Cũng giống như cuộc tấn công mạng trung bình của bạn ngày càng tinh vi hơn, do đó, hãy có các con đường cho gian lận, lừa đảo và các sự kiện kỹ thuật xã hội khác. Có nghĩa là khi các công cụ kỹ thuật số chúng ta sử dụng ngày càng phổ biến và ăn sâu vào cuộc sống hàng ngày của chúng ta, thì những kẻ bất chính đang tìm cách tận dụng chúng.  Trong báo cáo mới nhất của mình, McAfee và Trung tâm Nghiên cứu Chiến lược và Quốc tế (CSIS) tiết lộ rằng tội phạm mạng hiện gây   , tương đương 0,8% GDP toàn cầu. Nhiều sự kiện trong số đó liên quan đến lừa đảo, gian lận và các hoạt động khác do con người điều khiển chứ không phải là hack hoặc trojan công nghệ cao. thiệt hại cho thế giới 600 tỷ USD  Ransomware, một cuộc tấn công kỹ thuật xã hội phổ biến khác, liên quan đến việc khóa hệ thống hoặc mã hóa dữ liệu nhạy cảm và sau đó đòi tiền chuộc, thường được trả bằng tiền điện tử - và những kẻ tấn công hiếm khi trả lại quyền truy cập. Đây chính xác là những gì đã xảy ra trong   . sự cố Đường ống Thuộc địa gần đây  Câu hỏi đặt ra là, làm thế nào để chống lại loại điều này? Nó có thể đạt được với sự trợ giúp của trí tuệ nhân tạo (AI) và máy học (ML).  Những lợi ích chưa từng thấy của AI và ML  Hai ưu điểm chính của công cụ AI và ML có thể tận dụng khiến chúng trở nên lý tưởng để phát hiện gian lận.  Đầu tiên, chúng có thể phân tích một lượng lớn dữ liệu và thông tin với tốc độ chưa từng có, chắc chắn nhanh hơn bất kỳ con người nào từng có thể làm được. Hơn nữa,   , theo thời gian, sau khi nhập dữ liệu và đầu vào từ các nhà điều tra, chính xác những gì cần tìm. Điều đó có nghĩa là họ trở nên thông minh hơn, hiệu quả hơn và chính xác hơn trong việc phát hiện các hoạt động và mô hình bất chính. mạng nơ-ron có thể học  Các giải pháp AI không bao giờ phải nghỉ ngơi giống như cách mà một người vận hành sẽ làm. Họ có thể tiếp tục làm việc 24/7, kể cả trong những giờ lẻ mà những kẻ tấn công quốc tế hoặc bất chính sẽ làm.  AI để phát hiện gian lận  Thông qua lăng kính phân tích nâng cao, các công cụ AI và ML có thể xác định các mối đe dọa, xác định các vectơ tấn công và giúp các nhóm bảo mật khắc phục các lỗ hổng hệ thống và các mối quan tâm về mạng.  Cụ thể, khi được áp dụng để phát hiện gian lận, công nghệ có thể gắn nhãn nội dung gian lận hoặc các nỗ lực truy cập, dự đoán các mối đe dọa tiềm ẩn và cung cấp phân loại tốt hơn cho các nguồn hợp pháp và bất hợp pháp.  Hãy hình dung nó giống như việc chuẩn bị một pháo đài trước một trận chiến. Tất cả các điểm vào sẽ bị khóa và canh gác, tất cả các mối lo ngại về mối đe dọa tiềm ẩn sẽ được giải quyết và sẽ có các phương án dự phòng khi các điểm yếu khác nhau bị xâm phạm. AI có khả năng làm tất cả những điều này, nhanh hơn và với độ chính xác tốt hơn so với người vận hành.  Ngoài ra, hỗ trợ phụ trợ có thể được mã hóa thành các thuật toán ML để tạo điều kiện thuận lợi cho các hành động trong tương lai. Ví dụ: nếu có một cuộc tấn công và hành động pháp lý được yêu cầu, công cụ có thể trích xuất thông tin cần thiết và gửi thông tin đó cho các bên thích hợp. Kết quả là các quy trình kiểm toán tự động.  