利用人工智能和数据可视化快速识别金融网络攻击
使用新的金融科技网络和软件进行商业交易的数字化，再加上无现金结算的快速普及，增加了零售银行和其他金融公司的运营安全面临的威胁。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目标。然而，正在采用一系列先进的新技术来迅速识别攻击，以便采取纠正措施，防止重大损失。
灵活的检测防御复杂的攻击
近年来，全球金融服务行业遭受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;负责的组织还利用这些违规行为为其洗钱活动提供便利。常见的情况包括欺诈性电子邮件，指示受害者使用自动取款机转账;然后钱被转到另一个账户，在银行分支提取。假冒案件也在上升。
无现金结算系统是攻击的另一个主要目标。除了直接损失，这些要求通知多个政府机构，并调查所使用的方法，以帮助防止再次发生。它们还使金融科技公司及其相关金融机构面临巨大的声誉风险。
尽管金融公司对安全系统进行了投资，但此类犯罪仍在不断增加。经验还表明，传统的基于规则的安全系统根本不够先进，无法完全阻止或消除此类攻击。
在基于规则的防御系统中，条件是基于过去的攻击设置的;与过去条件匹配的交易被标记为可疑。这种过于简单的“打地鼠”方法无法应对坏人不断开发和使用的新技术。
构建预测性AI模型无需编码
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能力，以应对不断演变的威胁。“牵牛星”®知识的工作室®使商业用户、欺诈专家和风险专家能够使用不需要编写代码的交互式图形用户界面开发先进的AI模型，因此用户无需成为数据科学方面的专家就可以有效地使用该软件。利用人工智能的解决方案是检测潜在攻击最有效的方法，因为它可以帮助企业应对“未知的未知”，这些“未知的未知”是犯罪分子不断发展以破坏其安全的手段。
人工智能算法可以大致分为“监督”和“无监督”方法。重要的是要理解监督方法包括许多变化，包括决策树，神经网络和集成学习。没有通用的算法可以预测每一个可能的威胁，因此公司必须根据需要采用几个不同的流程。通过采用试错法来使用历史数据，企业可以发现哪些算法可能产生准确的结果，并迅速开始使用它们。有了Knowledge Studio，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，如果有必要，还可以加载由第三方用Python或R开发的模型，以放大他们的模型的功效。
Knowledge Studio的图形化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想要构建的模型类型，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。有了Knowledge Studio，用户可以把时间集中在构建模型、评估结果和确定对潜在威胁的最佳对策上，而不是学习复杂的编码实践。
处理和可视化实时事务
“牵牛星”“圆形监狱”™支持检测潜在欺诈的补充方法。该软件是建立从地面上来处理和可视化实时流数据从任何数量的来源。这使得很容易发现异常值、集群、异常和可能表明欺诈行为的趋势。
和Knowledge Studio一样，Panopticon不需要任何有效使用的编码技能。业务用户几乎可以连接到任何流实时数据源和历史数据数据库，以实时构建新的分析仪表板。Panopticon数据流的时间戳低至纳秒级，使分析师能够识别出在他们必须监控的大量快速变化的事务数据中无法注意到的问题。实时分析使用户能够立即响应不寻常和意外的威胁。
结合人工智能和实时数据可视化构建先进的攻击检测系统
金融公司可以利用多个Altair人工智能和可视化分析能力，设计出最有效的解决方案来检测攻击。例如，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正在进行的攻击。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交易量淹没。这种由预测AI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:一个主要目标
自动取款机往往是犯罪团伙盗窃身份和货币诈骗的目标。以下是牵牛星的人工智能和数据分析解决方案如何结合人工智能和实时数据可视化保护atm机。
在这种情况下，Knowledge Studio中集成的专利决策树模型特别有用。它们直观的操作和先进的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概况。分析人员可以使用以前攻击的历史数据来训练模型来寻找新的变量蚂蚁对旧的提款请求模式、提款金额、使用频率、提款地点等等。然后，Panopticon可以根据Knowledge Studio中运行的预测模型显示可疑的事务。
该解决方案的仪表板包括多个图表，使分析师能够一眼识别实时事务数据中的异常，例如，用绿色显示正常事务，用红色显示潜在的欺诈事务。通过显示汇总的警报、金额、位置、客户使用频率和其他数据，用户可以根据需要放大特定客户、ATM单元或客户组和单元的活动时间轴，以确定是否需要对可疑模式采取行动。他们可以改变视角和层次结构，过滤数据以隔离异常现象，并揭示可能表明欺诈或其他违规行为的因果联系。
使用Altair单位许可的低成本实现
Panopticon和知识工作室可通过独特的Altair单位授权模式。Altair开创了一种灵活的、具有专利的、基于单元的订阅许可模式，通过降低采用障碍、创建广泛的参与、鼓励用户在Altair生态系统中工作，从而加快了客户使用软件的方式。允许灵活和共享访问牵牛星的产品和第三方合作伙伴的产品。了解更多。
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