به گزارش سرویس بین الملل پایگاه خبری عدل البرز به نقل از   hackread، راه اندازی یک کسب و کار موفق کار کوچکی نمی باشد. به مشتریان خدمت می کنید، نوآوری می کنید و به آرامی شاهد افزایش فروش و سود هستید.

واقعیت تاسف بار این است که این روزها کلاهبرداران در همه جا هستند و به دنبال هر نقطه ضعفی برای بهره برداری هستند.

در این مطلب، به بررسی پنج راه‌حل کلیدی پیشگیری از تقلب که کسب‌وکارها برای دفع حملات و تقویت دفاع شان در برابر خلاقیت بی‌امان کلاهبردارانی که در کمین هستند، استفاده می‌کنند، بررسی می پردازیم.

تشخیص ناهنجاری با استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

تلاش برای کشف کلاهبرداری به صورت دستی مانند جستجوی سوزن در انبار کاه می باشد.  سیستم‌های هوش مصنوعی از حجم عظیمی از داده‌های پرداخت، ورود به سیستم و فعالیت بهره می‌برند تا الگوریتم‌ها و مدل‌های خود را به گونه‌ای تنظیم کنند که بتوانند الگوها و رفتارهای مشتریان نرمال را تشخیص دهند و در مواجهه با وضعیت‌های ناهنجار، هشدار دهند یا واکنش نشان دهند.

نگهبانان هوش مصنوعی که به اطلاعات اولیه مجهز هستند، دائماً در شبکه‌ها گشت می‌زنند و هر چیز غیرعادی مانند نقل و انتقالات عجیب، ورودهای مشکوک و افزایش فعالیت‌ها را در نظر می‌گیرند. آنها از تشخیص الگوی پیشرفته و قدرت‌های پیش‌بینی استفاده می‌کنند تا ناهنجاری‌های خطرناکی را که عوامل کلاهبرداری باید بررسی کنند، آشکار کنند.

بنابراین حتی اگر کلاهبرداران رویای یک طرح جدید پیچیده را در سر بپرورانند، گشت کلاهبرداری هوش مصنوعی هوشیار می ماند و آماده است تا این طرح را کشف و کلاهبرداران را تعقیب کند. نگهبانان هوش مصنوعی به همتایان انسانی خود در مورد خطرات در حال ظهور هشدار می دهند تا بتوانند از کلاهبردارانی که داده ها و دلارهای آنها را هدف قرار می دهند پیشی بگیرند. با وجود یک نگهبان دیجیتالی قابل تنظیم که به دقت مراقب می باشد، کلاهبرداران بدون توجه به ترفندهای جدیدی که امتحان می کنند، فرصتی برای موفقیت ندارند.

احراز هویت مداوم از طریق بیومتریک

در جایی که هوش مصنوعی تجزیه و تحلیل رفتاری را برای شناسایی تقلب ارائه می کند، فناوری بیومتریک، تأیید هویت مورد نیاز برای جلوگیری از تقلب را ارائه می دهد. تشخیص اثر انگشت و چهره، اسکن شبکیه چشم، و تأیید صوت دور زدن همه این تحلیل‌های بیولوژیکی برای مجرمان با هویت‌های جعلی یا جعل هویت بسیار دشوار می باشد.

برقراری ارتباط بین حقوق دسترسی و امتیازات حساب به صورت مستقیم با ویژگی‌های منحصر به فرد انسانی شامل فناوری بیومتریک باعث می‌شود که سرقت اطلاعات و انجام تراکنش‌های غیرقانونی سخت تر شود.

هرچند که کلاهبرداران ممکن است آدرس‌های IP جعلی و وب‌سایت‌های فیشینگ ساخته و استفاده کنند، اما قابلیت‌های بیومتریکی مثل صدا، چهره، چشم و انگشتان قابل تقلید نمی باشند.

راه‌حل‌های پیشرفته حتی تغییرات مشکوک در الگوهای احراز هویت را کنترل می‌کنند و لایه‌هایی از تأیید مداوم کاربر را اضافه می‌کنند که برای از بین بردن ترفندهای کلاهبرداری مدرن در مسیر آنها لازم می باشد.

هک اخلاقی/ هکرهای کلاه سفید

اگر رهبر کسب‌وکار واقعاً بخواهد دفاع‌های خود را در آینده اثبات کند، ممکن است نیاز داشته باشد که نیروهای بیشتری را در قالب هکرهای اخلاقی وارد کند. این کارشناسان امنیت سایبری که به عنوان متحد در مبارزه عمل می‌کنند، سیستم‌ها و شبکه‌ها را برای آسیب‌پذیری‌هایی که کلاهبرداران می‌توانند از آنها سوء استفاده کنند، قبل از اینکه مجرمان فرصتی پیدا کنند، آزمایش می‌کنند.

