智胜诈骗分子： 您是否具备现代关键能力来取得胜利？
网络欺诈仍然是企业的沉重财务负担，每年造成数十亿美元的收入损失和声誉损害。 为了防御不断演变的攻击并保护不断扩大的攻击面，组织必须不断推进其安全和欺诈团队的整合，并利用多种数据源、人工智能(AI)、机器学习 (ML) 检测和数据分析来主动实时检测和减轻欺诈。
KuppingerCole 的反欺诈情报平台报告强调了有效的反欺诈平台必须具备的关键功能，包括撞库攻击情报、设备情报、机器人检测和管理、行为分析以及行为/被动生物识别。 F5 的分布式云机器人和欺诈平台解决方案经过评估，获得了整体、产品、市场和创新领导地位，表明 F5 在提供安全和在线欺诈检测功能方面的卓越表现，可以抵御最复杂的欺诈活动。
关键的欺诈预防能力
在制定在线欺诈策略时，请务必建立一个跨职能团队，以便进行协作和共享见解，以便在造成危害之前在攻击周期的早期检测到欺诈行为。 承认账户接管和欺诈性开户通常是由于安全问题造成的。 提供以下所列功能的解决方案将提供最佳防御。
机器人检测和管理
在当今的数字环境中，自动机器人是一种规避威胁。 根据报告，“机器人检测和管理对于阻止多种类型的欺诈行为变得更加重要，因为许多形式的欺诈都是由机器人自动执行的。”
根据报告《分布式云机器人防御》 是一种“复杂的机器人检测和管理解决方案”，为客户提供防御试图进行库存检查/囤积、价格检查/抓取、刷卡、政策滥用、退款滥用和未经授权的票务转售的机器人的能力。 分布式云机器人防御利用行为生物识别和设备智能来区分人为活动和自动活动，并阻止自动攻击以保护应用。
设备智能
设备智能（例如设备卫生、历史和信誉、浏览器异常、登录模式、位置历史和 IP 信誉）是检测欺诈活动的关键。 检测到的异常模式通常是潜在欺诈的迹象。
F5 的分布式云数据智能是一种基于云的精选数据服务，可实时收集设备智能以及行为和网络数据，以检测和缓解账户接管 (ATO)、账户开立 (AO) 欺诈以及其他类型的安全风险和网络欺诈。 将分布式云数据智能与现有的欺诈和安全生态系统、现有流程和程序以及现有员工技能组合无缝集成，为利益相关者提供高保真、可操作的情报，以更好地检测和减轻欺诈。
凭证智能
凭证情报会查看有关数字凭证先前使用情况的信息，以回答诸如“此凭证是否已知最近被泄露？”或“此凭证是否曾在其他网站用于欺诈？”等问题。 凭证盗窃和凭证货币化会导致欺诈、收入损失和客户流失。
凭证情报还可以帮助检测攻击者何时利用泄露的凭证发起帐户接管攻击或从用户帐户窃取关键个人数据。 F5 分布式云机器人和欺诈解决方案通过阻止泄露的凭证的使用，在多个层面上击败撞库攻击攻击。 要了解有关导致帐户接管的撞库攻击攻击的更多信息，请阅读 F5 电子书 撞库攻击2022： 最新的攻击趋势和工具。
行为生物识别
通过分析用户与设备的物理交互并将这些活动与之前的交互进行比较，可以检测欺诈意图。 这通常是通过安装 JavaScript 来捕获鼠标移动、键盘使用模式以及任何不寻常的交互等信息来实现的。
F5 的分布式云帐户保护利用行为生物识别和用户行为分析来识别帐户接管尝试，即使攻击者拥有有效的凭证。 分布式云账户保护由闭环 AI 引擎和基于每天超过 10 亿笔交易的大规模统一遥测技术提供支持，可在整个用户旅程中实时监控交易。 通过先进的信号收集以及行为和环境洞察，该平台可以独特地确定用户意图，准确检测恶意活动并提供高欺诈检测率。 AI 引擎提供单一的高保真、实时结果，而自适应 ML 提供快速再训练和持续增强检测。
用户行为分析 (UBA)
UBA 是另一项被强调为有效欺诈检测的关键要求的功能。 它用于检查过去的用户活动，以确定当前的登录尝试或交易请求是否在正常参数范围内。 例如，UBA 评估请求发起环境属性，如 IP、地理位置和网络威胁情报。
F5 的分布式云身份验证智能通过评估用户行为和设备属性来提高身份验证的准确性。 它提高了客户安全性，减少了欺诈和摩擦，从而增加了收入和客户忠诚度。
结论
由于网络欺诈继续对企业和消费者构成重大威胁，反欺诈情报平台在检测和减轻导致欺诈的网络攻击方面发挥着至关重要的作用。 KuppingerCole 反欺诈智能平台报告对于希望了解欺诈检测市场、领先的反欺诈解决方案提供商以及战胜当今老练欺诈者所需的关键能力的组织来说是一个有价值的工具。
F5 的集成机器人、欺诈和风险解决方案将安全和欺诈团队与数据、人工智能和机器学习结合在一起，以快速分析恶意活动以检测和减轻欺诈，同时确保无缝的用户体验。 在 KuppingerCole 报告中被评为整体、产品、市场和创新领导者，真正证明了 F5 的机器人、欺诈和风险产品的价值。
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为了帮助组织确定欺诈者如何利用机器人攻击其应用以及机器人对业务的影响，F5 提供免费威胁评估，以及免费、全面的机器人管理和业务影响 ROI咨询会议，该会议利用建模工具确定机器人对业务的预计经济影响，并强调如何通过有效的机器人管理来提高客户保留率。