Fraud Hunting Platform от Group-IB помогла банкам сохранить 320 млн руб.

Fraud Hunting Platform от Group-IB помогла банкам сохранить 320 млн руб.

Fraud Hunting Platform от Group-IB помогла банкам сохранить 320 млн руб.

Компания Group-IB сегодня представила новую комплексную систему Fraud Hunting Platform, основная задача которой — бороться с мошенничеством. По данным специалистов, за первые полгода использования платформа помогла пяти крупным российским банкам предотвратить ущерб на сумму 320 миллионов рублей.

Fraud Hunting Platform способна в режиме реального времени анализировать каждую сессию и поведение пользователя как на веб-сайте, так и в мобильном приложении. Благодаря алгоритмам машинного обучения и поведенческому анализу система может создавать уникальные цифровые отпечатки устройств и связывать их с конкретными пользователями.

Такой подход позволяет отличить действия легитимного сотрудника от мошеннической активности даже в том случае, если злоумышленник завладел мобильным устройством или платёжными данными. Сама Group-IB называет это глобальной идентификацией пользователя.

В своей работе Fraud Hunting Platform задействует уникальные данные Threat Intelligence, что позволяет выявлять скрытые угрозы, поведенческие связи. Впоследствии эту информацию можно использовать при расследовании или с её помощью охотиться за мошенниками, причастными к определённому инциденту.

Помимо этого, Group-IB сегодня рассказала об успешном внедрении Preventive Proxy, которое стало частью комплекса Fraud Hunting Platform.

Google научила смартфоны измерять пульс без часов и фитнес-браслетов

Google, видимо, решила, что фитнес-браслетам и умные часам пора на пенсию. Компания представила технологию, которая позволяет измерять пульс и частоту сердечных сокращений в состоянии покоя с помощью обычной фронтальной камеры смартфона.

Никаких датчиков на запястье, никаких ремешков и дополнительных устройств. Всё, что нужно, — собственное лицо.

Система получила название Passive Heart Rate Monitoring (PHRM). Работает она  любопытно: после разблокировки смартфона по лицу фронтальная камера записывает короткое восьмисекундное видео, а встроенная ИИ-модель анализирует едва заметные изменения цвета кожи, возникающие из-за кровотока.

Человеческий глаз таких изменений не видит, а вот алгоритмы машинного обучения — вполне.

 

По данным Google, точность системы оказалась неожиданно высокой. При оценке пульса в состоянии покоя результаты отличались от показателей фитнес-браслета Fitbit Charge 6 менее чем на пять ударов в минуту.

Для обучения и тестирования модели компания использовала более 350 тысяч видеозаписей почти 700 участников с разными оттенками кожи. Более того, исследователи проверяли технологию не только в лаборатории, но и в реальной жизни. Добровольцы больше недели ходили со своими смартфонами, одновременно используя Fitbit и медицинское оборудование для контроля сердечного ритма.

Результаты оказались убедительными, чтобы Google всерьёз заговорила о будущем такого подхода. Впрочем, до идеала ещё далеко. Исследователи признают, что системе пока сложнее стабильно получать данные у людей с тёмными оттенками кожи. Также на точность могут влиять разговоры, движения головы и другие обычные действия.

Есть и вопрос приватности. Всё-таки технология предполагает регулярный анализ изображения лица пользователя. В Google уверяют, что обработка может выполняться непосредственно на устройстве без передачи данных в облако.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru