人工智能监控：制止新型欺诈

欺诈行为不断演变。虽然现有的欺诈检测系统可以有效阻止已知的攻击模式，但它们往往难以应对零日欺诈——前所未见的全新攻击。这使企业容易遭受重大的经济损失和声誉损害。本文深入探讨了人工智能欺诈监控，特别是侧重于行为异常检测，并结合强大的身份验证，如何为防御这些新兴威胁（包括支付欺诈）提供强大的保护。

关键要点 1：传统的基于规则的欺诈系统是反应性的，依赖于过去的数据。人工智能欺诈监控是主动的，能够实时识别异常模式。

关键要点 2：行为异常检测识别与既定用户画像的偏差，即使它不符合已知的欺诈模式，也能标记潜在的欺诈活动。

关键要点 3：将人工智能欺诈监控与强大的身份验证相结合，提供分层安全方法，提高准确性并减少误报。

关键要点 4：零日欺诈需要动态学习系统，能够适应不断变化的攻击向量——人工智能对于这种适应性至关重要。

传统欺诈检测的局限性

从历史上看，欺诈检测严重依赖于基于规则的系统。这些系统被编程为具有特定的规则，以识别已知的欺诈模式——例如，交易金额超过某个限额或源自高风险国家。虽然对既定骗局有效，但这些规则本质上是反应性的。欺诈分子不断调整他们的策略，使现有规则过时。识别新的欺诈模式、创建规则并部署它所花费的时间，给复杂的攻击者留下了可乘之机。这在支付欺诈中尤其重要，因为速度至关重要。

人工智能欺诈监控的兴起

人工智能欺诈监控利用机器学习算法来分析大量数据并识别人类或基于规则的系统无法检测到的模式。这些算法可以实时从数据中学习，适应不断出现的新的欺诈技术。欺诈检测中使用的关键人工智能技术包括：

• 监督学习：在标记数据（欺诈性与合法交易）上进行训练，以预测欺诈的可能性。
• 无监督学习：在没有事先标记的情况下识别数据中的异常值和离群点。这对于检测零日欺诈尤其有用。
• 深度学习：复杂的神经网络，能够识别数据中的微妙模式和关系。

行为异常检测：一种主动方法

行为异常检测是人工智能欺诈监控的核心组成部分。它为每个用户或实体建立正常的行为基准，然后标记与该基准的任何偏差。这可能包括异常的交易金额、登录位置的变化、非典型的购买模式，甚至打字速度的细微变化。例如，如果用户通常在白天进行小额购买，而突然在凌晨 3 点从另一个大陆发起大额交易，则会被标记为异常。

行为异常检测的强大之处在于它即使在不匹配已知欺诈签名时也能识别欺诈。关键在于理解用户如何行为，而不仅仅是他们做什么。这对于保护免受人工智能欺诈攻击至关重要，在这种攻击中，罪犯使用复杂的技巧来模仿合法的用户行为。

集成身份验证以实现分层安全

虽然人工智能欺诈监控本身功能强大，但将其与强大的身份验证相结合可以显著提高其有效性。身份验证确立了用户的合法性，为欺诈分析提供了关键的背景信息。例如，来自新验证用户发起的可疑交易可能与来自长期受信任客户的交易处理方式不同。

关键的身份验证方法包括：

• 文件验证：验证政府颁发的身份证件的真实性。
• 生物特征认证：使用面部识别或其他生物特征数据来确认用户的身份。
• 活体检测：确保用户是真人，而不是机器人或使用欺骗性的图像/视频。

Didit 的平台将这些元素结合起来，可以进行动态风险评估，并适应每笔交易的具体情况。这种分层方法大大减少了误报并提高了欺诈检测的准确性。

Didit 如何提供帮助

Didit 的一体化身份平台使企业能够主动打击欺诈：

• 模块化人工智能驱动的验证：选择 18 个可组合的模块，包括高级活体检测、AML 筛选和行为异常检测。
• 工作流编排：构建适应不同风险状况的自定义验证流程。
• 实时风险评分：Didit 的人工智能引擎分析多个数据点，为每个用户和交易提供全面的风险评分。
• 可重用 KYC：为合法用户提供可重用的身份凭证，减少摩擦。
• 统一平台：从单个控制台管理您的整个身份和欺诈预防生命周期。

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常见问题解答

基于规则的欺诈检测与人工智能欺诈监控有什么区别？

基于规则的系统依赖于预定义的规则来识别已知的欺诈模式，使其具有反应性。人工智能欺诈监控使用机器学习来识别异常并实时从数据中学习，从而提供主动的欺诈检测方法。

行为异常检测是如何工作的？

行为异常检测为每个用户建立正常的行为基线，并标记与该基线的任何偏差。这是通过分析各种数据点（例如交易金额、登录位置和购买模式）来实现的。

身份验证在欺诈预防中发挥什么作用？

身份验证确立了用户的合法性，为欺诈分析提供了关键的背景信息。将身份验证与人工智能欺诈监控相结合，可以创建一个分层安全方法，从而显著减少误报并提高准确性。

人工智能欺诈监控可以防止零日欺诈吗？

是的，人工智能欺诈监控，特别是行为异常检测，非常适合检测零日欺诈，因为它不依赖于预定义的欺诈模式。它识别异常活动，即使以前从未见过。