В Kaspersky Fraud Prevention реализованы технологии машинного обучения

В Kaspersky Fraud Prevention реализованы технологии машинного обучения

В Kaspersky Fraud Prevention реализованы технологии машинного обучения

«Лаборатория Касперского» выпустила новое поколение решения для противодействия финансовому онлайн-мошенничеству. Обновлённый Kaspersky Fraud Prevention теперь состоит из двух отдельных продуктов: Kaspersky Advanced Authentication и Kaspersky Automated Fraud Analytics.

Первый из них предотвращает различные сценарии компрометации аккаунтов, а второй помогает выявлять и расследовать даже самые сложные случаи финансового мошенничества. Подобная диверсификация защиты позволит различным организациям, так или иначе проводящим транзакции в интернете, подобрать решение для наиболее актуальных аспектов финансовой безопасности.

Онлайн-мошенничество давно уже перестало быть проблемой исключительно финансовых организаций. Развитие электронной коммерции привело к росту числа инцидентов, связанных с компрометацией аккаунтов пользователей интернет-магазинов. В связи с этим торговые онлайн-площадки вынуждены принимать меры для минимизации подобных рисков.

Технологии машинного обучения и сложные математические алгоритмы, реализованные в новом решении Kaspersky Advanced Authentication, помогут оперативно распознать любую аномальную, в том числе мошенническую, активность на этапе ввода логина и пароля от учётной записи. Решение «Лаборатории Касперского» анализирует поведенческие и биометрические данные, а также проверяет репутацию используемого устройства. Все эти процессы не требуют никаких дополнительных действий со стороны пользователя, однако в случае возникновения обоснованных подозрений интернет-магазин всегда сможет связаться со своим клиентом для подтверждения личности.

В свою очередь, перед финансовыми организациями сегодня остро стоит вопрос предотвращения киберограблений, онлайн-мошенничества и различных схем отмывания денег в интернете. Именно эту проблему призван решить новый продукт Kaspersky Automated Fraud Analytics. На протяжении всей пользовательской сессии, связанной с проведением транзакции, решение анализирует и проверяет сотни различных индикаторов и сопоставляет полученные данные со специфическими сценариями финансовых киберпреступлений. Такой подход позволяет автоматически выявить серьёзные инциденты на самых начальных этапах.

«Онлайн-мошенничество по-прежнему представляет опасность для финансовых организаций, однако этому риску начинают подвергаться и другие отрасли. Сегодня самые различные компании инвестируют деньги и ресурсы в развитие цифровых операций своего бизнеса. Именно поэтому мы решили переосмыслить подход к защите от финансового мошенничества. Предлагая более специализированные и узко направленные решения, мы даём организациям возможность усилить свои системы безопасности именно там, где это особенно важно», – прокомментировал Александр Ермакович, руководитель Kaspersky Fraud Prevention.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Сервис знакомств Twinby планирует проверять пользователей в МВД

Сервис онлайн-знакомств Twinby объявил о намерении получить доступ к API МВД, чтобы пользователи могли проверять потенциальных партнеров на наличие судимостей и других проблем с законом. Ранее с предложением отмечать в приложениях для знакомств пользователей с непогашенными судимостями по ряду статей — в том числе связанных с нанесением тяжкого вреда здоровью и имущественными преступлениями — выступила группа депутатов Госдумы.

Об этом рассказала «Коммерсанту» соосновательница сервиса Вероника Яковлева.

«Мы, к сожалению, не можем предугадать, с кем вы “сметчитесь” и насколько этот человек адекватен. Нет никакой универсальной методики оценки, которую могли бы применять, как это делают крупные технологические компании. Мы не можем гарантировать, что знакомство окажется удачным», — отметила Вероника Яковлева.

Кроме того, соосновательница Twinby рассказала о технологиях, которые помогают противостоять использованию дипфейков. В частности, применяется система Liveness, позволяющая определять изображения, созданные нейросетями, или случаи, когда пользователь пытается пройти регистрацию с маской. По словам Яковлевой, это практически исключает возможность выдачи себя за другого человека.

Дипфейки нередко используются для организации фиктивных знакомств: злоумышленники создают несуществующих людей и от их имени выманивают деньги или распространяют фишинговые ссылки. Российские мошенники уже давно вышли и на международный рынок, поскольку внутренний сегмент им становится тесен.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru