Разработка и внедрение систем для борьбы с мошенничеством в финансовых транзакциях
DOI:
https://doi.org/10.52575/2687-0932-2024-51-4-919-925Ключевые слова:
финансовое мошенничество, онлайн транзакции, защита данных, антифрод-системы, машинное обучение, фишинг-атаки, кража данных, блокчейн технологииАннотация
В современном мире онлайн-транзакции являются неотъемлемой частью жизни большинства людей, поэтому финансовое мошенничество становится серьёзной угрозой для компаний, которые занимаются онлайн-платежами. Ежегодно потери от мошенничества только увеличиваются и достигают миллиардов долларов, при этом мошенники постоянно совершенствуют свои методы. В данной статье освещаются ключевые проблемы, с которыми могут столкнуться компании при борьбе с разными методами мошенничества, такими как фишинг, кража личных данных, инсайдерские атаки, метод фальшивых заказов или возврата средств. Также подробно рассматриваются эффективные способы создания антифрод-систем, с помощью которых осуществляется защита финансовых транзакций и снижение рисков. Особое внимание уделено использованию современных технологий, таких как искусственный интеллект, аналитика больших данных и блокчейн. С помощью данных технологий осуществляется поиск аномальных активностей при анализе данных в реальном времени и предпринимаются действия по борьбе с мошенническими операциями. Важной частью антифрод-систем является сбор и обработка данных, мониторинг операций и транзакций, а также создание инструментов отчётности и реагирования на подозрительные операции. Кроме технических вопросов, в статье произведён акцент на необходимости обеспечения масштабируемости и безопасности антифрод-систем. Под этим подразумевается защита данных с использованием современных протоколов шифрования и нормативных требований по безопасности. Данная статья предлагает пошаговое руководство по созданию, внедрению в проект систем для борьбы с мошенничеством, которое будет полезно как для крупных компаний, так и для малого и среднего бизнеса.
Скачивания
Библиографические ссылки
Банки Кыргызстана внедряют антифрод-системы для борьбы с мошенничеством. URL: https://economist.kg/novosti-kompanii/2024/04/09/banki-kyrghyzstana-vniedriaiut-antifrod-sistiemy-dlia-borby-s-moshiennichiestvom/
Запуск умной антифрод-системы: опыт Своего Банка. URL: https://companies.rbc.ru/news/qcDHrgo7p1/zapusk-umnoj-antifrod-sistemyi-opyit-svoego-banka/
Что такое PCI DSS и как происходит проверка на соответствие стандарту? URL: https://habr.com/ru/companies/payonline/articles/303330/
Anderson R. 2020. Security Engineering: A Guide to Building Dependable Distributed Systems. Wiley. 497-527.
Goodfellow I., Bengio Y., Courville A. 2016. Deep Learning. MIT Press. 96-161.
Hunnifor G. 2020. The little book of big scams. Metropolitan police. 4-45.
Michael R. 2014. Young. The Big Book of Fraud: A Comprehensive Guide to Preventing and Detecting Financial Fraud. Wiley. 3-19.
Mitnick K.D., Simon W.L. 2002. The Art of Deception: Controlling the Human Element of Security. Wiley. 16-32.
Murphy K.P. 2012. Machine Learning: A Probabilistic Perspective. MIT Press. 35-45.
Rodney T. 2014. Fraud Prevention and Detection. CRC Press. 15-20.
Просмотров аннотации: 12
Поделиться
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Copyright (c) 2024 Экономика. Информатика

Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.