攻击者和欺诈者不断磨练和提高他们的能力。 其结果是,网上企业每年因欺诈而损失数百万美元,而且损失每年都在增长。 显然,基于规则的欺诈检测和预防方法在相当长一段时间内已经不再具有相关性或帮助性。 这使得安全和欺诈团队将人工智能和机器学习模型视为下一代欺诈检测和保护技术。 话虽如此,大多数供应商都使用相同的术语,那么不同的欺诈供应商有何区别呢?
在本次网络研讨会中,我们将讨论数据驱动方法在欺诈检测和预防方面的优点,以及拥有正确数据和最佳数据的重要性。
詹姆斯·丁
全球安全与欺诈解决方案高级总监
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