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.

Подпишитесь на новости

В России сформулировали главную проблему ИИ — у него нет страха

Искусственному интеллекту не хватает страха перед ошибкой. Такую мысль высказал заместитель главы Минцифры России Александр Шойтов на конференции BIS Summit, посвящённой информационной безопасности бизнеса и ИТ.

«В ИИ нужно встроить систему страха, чтобы он боялся совершить ошибку, как человек», — заявил Шойтов в ходе дискуссии.

Речь, конечно, не о дрожащей нейросети, которая перед каждым ответом вспоминает ипотеку и разговор с начальником. Под страхом можно понимать встроенный механизм сомнения: способность модели оценивать последствия своих действий, признавать нехватку данных и останавливаться, если цена ошибки слишком высока.

Сейчас генеративный ИИ способен уверенно выдавать неверные ответы, придумывать факты и выполнять опасные команды без человеческого ощущения риска.

Для обычного чат-бота это заканчивается галлюцинацией, а для ИИ-агента с доступом к корпоративным системам — удалёнными файлами, утечкой данных или нарушением работы инфраструктуры.

На BIS Summit прозвучала и ещё более амбициозная идея — встроить в ИИ-модели совесть. Её озвучил Николай Лишин, заместитель руководителя ФМБА России. Если страх должен удерживать систему от ошибки, то совесть, по такой логике, должна помогать оценивать допустимость самого действия.

Получается своеобразный технический портрет идеального ИИ: достаточно умный, чтобы решить задачу, достаточно напуганный, чтобы всё перепроверить, и достаточно совестливый, чтобы вовремя отказаться. Осталось только написать для этого техническое задание.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru