使用AI和数据可视化快速识别对金融网络的攻击
利用新的金融科技网络和软件进行商业交易的数字化，加上无现金结算的迅速普及，增加了零售银行和其他金融公司运营安全的威胁。在维护消费者身份和其他数据隐私的同时提高可用性是一个挑战，有组织的犯罪集团正在使用越来越复杂的工具和方法进行网络攻击，窃取身份和金钱，并危及金融系统的整体安全。银行网络是这类盗窃的主要焦点。然而，一系列用于快速识别攻击的先进新技术正在被采用，因此可以采取纠正措施并防止大规模损失。
灵活的检测防御，用于复杂攻击
近年来，全球金融服务业遭遇的网络攻击急剧增加，并导致代价高昂的数据泄露。今天，第一道防线是标记可疑交易，包括通过滥用银行账户和自动取款机取款和汇款。这些攻击往往不仅仅是简单的盗窃;有关团体也利用这些违规行为为其洗钱活动提供便利。一种常见的情况是，欺诈性电子邮件指示受害者使用自动取款机转账;然后把钱转到另一个账户，在银行分行取款。假冒案件也在上升。
无现金定居系统是攻击的另一个主要目标。除直接损失外，这些还需要向多个政府机构的通知和调查用于帮助防止再发产的方法。他们还将金融气公司及其相关金融机构公开到实质性的声誉风险。
尽管投资金融公司已经在安全系统中取出，但这些罪行继续繁殖。经验还表明，传统的基于规则的安全系统根本不足以完全阻止或避免这种攻击。
在基于规则的防御系统中，根据过去的攻击设置条件;匹配过去条件的交易被标记为可疑。这种简单的“Whack-a-mole”方法无法应对不断开发和由不良演员部署的新技术。
构建预测AI模型而无需编码
金融机构必须实施更智能，更灵活的解决方案，利用人工智能（AI）和实时流处理和可视化Capababigies，以响应不断发展的威胁。“牵牛星”®知识工作室®使企业用户，欺诈专家和风险专家使用不需要编写代码的交互式图形用户界面开发高级AI模型，因此用户无需成为数据科学的专家，以有效地使用软件。利用AI的解决方案是检测潜在攻击的最有效的方法，因为它有助于公司处理犯罪分子不断发展的“未知未知”，以违反其安全。
AI算法可以广泛分类为“监督”和“无监督”方法。重要的是要理解，监督方法包括许多变体，包括决策树，神经网络和集合学习。没有通用算法将预测每种可能的威胁，因此公司必须根据需要使用多种不同的过程。通过使用具有试用和错误方法的历史数据，公司可以发现哪些算法可能会产生准确的结果并快速使用它们。通过知识工作室，个人和团队可以使用拖放编程构建极其复杂的欺诈检测系统，以及必要时加载由Python或R的第三方开发的模型，以放大其模型的功效。
Knowledge Studio的图形指向和点击工作流和向导驱动界面支持短的学习曲线，使其成为快速变化的欺诈检测应用程序的理想选择。bob电竞官方用户只需选择他们希望构建的模型类型，使用下拉菜单和/或向导添加新的连接器和流程，并在屏幕上“绘制”他们的工作流。通过使用Knowledge Studio，用户可以将时间集中在构建模型、评估结果和确定对潜在威胁的最佳响应上，而不是学习复杂的编码实践。
流程和可视化实时交易
Altair Panopticon™支持互补方法来检测潜在欺诈。该软件是从地面构建的，以处理和可视化任何数量的源的实时流数据。这使得可以轻松地发现可能表示欺诈行为的异常值，集群，异常和趋势。
像知识工作室一样，Panopticon不需要有效使用任何编码技能。业务用户可以通过几乎任何流媒体实时数据源和历史数据数据库连接，以即时构建新的分析仪表板。Panopticon通过时间戳流到纳秒级别的数据流，允许分析师识别出在其必须监视的大量快速更改交易数据中会出现通知的问题。实时分析使用户能够立即响应异常和意外的威胁。
结合AI和实时数据可视化以构建高级攻击检测系统
金融公司可以利用Altair的多种人工智能和视觉分析功能来设计最有效的解决方案来检测攻击。例如，在Knowledge Studio中构建的预测模型可以标记可能的攻击，而使用Panopticon构建的实时仪表板可以帮助验证攻击正在进行。一个没有分析软件帮助的团队会发现自己很快就会被每小时产生的大量交易淹没。这种由预测性人工智能模型和流分析支持的分析团队的组合降低了成本，并提高了网络犯罪检测的响应时间。
自动取款机:主要目标
ATM通常是刑事戒指的目标，从事识别盗窃以及货币欺诈。这是Altair的AI和数据分析解决方案如何使用AI和实时数据可视化的组合保护ATM。
纳入知识工作室的专利决策树模型在这种情况下特别有用。它们的直观操作和高级功能使它们能够根据需要进行修改以检测不断变化的攻击配置文件。分析师可以使用以前攻击的历史数据来培训模型寻找新的Vari蚂蚁旧的退出请求，金额撤回，使用频率，提款的位置等。然后，Panopticon可以根据知识工作室运行的预测模型显示疑似事务。
解决方案的仪表板包括多个图表，使分析师能够一目了然地在实时交易数据中识别异常，例如通过在红色的绿色和可能欺诈交易中显示正常交易。显示客户的聚合警报，金额，位置，使用频率以及其他数据使用户能够根据需要的特定客户，ATM单元或客户和单元组的活动时间表放大，以便确定是否可疑模式需要行动与否。它们可以更改视角和层次结构，并过滤数据以隔离异常，并显示可能表示欺诈或其他不规则性的因果关系。
用Altair单位许可实现低成本实施
Panopticon和知识工作室可通过独特的Altair单位许可型号提供。“牵牛星”pioneered a flexible, patented units-based subscription licensing model, which has accelerated the way customers use software by lowering barriers to adoption, creating broad engagement, encouraging users to work within the Altair ecosystem, and allowing for flexible and shared access to Altair’s offerings along with third-party partner products.在这里了解更多信息。
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