欺诈检测的工作原理： 常用软件和工具
检测和减轻欺诈对于企业和客户来说都至关重要。 了解如何保护您的数据免遭欺诈。
欺诈是全球许多行业普遍存在的问题，包括金融、医疗保健、电子商务和政府。 有效的欺诈检测解决方案对于应对不断变化的欺诈活动形势以及有助于防止欺诈可能造成的财务、人身或法律损害至关重要。
什么是欺诈检测？
欺诈检测是识别和防止应用、API、系统、交易和数据中的欺诈活动的过程。 它涉及使用各种技术来监控交易和客户行为 识别可能表明存在欺诈行为或交易的模式、异常或可疑活动。 欺诈检测的主要目标是主动识别和减轻欺诈活动，以最大限度地减少财务损失，保护资产，维护运营的完整性，并确保法规遵从性和客户忠诚度。
欺诈检测系统的重要性
欺诈检测在多个方面都至关重要。 欺诈活动可能给个人和组织造成巨大的经济损失，并可能扰乱正常的业务运营，造成延误和声誉损害。 许多行业都受到反欺诈监管要求的约束，未能发现和报告欺诈行为可能导致法律处罚和罚款。 此外，欺诈检测通常与数据安全密切相关，保护敏感信息免遭欺诈性访问或盗窃是整体网络安全的重要组成部分。
欺诈检测需要多长时间？
欺诈检测的时间要求根据方法是实时的还是回顾性的而有很大差异，每种方法都有各自的优点和局限性：
- 实时检测方法可以在欺诈活动发生时或之后不久识别欺诈活动，以便立即做出响应，例如防止欺诈交易完成。 这对于金融和电子商务等行业至关重要，因为快速采取行动可以防止财务损失。 然而，实时检测机制需要大量的计算资源，而且实现起来很复杂；它们还可能产生误报，这可能会让合法客户感到沮丧，他们可能会发现他们的交易被阻止或被要求提供额外的身份验证，例如 MFA。
- 回顾性检测涉及检查欺诈文件和案件管理工具的历史数据，以识别可能表明存在欺诈的过去模式或异常。 这种方法通常用于怀疑发生欺诈事件后的深入调查。 由于没有立即采取行动的压力，回顾性方法可以更彻底地检查数据，使分析师能够更深入地研究可疑模式和行为，并支持事件后分析和补救。 然而，回顾性检测虽然可以发现过去的欺诈行为及其根本原因，但它无法实时识别或阻止欺诈活动。
组织还可以通过协调内部安全和反欺诈团队获得更快、更有效的欺诈防护。
在许多组织中，通常设有一个网络安全部门来保护计算网络和面向外部的应用，以及一个专注于在线/数字交易、事件关联和事件响应的欺诈部门。 这样就造成了责任的分离，以及两个拥有不同工具、数据集、绩效指标、人员和预算的部门。
然而，当今许多最危险的攻击，包括导致账户被接管的撞库攻击，都涉及安全和欺诈团队的职责。 如果安全和欺诈团队之间没有沟通，威胁情报和背景信息就会丢失，而且很难（甚至不可能）看到攻击的整个过程。 结果，欺诈者有机可乘，公司及其客户遭受损失。
通过打破组织孤岛，可以创建跨欺诈和安全管辖范围活动的多维视图。 团队之间汇集数据可以产生更具预测性和精确性的机器学习模型，从而产生更主动和可操作的情报以及更快、更有效的补救措施。
常见的欺诈检测软件类型
欺诈检测软件和系统有不同的技术方法。
基于规则的系统
这些系统使用预定义的规则和条件来识别数据流中的欺诈模式或行为。 系统持续监控传入数据，例如交易、账户活动或用户交互，并根据预定义规则检查每个数据点，这些规则可以包括数据的各个方面，例如交易价值、一天中的时间、地理位置和用户行为。 如果满足规则中的条件，系统就会触发警报或采取指定的操作，通知相关方，例如欺诈分析师或安全人员。
这些规则基于对常见欺诈模式的了解；例如，如果客户反复尝试使用无效的信用卡号进行交易，则会触发规则警报。 如果交易金额超过预定义的阈值（例如 5,000 美元），或者客户通常在工作时间进行交易并突然在半夜进行交易，这些活动就会触发警报。
