欺诈检测是指企业为保护资产、身份、客户和业务信息、账户和交易免受欺诈者侵害而实施的一组活动或技术。这主要通过分析用户活动和行为模式并将它们与代表正常用户行为的基线或配置文件进行比较来完成。
为了检测和减轻欺诈，公司使用欺诈检测软件。根据选择的软件产品，欺诈检测将实时、近实时或批量执行。如果用户活动超出可接受的基线，则会向有关当局发出警报。
欺诈检测应用于众多行业，包括银行、保险和电子商务。因此，欺诈检测也可以定义为一种防止通过欺骗获得金钱的方法。
在银行业，欺诈检测用于识别伪造支票或使用被盗信用卡。它还有助于检测洗钱和防止客户账户被接管。对于保险公司而言，由计算机视觉软件支持的欺诈检测可以帮助检测欺诈性索赔或夸大的损失。
网络欺诈检测可以定义为用于检测高风险和非法在线活动、身份盗窃和网络攻击的方法。Web 欺诈检测工具通常侧重于识别帐户接管、帐户创建、忠诚度计划滥用和支付欺诈。在帐户创建和接管欺诈的情况下，这些工具可帮助组织识别欺诈用户。同样，支付欺诈检测旨在识别可能使用被盗信用卡进行的欺诈性支付。
欺诈检测工具分析用户会话、位置、使用的设备、交易历史等，以检测在线欺诈。请务必注意，除非特定用户的活动可疑，否则欺诈检测不是侵入性活动。
欺诈检测也广泛用于社交网站以检测机器人活动。机器人还被用来夸大广告的点击次数并破坏按点击付费 (PPC) 广告的有效性。为了打击这种欺诈性机器人活动，企业可以利用点击欺诈软件。
欺诈检测系统的类型
在欺诈检测系统方面，它们可以大致分为两类——基于规则的欺诈检测系统和基于机器学习的欺诈检测系统。
- 基于规则的欺诈检测系统：顾名思义，基于规则的系统通过查看表面和明显的信号来检测欺诈。它们很简单，可以根据欺诈分析师建立的检测规则检测欺诈。这也意味着维护基于规则的欺诈检测系统需要大量的人工工作。
- 基于机器学习的欺诈检测系统：另一方面，基于机器学习的系统能够检测基于规则的系统无法检测到的不太可能或隐藏的事件。他们可以在数据中找到隐藏的模式和相关性，并经常提供实时处理。这些解决方案需要较少的手动工作，是处理大量数据的理想选择。
欺诈检测技术
统计数据在欺诈检测中起着至关重要的作用。有趣的是，对于欺诈检测至关重要的机器学习基本上是一种应用统计形式。以下是用于检测欺诈的统计数据分析技术：
- 回归分析：回归分析用于检查两个或多个欺诈变量之间的关系，并估计因变量和自变量之间的关系。通过分析用户行为来预测潜在的欺诈行为很有用。
- 数据匹配：数据匹配是比较两个不同的数据集并将它们相互匹配的过程。识别可疑交易和用户很有用。
- 统计参数计算：统计参数计算是指对收集到的数据计算大量统计参数，例如平均值、分位数、概率分布和性能指标，以检测欺诈行为。
欺诈检测最佳实践
欺诈检测领域的进步使得快速检测欺诈活动并在它们成为灾难性事件之前采取行动成为可能。组织可以采用多种技术、技巧和实践来领先于恶意行为者。同时，发现人员和系统中的漏洞并在它们被攻击者利用之前对其进行纠正至关重要。以下是检测和防止欺诈的一些最佳做法：
- 持续监控：持续监控和审计对于打击欺诈至关重要。就银行业而言，这意味着不断监控交易并寻找异常情况。使欺诈监控成为一个持续的过程可以显着提高检测和预防欺诈活动的数量。
- 投资安全意识培训：通过强大的安全意识培训流程可以防止许多网络安全攻击和欺诈事件。例如，欺诈者可能会试图从员工那里窃取信息，通过适当的培训可以轻松避免这种情况。同时，员工和最终用户需要了解欺诈的威胁或企图到底是什么。为此，公司应该投资于安全意识培训软件，并使培训成为一个持续的过程。
- 制定欺诈风险概况：组织应列出最有可能发生欺诈的业务领域。在确定了这些领域和相关风险之后，他们应该根据组织的特定领域受风险影响的可能性来重新排序列表。根据欺诈风险的破坏程度重新排序列表也是有意义的。此过程称为欺诈风险分析，最好将所有利益相关者和决策者纳入该过程。
- 利用机器学习：通过自动化检测欺诈比仅靠人工更容易。机器学习软件可以帮助自动化与欺诈检测相关的多项任务，包括风险优先级、警报处理、响应和调查。例如，安全编排、自动化和响应 (SOAR) 软件允许安全专业人员创建响应工作流和自动化事件管理。同样，基于风险的漏洞管理软件可以帮助使用机器学习对漏洞进行优先级排序。
- 投资身份验证：身份盗窃是一种越来越多的欺诈形式，无论是对客户还是员工而言。组织应在身份验证软件和基于风险的身份验证 (RBA) 软件上进行更多投资，以识别和切断恶意行为者。
- 鼓励或激励欺诈报告：即使是不努力防止欺诈的员工也可能遇到欺诈或可疑活动。例如，员工可能会收到一封网络钓鱼电子邮件，并且立即报告它可能会使 IT 部门的事情变得更容易。为促进此类预防措施，组织应鼓励员工或在可行的情况下激励员工报告可疑活动。
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