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安全问题
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打击信贷机构欺诈的工作安排

Larionova Svetlana L'vovna

ORCID: 0000-0002-1815-2139

博士学位 技术科学

联邦国家教育预算高等教育机构"俄罗斯联邦政府下的金融大学"信息安全系副教授

125167, Russia, Moscow, 49/2 Prospekt Leningradskiy str.

sv-larionova@yandex.ru

DOI:

10.25136/2409-7543.2022.4.38920

EDN:

CLHLDR

评审日期

10-10-2022


出版日期

30-12-2022


注解: 本文研究的对象是远程银行和远程提供金融服务的技术,文章研究的主题是打击欺诈的方法和手段。 作者详细研究了成功欺诈交易的主要原因,分析了反击的主要工具,确定了反击有效性分析的指标,提出了解决问题的方法。 文章详细讨论了欺诈分析的算法,并确定了分析欺诈交易的最佳模型。 特别注意分析远程提供金融服务领域欺诈交易增长的原因。 作者定义了改进反欺诈系统的方向,包括最终确定支付领域立法的建议。 本文还介绍了主要的欺诈计划和目前的威胁,有助于欺诈性交易的佣金。   该研究的主要结论是:
1。 打击金融部门欺诈交易的唯一方向是基于人工智能模型,欺诈交易指标和使用规则的客户及其操作的风险评估的欺诈分析系统,以及客户及其操作的
2. 欺诈分析使您不仅可以有效地保护客户免受攻击者的行为,还可以保护您自己在社会工程方法的影响下犯下的行为。3. 金融组织不使用其权利来防止金融组织的客户在社会工程方法的影响下进行的欺诈性交易。
作者的一个特别贡献是关于改进立法以打击欺诈的建议。
这项工作的科学新颖性在于发展和理由的最佳反欺诈系统,考虑到现有的欺诈计划,指标的有效性的反欺诈。


出版日期:

打击网络诈骗, 欺诈监控, 反欺诈系统, 欺诈交易, 人工智能模型, 基于风险的身份验证, 欺诈威胁, 欺诈计划, 欺诈分析有效性的指标, 对抗社会工程