هکرهای اخلاقی با داشتن دانش گسترده در مورد سوء استفاده‌های رایج و بردارهای حمله، برای آشکار کردن حفره‌ها و ضعف‌های امنیتی اقدام می کنند. از طریق آزمایش نفوذ کنترل‌شده، ارزیابی‌های مهندسی اجتماعی، و تمرین‌های تیم قرمز، آن‌ها از نقایص استفاده می‌کنند تا مشخص کنند که در کجا اقدامات پیشگیری از تقلب وجود ندارد. این هکرهای کلاه سفید مانند دشمن فکر می کنند و روزنه هایی را آشکار می کنند تا بتوان آنها را تقویت کرد.

با گنجاندن ارزیابی‌های هک اخلاقی در شیوه‌های استاندارد مدیریت ریسک، شرکت‌ها به طور مداوم در مورد نقاط کور پیشگیری از تقلب (PDF) به‌روز می‌مانند. هنگامی که تهدیدات جدید بوجود می آیند یا دفاع سایبری قدیمی می شود، هکرهای اخلاقی مطمئن می شوند که استراتژی های حفاظتی از طرح های بی پایان کلاهبرداران عقب نمی مانند.

هوش تهدید مبتنی بر هوش مصنوعی

تحلیلگران کلاهبرداری دائما برای شناسایی خطرات واقعی در میان حجم عظیمی از داده ها تلاش می کنند. کلید حل مسئله تبدیل اطلاعات خام به اطلاعات تهدید یعنی بینش هایی که حملات قریب الوقوع را آشکار می کند، می باشد.

از طریق تجمیع منابع خارجی جرایم سایبری با آمار تراکنش‌های داخلی و شبکه، سیستم‌های پیشرفته مجموعه‌ای از داده‌ها را به گزارش‌های اطلاعاتی تبدیل می‌کنند.

مدل‌های یادگیری ماشینی پیشرفته، اطلاعات تجمیعی را پردازش می‌کنند تا ناهنجاری‌هایی را که نشان‌دهنده طرح‌های نو هستند، کشف کنند. آنها ارتباطات غیرقابل دیدی را را نشان می‌دهند که کلاهبرداری‌هایی را که در حجم عظیمی پنهان شده‌اند را آشکار می‌کنند.

این اطلاعات غنی شده به تحلیلگران اجازه می دهد تا فعالانه عمل کنند و در برابر روندها و تمایلات کلاهبردارانی که بخش های مختلفی را هدف قرار می دهند مسلح شوند. دیگر نیازی به غربال کردن کورکورانه در انبارهای کاه نمی باشد. مدافعان بینش هدفمندی به دست می‌آورند که نشان می‌دهد در کجا می‌توان به بهترین شکل محافظت‌ها را در برابر طرح‌هایی که به طور فعال اجرا می شوند متمرکز کرد.

فناوری فریب

چگونه تکنولوژی فریب به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا با استفاده از روش‌های تقلبی، افرادی که سعی در حملات یا تقلب دارند، را کشف کنند. با ایجاد اطلاعات مجازی جعلی که برای جلب توجه کلاهبرداران ایجاد شده‌اند (مثل رکوردهای مشتری جعلی یا آدرس‌های کیف‌پول مجازی جعلی)، وقتی که کسی به یک هدف جذاب دسترسی پیدا می کند، هشدارها فعال می‌شوند تا حضور حمله را آشکار کنند. به عبارت دیگر، با استفاده از تکنولوژی فریب، کسب‌وکارها اقدام به قرار دادن تله‌ها یا محل‌های فریب‌آمیز برای متقلبان می‌کنند تا آنها را شناسایی کنند و از حملات جلوگیری کنند.

با اینکه کلاهبرداران احتمالا همیشه ترفندهای جدیدی را ارائه می دهند، اما اتخاذ یک موضع پیشگیرانه از طریق استفاده هوشمندانه از این دفاع های پیشرفته می تواند به کسب و کارها کمک کند تا از این طرح ها جلوتر بمانند. داشتن ناظران هوش مصنوعی دائماً در حال گشت زنی، تأیید بیومتریک برای تأیید هویت، هکرهای اخلاق مدار که نقاط ضعف را قبل از پیدا کردن افراد مخرب نشان می دهند، و گزارش های تهدید که نشان می دهد افراد مخرب در کمین شما هستند به حفاظت از شما کمک می کند.

هیچ یک از این راه حل ها به تنهایی کامل نیستند، اما در کنار هم ممکن است محیطی ایمن را برای شما فراهم کنند.

پایان پیام/