虽然基于静态规则的系统很简单并且可以快速检测已知的欺诈模式，但它们也有局限性。 它们往往对组织内的业务应用有不同的要求（例如忠诚度积分计划与预订应用程序），这使得维护起来很麻烦。 如果不重写规则和进行系统优化，它们还可能产生误报或无法识别新的欺诈策略。
异常检测和交易监控
异常检测和交易监控是欺诈检测的方法，其重点是识别数据流中的异常模式或异常值，基于欺诈活动通常偏离典型行为或模式的假设。 异常检测系统为从各种来源收集的数据（例如交易记录或用户行为日志）创建基线，代表典型的合法行为。 系统不断将传入的数据与既定基线进行比较，当数据点或行为显著偏离该基线时，就会被标记为异常并生成警报。
异常检测和交易监控通常用于信用卡欺诈检测。 他们监控交易数据并标记异常模式，例如异常大额的购买或短时间内来自不同地理位置的多笔交易。
机器学习和基于人工智能的系统
欺诈检测系统 基于机器学习模型可以快速识别海量数据中的复杂模式和关系，远远超出人类观察者或传统基于规则的系统的能力。 机器学习模型可以根据历史数据进行训练，但它们也可以实时适应和学习新数据，这对于识别新出现的欺诈趋势和确保这些系统长期有效至关重要。 基于人工智能的工具可以做出实时决策，例如在交易发生时批准或拒绝交易。 人工智能和机器学习还可以通过从先前的决策中学习来进行微调，以减少误报。 随着他们收集到更多的数据，他们就能更准确地区分合法活动和欺诈活动。
银行和金融机构使用人工智能和机器学习来检测各种形式的欺诈行为，包括账户接管、洗钱和内幕交易。 这些系统监控交易数据、用户行为和市场状况，以识别可疑活动。 例如，如果一大笔资金在没有任何关联的账户之间转移，人工智能可以对其进行标记以进行进一步调查。
欺诈检测的关键组成部分
先进的欺诈检测系统有许多共同的关键组件。
数据收集和汇总
欺诈检测系统依靠来自多个来源的数据收集和聚合作为识别欺诈活动的初始阶段。 在金融机构中，数据源可能包括用户参与的所有渠道（包括网络、移动设备、呼叫中心等）的账户活动和交易数据。 在电子商务中，它可能涉及订单和付款数据。 经过涉及数据清理和规范化的预处理后，数据被聚合为单个数据集，并转换为适合规则引擎或其他分析模型进行分析的格式。
特征工程
特征工程是选择、创建或转换原始数据中的变量以提高数据分析或机器学习模型的性能的过程。 特征是数据集内的特征，模型可以使用这些特征进行预测或识别模式。 精心设计的特征可以带来更准确的预测和更好地理解变量之间的关系。
欺诈检测在很大程度上依赖于识别模式、异常和偏离正常行为的情况。 特征工程通过创建可以突出显示可疑活动的属性来帮助捕获这些模式。 例如，特定时间段内的平均交易金额或登录尝试失败的次数可以作为指示性特征。
模型训练和验证
模型训练和验证是创建有效、可靠的欺诈检测模型的重要步骤。 可用数据的子集（通常称为训练集）用于训练模型。 该数据集通常包括标记示例，其中包含输入数据和相应的目标标签（例如，在欺诈检测的情况下为欺诈或非欺诈）。 该模型学习训练数据中的模式和关系，并通过优化过程调整其内部参数，旨在最大限度地减少其预测和实际结果之间的差异。 训练期结束后，将引入一个单独的数据集（称为验证集）来评估模型的性能。 该数据集与训练数据不同，包含训练期间未见过的示例，以确保模型可以推广到新的情况。 使用各种性能指标来评估模型的准确性和预测能力，并对系统进行微调以优化性能。
常见的欺诈检测工具
为了防御不断演变的攻击并保护不断扩大的攻击面，组织必须利用多种欺诈检测工具和数据源来获得有效的欺诈预防平台所需的关键功能，以便实时主动检测和减轻欺诈。
