नकली पहचान और नेटवर्क विश्लेषण (HI)

नकली पहचान और नेटवर्क विश्लेषण

मुख्य निष्कर्ष 1 नकली पहचान, मिश्रित वास्तविक और नकली डेटा से निर्मित, वित्तीय संस्थानों और ऑनलाइन व्यवसायों के लिए एक तेजी से बढ़ता खतरा है।

मुख्य निष्कर्ष 2 पारंपरिक पहचान सत्यापन विधियां इन सिंथेटिक पहचानों का पता लगाने के लिए संघर्ष करती हैं, जिसके लिए नेटवर्क विश्लेषण जैसी उन्नत विश्लेषिकी की ओर बदलाव की आवश्यकता होती है।

मुख्य निष्कर्ष 3 ग्राफ डेटाबेस संस्थाओं के बीच संबंधों को मैप करने के लिए आदर्श रूप से अनुकूल हैं, धोखाधड़ी गतिविधि के संकेत देने वाले छिपे हुए कनेक्शन उजागर करते हैं।

मुख्य निष्कर्ष 4 नकली पहचान से जुड़े जोखिमों को कम करने के लिए सक्रिय नेटवर्क विश्लेषण, वास्तविक समय की निगरानी के साथ मिलकर, महत्वपूर्ण है।

नकली पहचान का उदय

पहचान धोखाधड़ी के क्षेत्र में, एक नया और तेजी से परिष्कृत खतरा उभर रहा है: “नकली पहचान”। पारंपरिक पहचान चोरी के विपरीत, जहां किसी एक व्यक्ति का विवरण चुराया जाता है, नकली पहचान एक सिंथेटिक पहचान है - वास्तविक और निर्मित जानकारी के एक टुकड़े से निर्मित। इसमें अक्सर वैध व्यक्तिगत पहचान योग्य जानकारी (पीआईआई) - जैसे कि एक वास्तविक नाम और पता - को पूरी तरह से निर्मित सामाजिक सुरक्षा नंबर, जन्म तिथि और अन्य डेटा बिंदुओं के साथ जोड़ना शामिल है। परिणाम एक पहचान है जो कई प्रारंभिक जांचों के लिए मान्य दिखाई देती है, जिससे इसका पता लगाना अविश्वसनीय रूप से मुश्किल हो जाता है। यह प्रकार का धोखाधड़ी बढ़ रहा है। लेक्सिसनेक्सिस रिस्क सॉल्यूशंस की एक हालिया रिपोर्ट का अनुमान है कि सिंथेटिक पहचान धोखाधड़ी के परिणामस्वरूप 2022 में अमेरिकी वित्तीय संस्थानों को 20 बिलियन डॉलर से अधिक का नुकसान हुआ, और इसके तेजी से बढ़ने की उम्मीद है। आकर्षण सरल है: धोखेबाज इन झूठी पहचानों के तहत क्रेडिट लाइन स्थापित कर सकते हैं और महत्वपूर्ण ऋण जमा कर सकते हैं, यह जानते हुए कि पता लगाने का जोखिम कम है। इन पहचानों का उपयोग अक्सर क्रेडिट कार्ड धोखाधड़ी, ऋण आवेदनों और यहां तक कि धोखाधड़ी वाले बैंक खाते खोलने के लिए किया जाता है।

पारंपरिक विधियां क्यों विफल होती हैं

पारंपरिक पहचान सत्यापन उपकरण अक्सर स्थिर डेटाबेस - क्रेडिट ब्यूरो, सरकारी रिकॉर्ड आदि के खिलाफ जानकारी को सत्यापित करने पर भरोसा करते हैं। चूंकि नकली पहचान वास्तविक और नकली डेटा को मिलाती है, इसलिए वे अक्सर इन प्रारंभिक जांचों को पास कर जाती हैं। वास्तविक तत्व वैधता का एक मुखौटा प्रदान करते हैं, जबकि निर्मित घटक पहचान प्रोफ़ाइल की जटिलता के भीतर छिपे रहते हैं। इसके अलावा, इन पहचानों को अक्सर समय के साथ