В Smart Fraud Detection добавлены дополнительные параметры транзакции

В Smart Fraud Detection добавлены дополнительные параметры транзакции

В Smart Fraud Detection добавлены дополнительные параметры транзакции

Фаззи Лоджик Лабс обновила систему Smart Fraud Detection до версии 3.5. Обновления включают в себя дополнительные параметры транзакции для СБП, функции для удобства работы пользователя и технические разработки в модуле правил и оценке поведенческих профилей.

Для соблюдений требований НСПК для Системы Быстрых Платежей в систему Smart Fraud Detection добавлены параметры транзакции для передачи суммы и валюты комиссии. Параметры теперь доступны в интерфейсе для использования в правилах и других рассчитываемых параметрах.

Для удобства работы пользователей разработчики изменили дизайн графических форм интерфейса. Также добавили шаблоны примечаний для использования в инцидентах, правилах и списках и разработали новый справочник по добавлению-удалению атрибутов в списках в карточке инцидентов.

По запросам пользователей разработаны новые функциональные возможности автоматического формирования существующих и новых отчетных форм (Отчеты по расписанию) с последующей отправкой их по электронной почте или сохранением на сетевом ресурсе.

В систему добавлены новые отчетные формы:

  • Контроль выполнения ночных заданий – статистические данные о выполнении ночных заданий и калибровки данных.
  • Время обработки транзакций – данные о времени обработки транзакций.

В версии 3.5 системы Smart Fraud Detection представлена новая функция Динамические объекты расчета. Эта функция позволяет работать с собственными настраиваемыми объектами хранения. Динамические объекты используются при расчете дополнительных параметров в соответствии с собственными алгоритмами для подробного анализа поведенческих профилей.

Для функции Генератор правил в системе добавлена возможность создания новых запросов на генерацию путем копирования существующих.

Компания Фаззи Лоджик Лабс с 2016 года занимается разработкой, внедрением и технической поддержкой программного обеспечения (система Smart Fraud Detection) для противодействия мошенническим транзакциям в различных каналах обслуживания клиентов. Компания реализует комплексные проекты для разных отраслей экономики: от финансового сектора до предприятий розничной торговли.

Внутренние ссылки: Динамические объекты расчета, Генератор правил, Обновление системы до версии 3.4.

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

Почти каждый россиянин сталкивался с онлайн-мошенничеством

Сбер и Rambler&Co опубликовали результаты масштабного опроса, в котором приняли участие 156 тыс. россиян. Согласно данным исследования, с онлайн-мошенничеством сталкивались 96% респондентов. Чаще всего участники упоминали телефонное мошенничество (51%), попытки атак через мессенджеры (25%) и электронную почту (15%).

Опрос был приурочен к конференции AI Journey («Путешествие в мир искусственного интеллекта»), которая традиционно проходит в конце ноября. Исследование проводилось в онлайн-формате на ресурсах Rambler&Co.

По данным опроса, 96% участников сталкивались с теми или иными проявлениями онлайн-мошенничества. Помимо звонков и сообщений с вредоносными ссылками, 3% респондентов сообщали о встречах с поддельными приложениями.

Каждый пятый опрошенный (21%) отмечает, что сталкивался с атаками на компании, где он работает или работал ранее. Ещё 6% говорили о кибератаках на организации, услугами которых они пользуются. Треть респондентов узнавала о подобных инцидентах из СМИ и социальных сетей. Среди наиболее серьёзных последствий россияне называют утечки данных (25%) и остановку ключевых бизнес-процессов (19%).

При этом участники опроса слабо осведомлены о том, какие средства защиты применяются в их компаниях. Половина респондентов призналась, что не знает, какие технологии киберзащиты используются работодателем.

Непосредственно пострадали от мошенничества сравнительно немногие. По словам 85% опрошенных, злоумышленникам не удалось похитить у них деньги или имущество. Однако 3% признались, что переводили средства мошенникам онлайн, ещё 1% — передавали наличные через курьеров. Кроме того, 3% загружали вредоносные файлы, 2% вводили платёжные данные на фишинговых сайтах, а 6% потеряли деньги другими способами.

Среди наиболее распространённых средств защиты участники выделяют определители номера (38%) и антивирусные программы (24%). Треть респондентов возлагает большие надежды на новые инструменты на базе искусственного интеллекта. Ещё треть видит основное преимущество ИИ в автоматическом предотвращении мошеннических действий.

Около 30% ожидают появления новых защитных технологий, прежде всего направленных на выявление фишинга. 22% рассчитывают, что интеллектуальные алгоритмы ускорят обнаружение мошеннических схем, а 12% верят, что ИИ поможет эффективнее расследовать такие преступления.

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