以下工具支持欺诈检测工作并且是强大的欺诈检测系统的基本组成部分。
交易监控系统
交易监控系统 (TMS) 跟踪和分析发生的金融交易，是欺诈检测和风险管理流程的关键组成部分。 TMS 持续监控交易，寻找可能表明存在欺诈的可疑或异常模式，例如不寻常的交易金额、频率或地点。 如果检测到潜在的欺诈性交易，TMS 可以发送警报，实时阻止交易，或启动进一步调查。 大多数 TMS 可以处理大量交易，适合电子商务等交易率非常高的行业，并且对于确保监管合规性非常重要，尤其是在金融领域。
身份验证解决方案
身份验证解决方案用于在交易或活动期间确认个人或设备的身份，降低身份盗窃、账户接管和其他欺诈活动的风险。 可以使用多种方法和工具来验证身份，并且通常一起使用以支持多因素身份验证 (MFA)，这要求用户提供至少两个或更多身份验证因素。 这些可以包括政府颁发的身份证件，例如驾驶执照、护照或国民身份证，以及使用个人独特身体属性进行身份验证的生物特征认证，例如指纹和面部识别或虹膜扫描。 身份验证不再仅仅适用于人类用户： 设备指纹识别对于无需 MFA 和 CAPTCHA 的身份验证流程非常重要，它通过检查设备的独特特征（例如 IP 地址、地理位置和硬件配置）来验证用于交易的设备是否合法。
行为分析平台
这些技术分析和监控组织网络、应用和系统内的用户和设备行为，是检测欺诈的有力工具。 用户和实体行为分析 (UEBA) 通常是这些平台的核心功能，它可以创建用户配置文件，并在发生异常活动或偏离典型行为时向安全团队发出警报。 这些平台通常根据用户和设备的活动为其分配风险评分，从而允许组织优先监控和响应高风险事件。
网络和安全监控工具
这些工具可帮助组织监控、分析和保护其 IT 基础设施和数据免受可能导致欺诈的潜在威胁、漏洞和可疑活动的影响。 这些工具和系统包括：
- 入侵防御系统 (IPS) 可主动实时阻止可疑的网络流量或活动，有助于防止潜在的欺诈或安全事件。
- 安全信息和事件管理 (SIEM) 系统，收集、汇总和分析来自各种来源的日志数据，帮助组织关联安全事件并检测可能表明存在欺诈的异常。
- Web应用防火墙 (WAF) 是一种专门用于保护 Web应用免受安全威胁和网络攻击的防火墙，对于保护在线交易免受欺诈非常有用。
- Web应用和 API 保护 (WAAP) 解决方案，通过实施身份验证和授权机制、多因素身份验证和机器人缓解来保护登录和会话管理流程，有助于防止帐户接管攻击造成的欺诈。
欺诈检测解决方案的必要功能
除了上面提到的工具之外，您考虑的任何欺诈检测解决方案都应解决以下关键功能领域。
- 凭证情报，在欺诈检测和预防方面，提供有关数字凭证（例如用户名、密码和其他认证数据）的先前使用情况的信息的功能。 凭证情报可以回答诸如“此凭证最近是否被泄露？”或“此凭证是否曾在其他网站用于欺诈？”等问题。 通过关注用户凭证的安全性和完整性，这些解决方案可以识别和防止与泄露凭证、未授权访问和帐户接管相关的欺诈活动。
- 设备智能，涉及收集和分析用于访问在线平台、系统或网络的设备相关数据。 这些信息包括设备特征、属性和行为，用于为每个设备创建唯一的设备指纹，还包括位置历史记录以检测异常的登录位置。
- 行为/被动生物识别，包括分析用户与设备的物理交互指标以便与注册样本进行比较的能力。 这些生物识别数据可能包括按键动态或鼠标移动的行为信息，或指纹扫描仪或面部识别摄像头等生物识别传感器的被动监控。
- 机器人检测和管理，专注于识别和减轻恶意机器人的活动，以根据每个会话确定是真实用户还是机器人正在请求访问。 机器人防御解决方案有助于确保合法用户可以安全地访问和与服务交互，同时减轻自动欺诈尝试的影响。