Các luật sư về gian lận tài chính sẽ cần thông tin thích hợp để đưa ra trường hợp và lập trường của họ. Nếu nó đến sớm trong quá trình, hoặc thậm chí trước khi sự kiện được cơ quan chức năng gắn cờ, họ có nhiều thời gian hơn để chuẩn bị. Gian lận liên quan đến các dịch vụ tài chính và ngân hàng rất phức tạp để điều hướng, đặc biệt là khi liên quan   và chứng minh sự thẩm định. Khởi đầu thuận lợi đó có thể là vô giá, đạt được vì công cụ ML đã sẵn sàng và có khả năng gửi đi những thông tin cần thiết. đến quỹ của chính phủ  Việc kinh doanh  Thông thường, một doanh nghiệp hoặc tổ chức gặp phải gian lận giải quyết vấn đề sau khi thực tế, điều này có thể dẫn đến thiệt hại tài chính nghiêm trọng. Điều này cũng là do gian lận là thách thức để phát hiện. Cho đến gần đây, nó vẫn chưa khả thi để làm như vậy với hiệu suất tối ưu.  Tuy nhiên, các nhà sản xuất chip, như Intel,   phát hiện các sự kiện gian lận, chẳng hạn như thanh toán, trong thời gian thực và với sự trợ giúp của AI trên chip. Điều đó có nghĩa là các công ty thanh toán và doanh nghiệp có thể xác định tốt hơn gian lận, bắt được các tác nhân xấu khi chúng tấn công và về cơ bản là dừng toàn bộ tình huống giữa chừng. hiện có quyền  Chính quyền  Trong khi AI đang được triển khai trong nhiều lĩnh vực, sự phát triển đầy hứa hẹn trong chính phủ và khu vực tài chính phải liên quan đến   . Các thuật toán có thể được sử dụng để phát hiện các điểm bất thường hoặc sai lầm, sau đó được chuyển đến các nhà điều tra con người để tìm kiếm các dấu hiệu gian lận. Điều này cho phép các bên khác nhau có đạo đức và trách nhiệm hơn, nhưng cũng giúp chống lại các tác động tiềm ẩn và nguy cơ gian lận. giám sát ngân sách  Bảo hiểm  Gian lận bảo hiểm là một mối quan tâm lớn, nhưng AI có thể được sử dụng   của các kỹ thuật gian lận và các hành vi khác nhau. Các cơ quan bảo hiểm và nhà điều tra có thể tận dụng AI để xác định các mẫu bất thường, gắn nhãn các mối đe dọa tiềm ẩn để kiểm tra kỹ hơn nhưng cũng để mắt đến đúng các kênh đến. để thích ứng với sự phát triển  Ví dụ: các khiếu nại đến từ một bên cụ thể được dán nhãn trước là có khả năng gian lận sẽ được xem xét kỹ lưỡng hơn. Nó tạo ra sự khác biệt lớn khi làm việc với các hoạt động liên quan đến dữ liệu, chẳng hạn như gian lận bảo hiểm thất nghiệp, có thể dễ dàng vượt qua các lỗ hổng mà không cần sự hỗ trợ của phân tích do AI hỗ trợ.  AI đang phát triển thông minh hơn và có năng lực hơn  Nền tảng AI và ML phát triển mạnh hơn mỗi ngày. Đó là bởi vì, khi có nhiều dữ liệu hơn được cung cấp vào các giải pháp này, các thuật toán sẽ trở nên hiệu quả hơn trong việc phát hiện hành vi bất thường - một dấu hiệu chắc chắn về gian lận. Mong đợi nhiều ngành tiếp tục tìm ra những cách mới để sử dụng những công cụ như thế này nhằm theo đuổi một môi trường kinh doanh an toàn hơn và công bằng hơn.

Intel

2022 - HackerNoon Contributor of the Year - Cybersecurity

2022 - HackerNoon Contributor of the Year - Security

Nominated for 2022 - HackerNoon Contributor of the Year - Security

Nominated for 2022 - HackerNoon Contributor of the Year - Cybersecurity

Nghe bài viết này bằng Tiếng Anh, đọc bởi robot thông minh của HackerNoon

Sử dụng AI để phát hiện gian lận

About Author

BÌNH LUẬN

chuyên mục

BÀI VIẾT NÀY CŨNG CÓ MẶT TẠI

Related Stories

147 Stories To Learn About Reading Books Online

72 Stories To Learn About Adam Smith

85 Stories To Learn About Productivity Hacks

61 Stories To Learn About Polotical Philosophy

147 Stories To Learn About Reading Books Online

72 Stories To Learn About Adam Smith

85 Stories To Learn About Productivity Hacks

61 Stories To Learn About Polotical Philosophy

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps