К 2021 году 40% организаций задействуют ИИ для борьбы с мошенничеством

К 2021 году 40% организаций задействуют ИИ для борьбы с мошенничеством

К 2021 году 40% организаций задействуют ИИ для борьбы с мошенничеством

Всего через два года искусственный интеллект и машинное обучение будут использоваться для противодействия мошенничеству в три раза чаще, чем сейчас. Такие данные были получены в ходе совместного исследования компании SAS и Ассоциации сертифицированных специалистов по расследованию хищений и мошенничества (Association of Certified Fraud Examiners, ACFE).

В настоящее время такие антифрод-инструменты уже используют в 13% организаций, принявших участие в опросе, и в еще 25% заявили, что планируют их внедрить в течение ближайшего года-двух.

Совместное исследование SAS и ACFE было запущено в феврале 2019 года, а его итоги подведены в конце июня 2019 года. Для этого были изучены ответы 1055 членов ACFE, работающих в разных странах мира.

По итогам был создан интерактивный отчет. Вопросы, заданные экспертам, касались технологий и инструментов, которые используются в их организациях для борьбы с мошенничеством.

Как выяснилось, в настоящее время большинство организаций чаще всего пользуются преднастроенными отчетами по ключевым событиям мошенничества с использованием классических инструментов, например, от Microsoft Office.

Это стандартный инструмент для  64% компаний, охваченных исследованием. На втором по популярности месте автоматический мониторинг с использованием экспертных бизнес-правил – его используют в 54% организаций. Замыкает тройку визуальное исследование данных с использованием BI инструментов – на ее долю приходится 35%.

Подпишитесь на новости

Anthropic предупредила об ИИ-червях, угрожающих умной технике

Компактные ИИ-модели могут приблизиться к автономному распространению по слабо защищенным устройствам. Anthropic рассматривает сценарий, в котором модель копируется между узлами и использует их вычислительные ресурсы без постоянной связи с центральным дата-центром.

В исследовании компании показан запуск модели Gemma4-26B-A4B на 15 недорогих Android TV-приставках.

Скорость составила 0,39 токена в секунду. Это медленно для чата, но демонстрирует возможность распределить вычисления между бытовыми устройствами.

Модели с 30 млрд параметров и меньше уже выполняют многие отдельные этапы размножения, однако ошибаются при объединении их в полную цепочку.

В упрощенном эксперименте GLM-5.2 справилась с распространением другой, меньшей модели. Доступ к тестовым устройствам намеренно облегчили: ADB работал без аутентификации. Поэтому результат не доказывает способность автономно заражать произвольную технику в интернете.


Среди протестированных моделей пока нет той, которая одновременно достаточно компактна для выбранных устройств и достаточно способна для надежного полного цикла. По грубой экстраполяции исследователей, такой уровень может стать реальным к концу 2026 года.

Потенциальную распределенную сеть будет сложно остановить одним выключателем. При этом предполагаемое распространение может занимать дни, а не секунды.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru