В последние десятилетия развитие цифровых технологий было особенно интенсивным. С их помощью у людей появляется множество возможностей облегчить жизнь. Например, вы можете получить доступ к своему банковскому счету онлайн и перевести деньги в любую точку мира. Кроме того, в некоторых странах есть правительственные приложения, в которых люди могут хранить свои цифровые версии документов и многое другое. В общем, практически каждый сталкивается с цифровыми технологиями в своей жизни.

Но, наряду с вышеперечисленными особенностями, на новый уровень вышли и всевозможные махинации. Хакеры могут взламывать банковские счета, красть данные с целью продажи или шантажа и многое другое. Все это можно отнести к кибератакам. Но их можно избежать с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО).

Что такое AI и ML вкратце

Искусственный интеллект лежит в основе почти всех цифровых источников на данный момент. ИИ по сути является подобием человеческого интеллекта, только в его цифровом воплощении. Он может создавать логические цепочки, развиваться и многое другое.

Также невозможно описать только искусственный интеллект, не упомянув его основную составляющую — машинное обучение. Эта технология работает на основе всевозможных математических моделей и расчетов. Он помогает в освоении и обучении компьютера и не основан на строгих сводах правил. На основе обработанной информации он может анализировать прогнозируемые действия для обнаружения аномалий.

Обнаружение мошенничества с помощью машинного обучения

Для выявления признаков мошенничества необходимо обработать много информации, чтобы понять, по каким признакам его можно обнаружить. Затем, как только выявлена ​​потенциальная угроза, важно быстро отреагировать и предотвратить непоправимый ущерб.

Если бы всем вышеперечисленным занимался человек, на это ушло бы много драгоценного времени и внимание было бы рассеяно. Но время и точность в определении опасности являются важными факторами, особенно учитывая тот факт, что кибератаки могут произойти в любое время и в любой форме. Но могут ли искусственный интеллект и машинное обучение предложить лучший вариант?

Ответ — да, чем больше данных и информации вы можете предоставить ИИ, тем лучше и быстрее он научится выявлять потенциальные угрозы. Но давайте подробнее рассмотрим, какие преимущества и недостатки вы должны ожидать.

Плюсы

Скорость и эффективность

Как мы упоминали выше, скорость очень важна для быстрого реагирования на угрозы. AI и ML могут предложить пользователю быстрый анализ всех данных, а также эффективное обнаружение аномалий и мошенничества. Все эти процессы происходят очень быстро, что позволяет решать проблемы до их возникновения.

Автоматизированные процессы

Поскольку анализ трафика и выявление всех угроз будут основными задачами машинного обучения, потребность в человеческом вмешательстве снизится. Это значит, что люди, работающие в вашей компании, смогут уделять больше времени разработке планов развития и внедрению инновационных идей в бизнес.

Читайте также: Разработка приложений на основе ИИ: руководство для владельцев бизнеса

Экономичное решение

Конечно, каждый предприниматель или владелец бизнеса всегда будет обращать внимание на расходы, и это вполне оправдано. Если рассматривать вариант найма специальных сотрудников, которые будут отслеживать и выявлять угрозы и вариант применения машинного обучения, то, конечно, выгоднее будет второй. К тому же вариант с машинным обучением подойдет вам лучше, если вы хотите масштабировать свой бизнес, ведь затраты не сильно увеличатся.

Преемственность

Когда вы нанимаете сотрудников в свою команду, вы должны понимать, что люди не могут работать круглосуточно. Им нужны выходные, отпуска, больничные и т. д. С другой стороны, технологическое решение работает на постоянной основе. Это делает кибератаки и мошенничество всех видов практически невозможными.

Минусы

Ложные срабатывания

Никто не может полностью понять и точно отследить, как ML идентифицирует угрозы. Но несмотря на то, что он достаточно эффективен, иногда могут случаться ошибки. То есть ML может идентифицировать вполне подходящее действие как спам или мошенничество, а затем классифицировать все подобные случаи как таковые. Таким образом, произойдет большой сбой, который может повлиять на успех бизнеса в целом. Поэтому нельзя говорить о полном исключении вмешательства человека в систему. Специалисты должны регулярно просматривать отчеты системы и проверять, правильно ли она работает.

Варианты приложений ML для обнаружения/предотвращения мошенничества

Обнаружение мошеннических транзакций

Систему машинного обучения можно обучить обнаружению и предотвращению мошеннических транзакций. Все это возможно, если предоставить системе данные обо всех «хороших» транзакциях. Таким образом, ML выявит все, что не соответствует стандарту, и попросит пользователей подтвердить транзакцию, давая им время подумать.

Выявление потенциально опасных электронных писем

Иногда вы можете получать различные электронные письма от официальных организаций с просьбой предоставить некоторую личную информацию. Но вы также должны понимать, что существуют аналогичные мошеннические схемы для кражи личных данных. ML может обнаружить такие письма и поместить их в спам или просто уведомить пользователя о потенциальном риске.

Читайте также: Соответствие HIPAA в разработке программного обеспечения

Обнаружение подозрительных логинов

Вход в учетную запись также может использоваться для обнаружения мошенничества. Например, ML обнаружит, если кто-то пытается войти в вашу учетную запись из другой страны или с другого устройства. Благодаря этому вы получите уведомление об этом. Это поможет вам быстро реагировать, если что-то произойдет.

Давайте работать вместе!

Часто люди очень серьезно относятся к своему стартапу или бизнесу и беспокоятся о том, чтобы клиенты были довольны обслуживанием. Использование машинного обучения для выявления мошенничества может гарантировать, что это произойдет. Вашим партнерам или клиентам не придется беспокоиться о защите своих данных, и они будут больше доверять вашей организации. Доверие дорогого стоит.

Если вам интересно, следует ли вам внедрять машинное обучение в свой бизнес, конечно, вам следует! Неважно, насколько велик ваш бизнес, ведь кибербезопасность всегда является ключевым фактором.

Software Development Hub может стать вашим надежным партнером, на которого можно положиться при разработке проектов любой сложности. Наша команда профессионалов справится с проектами в любой сфере, несмотря на то, что мы имеем большой опыт работы в качестве медицинской девелоперской компании.