欺诈检测面临的挑战
随着数据保护流程的改进以及欺诈检测系统在识别特定欺诈模式方面的能力不断提高，欺诈者的手段也不断改进。 他们采用社会工程学等策略诱骗个人泄露敏感信息，并使用机器学习和人工智能等技术策划模仿合法活动的攻击，使得传统的基于规则的系统难以发现异常。 新的欺诈技术和载体需要不断更新检测模型，从而引发欺诈者和欺诈检测系统开发者之间的军备竞赛。
传统的欺诈检测系统在大数据时代也举步维艰。 当今组织产生的大量数据使欺诈检测面临更大的挑战，因为传统的欺诈检测系统可能不具备可扩展性或处理能力来实时分析和有效理解这些海量数据流。
此外，基于规则的欺诈检测也容易产生误报，导致运营效率低下和警报疲劳，欺诈者可以利用这一点，发起低影响、高频率的攻击，以转移对高影响、低频率攻击的注意力。 事实上，减少误报和捕获所有欺诈活动之间存在权衡。 虽然优先检测所有欺诈活动可确保更高的捕获率并防止更多欺诈，但它也会导致额外的运营成本，因为欺诈分析师必须手动调查警报，这可能会耗费大量资源且成本高昂。 可以通过采用自适应欺诈检测系统来改善这种权衡，该系统可以根据交易风险和用户行为等因素调整检测的严格程度。
企业和组织还面临着在不影响客户体验的情况下实施有效的欺诈预防措施的挑战。 一些反欺诈机制强加了令人厌烦的安全控制，如 CAPTCHA（带有令人困惑的交通灯识别挑战）和耗时的 MFA 程序，或者强制执行短暂的用户会话，可以在完成订单的过程中自动注销客户。 这些防欺诈机制很难正确完成，并可能导致合法客户的帐户被锁定。 组织需要找到一种方法来平衡欺诈预防，同时又不给用户增加摩擦。
欺诈检测的未来趋势
为了跟上不断演变的欺诈手段的步伐，欺诈检测系统需要保持自身的技术进步并结合新的工具来跟上欺诈者的步伐。
先进的人工智能和机器学习
目前，先进的人工智能和机器学习系统正用于分析海量数据集，以识别数据中的复杂模式和关系，这对于识别异常和潜在的欺诈活动至关重要。 ML 模型不断从新数据中学习，使其能够随着新出现的欺诈模式而发展并适应不断变化的策略。 随着欺诈者修改其方法，机器学习模型可以跟上步伐并快速适应新出现的威胁。
然而，与许多其他技术一样，人工智能既可以用于合法目的，也可以用于恶意目的。 生成式人工智能呈现出特别复杂的图景，有可能既成为有价值的网络安全工具，也可能成为威胁。 一方面，生成式人工智能可用于积极的网络安全功能，例如支持安全卫生、生成安全检测的内联文档以及警报和事件的数据丰富。 生成式人工智能还可以通过承担长期人手不足的劳动密集型和耗时的安全职能，帮助缓解当前安全团队中现有的技能差距和人才短缺问题。
另一方面，强大且无处不在的生成人工智能越来越多地被不法分子利用，以发动更复杂、更有效的网络攻击。 犯罪分子可以利用人工智能来了解欺诈检测系统的工作原理并制定规避策略。 这可能涉及使用对抗性机器学习技术来发起绕过传统欺诈检测方法的攻击。 人工智能还可以通过使用机器学习算法更有效地猜测密码，从而加快密码破解的过程。
人工智能生成的深度伪造视频和音频可用于冒充组织内的高层管理人员或其他值得信赖的人物，以操纵员工采取危害安全的行为。 Deepfake 鱼叉式网络钓鱼尝试、勒索软件攻击和社会工程诈骗可以轻松绕过传统的安全措施。
此外，强大的人工智能的轻松获取降低了进行复杂和破坏性数据泄露的门槛，从而使网络犯罪变得更加民主化，使更广泛的个人或团体更容易参与欺诈行为。
区块链技术
