欺詐檢測是指企業為保護資產、身份、客戶和業務信息、賬戶和交易免受欺詐者侵害而實施的一組活動或技術。這主要通過分析用戶活動和行為模式并將它們與代表正常用戶行為的基線或配置文件進行比較來完成。

為了檢測和減輕欺詐，公司使用欺詐檢測軟件。根據選擇的軟件產品，欺詐檢測將實時、近實時或批量執行。如果用戶活動超出可接受的基線，則會向有關當局發出警報。

欺詐檢測應用于眾多行業，包括銀行、保險和電子商務。因此，欺詐檢測也可以定義為一種防止通過欺騙獲得金錢的方法。

在銀行業，欺詐檢測用于識別偽造支票或使用被盜信用卡。它還有助于檢測洗錢和防止客戶賬戶被接管。對于保險公司而言，由計算機視覺軟件支持的欺詐檢測可以幫助檢測欺詐性索賠或夸大的損失。

網絡欺詐檢測可以定義為用于檢測高風險和非法在線活動、身份盜竊和網絡攻擊的方法。Web 欺詐檢測工具通常側重于識別帳戶接管、帳戶創建、忠誠度計劃濫用和支付欺詐。在帳戶創建和接管欺詐的情況下，這些工具可幫助組織識別欺詐用戶。同樣，支付欺詐檢測旨在識別可能使用被盜信用卡進行的欺詐性支付。

欺詐檢測工具分析用戶會話、位置、使用的設備、交易歷史等，以檢測在線欺詐。請務必注意，除非特定用戶的活動可疑，否則欺詐檢測不是侵入性活動。

欺詐檢測也廣泛用于社交網站以檢測機器人活動。機器人還被用來夸大廣告的點擊次數并破壞按點擊付費 (PPC) 廣告的有效性。為了打擊這種欺詐性機器人活動，企業可以利用點擊欺詐軟件。

什么是欺詐檢測？

欺詐檢測系統的類型

在欺詐檢測系統方面，它們可以大致分為兩類——基于規則的欺詐檢測系統和基于機器學習的欺詐檢測系統。

• 基于規則的欺詐檢測系統：顧名思義，基于規則的系統通過查看表面和明顯的信號來檢測欺詐。它們很簡單，可以根據欺詐分析師建立的檢測規則檢測欺詐。這也意味著維護基于規則的欺詐檢測系統需要大量的人工工作。
• 基于機器學習的欺詐檢測系統：另一方面，基于機器學習的系統能夠檢測基于規則的系統無法檢測到的不太可能或隱藏的事件。他們可以在數據中找到隱藏的模式和相關性，并經常提供實時處理。這些解決方案需要較少的手動工作，是處理大量數據的理想選擇。

欺詐檢測技術

統計數據在欺詐檢測中起著至關重要的作用。有趣的是，對于欺詐檢測至關重要的機器學習基本上是一種應用統計形式。以下是用于檢測欺詐的統計數據分析技術：

• 回歸分析：回歸分析用于檢查兩個或多個欺詐變量之間的關系，并估計因變量和自變量之間的關系。通過分析用戶行為來預測潛在的欺詐行為很有用。

• 數據匹配：數據匹配是比較兩個不同的數據集并將它們相互匹配的過程。識別可疑交易和用戶很有用。
• 統計參數計算：統計參數計算是指對收集到的數據計算大量統計參數，例如平均值、分位數、概率分布和性能指標，以檢測欺詐行為。

欺詐檢測最佳實踐

欺詐檢測領域的進步使得快速檢測欺詐活動并在它們成為災難性事件之前采取行動成為可能。組織可以采用多種技術、技巧和實踐來領先于惡意行為者。同時，發現人員和系統中的漏洞并在它們被攻擊者利用之前對其進行糾正至關重要。以下是檢測和防止欺詐的一些最佳做法：

• 持續監控：持續監控和審計對于打擊欺詐至關重要。就銀行業而言，這意味著不斷監控交易并尋找異常情況。使欺詐監控成為一個持續的過程可以顯著提高檢測和預防欺詐活動的數量。

• 投資安全意識培訓：通過強大的安全意識培訓流程可以防止許多網絡安全攻擊和欺詐事件。例如，欺詐者可能會試圖從員工那里竊取信息，通過適當的培訓可以輕松避免這種情況。同時，員工和最終用戶需要了解欺詐的威脅或企圖到底是什么。為此，公司應該投資于安全意識培訓軟件，并使培訓成為一個持續的過程。

• 制定欺詐風險概況：組織應列出最有可能發生欺詐的業務領域。在確定了這些領域和相關風險之后，他們應該根據組織的特定領域受風險影響的可能性來重新排序列表。根據欺詐風險的破壞程度重新排序列表也是有意義的。此過程稱為欺詐風險分析，最好將所有利益相關者和決策者納入該過程。

• 利用機器學習：通過自動化檢測欺詐比僅靠人工更容易。機器學習軟件可以幫助自動化與欺詐檢測相關的多項任務，包括風險優先級、警報處理、響應和調查。例如，安全編排、自動化和響應 (SOAR) 軟件允許安全專業人員創建響應工作流和自動化事件管理。同樣，基于風險的漏洞管理軟件可以幫助使用機器學習對漏洞進行優先級排序。

• 投資身份驗證：身份盜竊是一種越來越多的欺詐形式，無論是對客戶還是員工而言。組織應在身份驗證軟件和基于風險的身份驗證 (RBA) 軟件上進行更多投資，以識別和切斷惡意行為者。
• 鼓勵或激勵欺詐報告：即使是不努力防止欺詐的員工也可能遇到欺詐或可疑活動。例如，員工可能會收到一封網絡釣魚電子郵件，并且立即報告它可能會使 IT 部門的事情變得更容易。為促進此類預防措施，組織應鼓勵員工或在可行的情況下激勵員工報告可疑活動。