с помощью машинного обучения и искусственного интеллекта

Мы живем в эпоху технологий, когда новости и информация передаются намного быстрее, чем мы могли себе представить! С развитием технологий мошенники также стали достаточно умными, чтобы использовать эту силу и уклоняться от огромных масс. Мошенники используют передовые технологии, такие как искусственный интеллект, для обхода защитных систем.

Было много случаев, когда мошенники генерировали такой же голос для многих авторитетных людей и обманывали невиновных. Как мы говорим, у каждой монеты есть две стороны, технология развивается день ото дня, как и мошенники, использующие эту передовую технологию. В каждой технологии есть и другие пробелы, которые эти люди используют в своих целях.

Есть ли способ обнаружить и предотвратить такое мошенничество с помощью искусственного интеллекта и машинного обучения?

Технически нет 100% гарантии, что такое мошенничество можно предотвратить, поскольку эти люди используют пробелы передовых технологий, поэтому заполнение пробелов может быть для нас лучшим вариантом. Если мы не сможем предотвратить такое мошенничество, мы определенно сможем защитить себя от такого мошенничества с помощью ИИ и машинного обучения. Раньше для обнаружения такого мошенничества использовался «метод обнаружения на основе правил», но с ростом интеллекта таких мошенников этот метод, похоже, не работает. При правильном использовании передовых технологий, таких как искусственный интеллект и машинное обучение, можно сделать гораздо лучший превентивный анализ. Чтобы лучше понять разницу между машинным обучением и искусственным интеллектом, сравните их:

• Точность: точность метода, основанного на правилах, составляет около 30-50%, поскольку в методе, основанном на правилах, система не учится на атаках, она просто проверяет условия, определенные в программе. Из 100 атак только 30-45 атак были заблокированы, остальные успешно взломали данные. Точность обнаружения мошенничества с помощью машинного обучения выше, поскольку оно не зависит от условий, а скорее ищет сходства в этих мошенничествах и пытается найти общую закономерность.
• Скорость: поскольку в методе, основанном на правилах, обнаружение выполняется на основе некоторых правил и условий, обычно для обнаружения мошенничества с использованием этого метода требуется немного больше времени по сравнению с ML & AI.
• Эффективность. Обнаружение на основе правил было эффективным в конце 1990-х - начале 2000-х годов, но с развитием технологий атаки и мошенничества усилились как в их системе, так и в количестве. В этом новом десятилетии обнаружение на основе правил, похоже, не работает, и все больше компаний используют машинное обучение и искусственный интеллект для защиты от такого мошенничества.

  Кроме того, здесь очень важно отметить, что метод на основе правил может только определять, имела ли место какая-либо мошенническая / мошенническая атака , но с помощью машинного обучения и искусственного интеллекта мы можем предсказать возникновение таких событий на основе отслеживания отдельных прошлых взаимодействий с пользователем. и, безусловно, может предотвратить это гораздо лучше.

Как работают системы машинного обучения и искусственного интеллекта для обнаружения мошенничества?

Система работает по четырем различным моделям, которые в основном могут использоваться для обнаружения и предотвращения таких атак. Модели следующие:

1. Обучение без учителя: эта модель основана на синхронизации данных в реальном времени, когда система может обучаться и обучаться, получая больше знаний от пользователей. Модель создает шаблон на основе взаимодействия с пользователем, и это позволяет легко обнаруживать особенности, связанные с моделью. Эта модель считается лучшей для борьбы с финансовым и транзакционным мошенничеством.

2. Полу-контролируемое обучение: модель обучается как на помеченных, так и на ручных данных. В систему поступают помеченные данные, которых, как правило, меньше. Программист с помощью обучения без учителя собирает аналогичные данные и вводит их в модель вручную. Шаблоны, сформированные этой моделью, весьма полезны, поскольку они легко различают маркированные и ручные.

3. Обучение с учителем. Модель обучения с учителем очень похожа на метод, основанный на правилах. Единственное отличие состоит в том, что у нас может быть большее количество входных правил по сравнению с методом обнаружения на основе правил. Этот метод обучения в основном используется при обнаружении финансового мошенничества. Единственное ограничение заключается в том, что проверки системы не могут выходить за рамки ранее доступных данных, на которых система обучена.

4. Обучение с подкреплением. В этой модели обучения система постоянно изучает и обновляет свои алгоритмы на основе поведения пользователя и сделанных им выводов. Это модель, в которой система неизменно пытается изучить и найти идеальную модель и алгоритм.

Два основных сектора, связанных с мошенничеством

1. Банковский сектор. Мошенники, как правило, ищут деньги для кражи в Интернете и в основном нацелены на богатых людей или компании. Их основная цель - искать номера карт, номера CVV и любые конфиденциальные детали, касающиеся банковской транзакции. Использование машинного обучения для борьбы с подобным мошенничеством может быть идеальным решением, поскольку оно может предоставить нам следующие сведения:

• Убедитесь, что деньги переведены законным путем или нет. Знать источник, место назначения и цель таких переводов. Счета, внесенные в черный список, можно отслеживать в режиме реального времени с помощью моделей машинного обучения, которые, таким образом, помогут поймать таких преступников на основе шаблонов.
• Модели также можно использовать для проверки кредитного рейтинга человека. На основе предыдущих ссуд / выплат / заработной платы / транзакций такая модель может предсказать сумму денег, которая будет предоставлена в ссуду, и возможность ее повторной выплаты.
• Предотвратить падение банковского сектора, так как многие банки упали из-за отсутствия надлежащего регулирования и функционирования фондов. Компании могут быть проанализированы на основе предыдущих данных, прежде чем предоставлять им ссуды, если при каких-либо определенных условиях они преобразуются в NPA (неработающие активы). Модели, если они обучены должным образом, могут также проверять непрерывность и накопление потока средств, что помогает стране поддерживать свою экономику в рабочем состоянии, устраняя накопление средств.

2. Электронная коммерция. Мошенники, которые в основном заинтересованы в получении конфиденциальной информации пользователей, занимаются мошенничеством в электронной коммерции. Поскольку многие наши конфиденциальные данные, такие как номер карты, CVV, адрес, номер телефона и т. Д., Необходимо размещать на таких сайтах, мошенники пытаются взломать такую информацию. Для каждого из перечисленных ниже преимуществ модель машинного обучения должна быть обучена очень точно и должна быть тщательно изучена на предмет всех возможных ошибок.

• Используя модели машинного обучения, мы можем предотвратить атаки с поддельной покупкой и заблокировать IP-адреса, занесенные в черный список. Кроме того, можно найти общий шаблон покупок для конкретного пользователя, который может помочь компаниям, занимающимся электронной коммерцией, предоставить лучшие варианты покупки.
• Поддельные отзывы, которые намеренно размещены на любом продукте, могут быть удалены, а подлинные отзывы могут быть показаны покупателям, что, в свою очередь, приведет к повышению покупательной способности потребителей.
• Многие поддельные продукты и услуги можно распознать и удалить, чтобы соблазнить людей предоставлением дополнительных скидок, в свою очередь, запрашивая их конфиденциальную информацию.

Таким образом, с развитием технологий мошенничество и мошенничество сегодня также захватили огромную часть Интернета. Поскольку многие люди пытаются внедрить больше мошенничества в Интернете, очень немногие используют передовые технологии для борьбы с таким мошенничеством. Таким образом, правильное использование моделей машинного обучения с искусственным интеллектом может предотвратить крупные кибер-мошенничества и сделать онлайн-рынки лучше и безопаснее.