区块链是另一种新兴技术，有望提高欺诈检测的透明度和安全性。 区块链维护所有交易的防篡改、不可变的账本，一旦数据被添加到区块链，就无法更改或删除。 区块链网络中的所有参与者都可以实时查看和验证交易，这使得欺诈者难以秘密操作。 区块链还可用于安全地存储和验证用户身份，有助于减少欺诈活动中常见的身份盗窃和账户接管。
协作和数据共享
组织之间的协作和共享欺诈数据也可以提高欺诈检测的能力。 通过在可信赖的合作伙伴之间传播数据和见解，一个实体检测到的欺诈活动可以作为对其他实体的警告，使他们能够主动保护自己。 共享数据和协作还允许组织访问大量数据进行分析。 有了更多的数据点，机器学习模型和算法可以更有效地训练，以检测与欺诈相关的模式和异常。
选择正确的欺诈检测解决方案
为您的组织选择正确的欺诈检测解决方案是一项至关重要的业务决策。 以下是在决定部署哪种欺诈检测解决方案时需要牢记的一些主要考虑因素。
业务需求评估
确保您考虑的欺诈检测解决方案符合您的特定业务需求以及您组织的战略目标和组织风险承受能力。 确定您的组织最容易遭受的具体欺诈类型，其中可能包括支付欺诈、身份盗窃、帐户接管或内部欺诈，并确保您考虑的解决方案能够解决与您的业务相关的欺诈类型。
例如，一家拥有大量在线交易的电子商务公司可能最担心支付欺诈，并希望尽量减少误报以确保顺畅的客户体验，同时仍能有效识别欺诈交易。 该公司可能希望考虑一种欺诈检测解决方案，该解决方案结合了机器学习算法，用于实时分析在线支付交易，重点关注不断学习和适应新兴欺诈模式的自适应模型。
需要保护敏感患者数据并遵守 HIPAA 等医疗保健法规的医疗保健提供商可能希望重点防止未授权访问患者记录并确保数据安全。 该组织应考虑实施专门从事身份和访问权限管理的欺诈检测解决方案，并具有强大的用户身份验证、加密和审计功能，以保护患者数据。
与现有系统的集成和兼容性
在考虑欺诈检测解决方案时，易于集成和与传统系统的兼容性是另一个重要因素。
组织内现有的系统包含可用于欺诈检测的宝贵数据。 兼容或易于集成的解决方案可以更快地利用这些数据，提供更直接、更全面的交易和用户行为视图，以提高欺诈检测的准确性。 轻松集成旧系统还可以减少容易出错的手动数据传输和协调工作，并简化工作流程以提高运营效率。 不兼容的系统可能还需要定制开发以促进数据交换，从而导致更高的实施和维护成本。
可扩展性和性能
选择可扩展且高性能的欺诈检测解决方案对于在业务增长时保持高效、有效的欺诈预防非常重要。
确保您正在考虑的欺诈检测解决方案不仅可以处理您当前的交易量，而且还可以轻松扩展以适应随着业务增长而增加的交易量。 评估该解决方案处理峰值交易负载的能力，例如节假日期间或特殊活动期间。 在高流量条件下，其性能不应下降。 此外，如果您的业务正在地理上扩张，请确保该解决方案支持跨多个地区和时区的扩展。
F5 如何提供帮助
有效的欺诈检测解决方案对于维护许多行业组织的财务健康、运营完整性和信任至关重要。 欺诈管理不仅可以防止企业遭受直接的财务损失，还可以保护个人和客户的数据、财务和隐私。 部署有效的欺诈检测工具和策略可带来一系列好处，帮助您的组织和客户领先于欺诈者和不断发展的欺诈计划。
F5 欺诈检测和缓解服务可抵御不断升级的威胁环境，在这种环境中，在线账户比以往任何时候都更容易受到攻击。 F5应用安全和欺诈缓解解决方案由闭环 AI 引擎和自适应 ML 模型提供支持，可提供快速再训练和持续增强检测。 该系统的大规模统一遥测建立在每天超过十亿笔交易的数据之上，能够实时监控用户整个旅程中的交易。 通过先进的信号收集以及行为和环境洞察，该系统可以唯一地确定用户意图，准确检测恶意活动并提供高欺诈检测率。
要了解有关 F5 欺诈检测和预防解决方案的影响的更多信息，请下载并阅读此独立的 Aite 报告。
