Strona w budowie, zapraszamy wkrótce...

Zapraszamy już za:

[wpdevart_countdown text_for_day="Dni" text_for_hour="Godzin" text_for_minut="Minut" text_for_second="Sekund" countdown_end_type="date" font_color="#000000" hide_on_mobile="show" redirect_url="" end_date="21-09-2020 12:00" start_time="1600339301" end_time="0,1,1" action_end_time="hide" content_position="center" top_ditance="10" bottom_distance="10" ][/wpdevart_countdown]

Strona w budowie, zapraszamy wkrótce...

Kaspersky Fraud Prevention Cloud — analiza Big Data i uczenie się maszyn zwiększa skuteczność ochrony przed oszustwami.

Kaspersky Lab informuje o wprowadzeniu Kaspersky Fraud Prevention Cloud, nowego rozwiązania przeznaczonego dla organizacji narażonych na zagrożenia związane z oszustwami online. Oprócz mechanizmów zapobiegających oszustwom na komputerach i urządzeniach mobilnych, oferowanych już wcześniej w ramach platformy Kaspersky Fraud Prevention, nowe rozwiązanie zawiera zestaw opartych na chmurze technologii stworzonych z myślą o zapewnieniu bankom, organizacjom finansowym, dostawcom programów lojalnościowych oraz agencjom rządowym ochrony przed oszustami online. Obejmują one globalną bazę dotyczącą reputacji urządzeń, analizę urządzeń i środowiska, analizę behawioralną, biometrię oraz wykrywanie szkodliwego oprogramowania, które nie wymaga instalowania jakichkolwiek narzędzi na urządzeniach klientów.

 

Wraz z powstaniem bankowości online i mobilnej organizacje muszą przeciwdziałać oszustwom i praniu brudnych pieniędzy, zapewniając jednocześnie ochronę swoim klientom — w 2016 r. jedna na pięć osób korzystających z usług bankowych padła ofiarą oszustwa finansowego online[1]. Nowe rozwiązanie Kaspersky Lab zapewnia wielokanałową ochronę zarówno organizacjom, jak i ich klientom, co prowadzi do zmniejszenia strat na skutek oszustw.

 

Kaspersky Fraud Prevention Cloud obejmuje zaawansowane technologie służące do poprawy skuteczności wykrywania podejrzanej aktywności bez negatywnego wpływu na wygodę użytkownika. Analiza behawioralna i biometria pomagają określić, czy dana osoba jest tym, za kogo się podaje, bez żadnych dodatkowych działań czy procedur wymaganych od klienta. Zachowanie jest analizowane na podstawie ruchów myszką, kliknięć, przewijania, wpisywanych znaków oraz pozycji akcelerometru/żyroskopu i gestów (dotyk, przesunięcia itd.) na urządzeniach mobilnych.

 

Kaspersky Fraud Prevention Cloud analizuje informacje o zachowaniu użytkownika, urządzeniu, środowisku oraz dane dotyczące sesji w postaci zanonimizowanych i zdepersonalizowanych danych Big Data w chmurze, przekazując je do ekspertów oraz wyspecjalizowanych narzędzi przeprowadzających automatyczną analizę. Te nowe informacje mogą także zasilać wewnętrzny system zarządzania oszustwami w chronionej firmie, co z kolei pozwala na proaktywne wykrywanie oszustw w czasie rzeczywistym, zanim jeszcze dojdzie do nielegalnej transakcji. Taki rodzaj ochrony opera się na stosowanym przez Kaspersky Lab podejściu „HuMachine”, które łączy pracę człowieka oraz uczenie się maszyn.

 

W naszym zespole ds. zapobiegania oszustwom posiadamy wyspecjalizowaną grupę ekspertów ds. badań i analizy oszukańczej aktywności, która świadczy pomoc klientom w zakresie minimalizowania ryzyka nielegalnych transakcji, wykonywania analizy kryminalistycznej ataków oraz kontrolowania kosztów prewencji oszustw. W oparciu o naszą wiedzę i doświadczenie oferujemy usługi w zakresie doradztwa i reagowania na incydenty w przypadku wysoce skomplikowanych działań cyberprzestępczych. Ta wiedza i doświadczenie wzbogaca nasze rozwiązanie oparte na chmurze, wyposażając je mechanizmy pomagające naszym klientom w walce z nieustannie ewoluującymi zagrożeniami oraz taktykami wykorzystywanymi w oszustwach online — powiedział Aleksander Ermakowicz, szef działu ds. zapobiegania oszustwom, Kaspersky Lab.

 

[1]  Na postawie badania „Financial Institutions Risks Survey 2016” przeprowadzonego przez Kaspersky Lab i B2B International

Źródło: Kaspersky Lab

Dodaj komentarz

Proszę wpisać swój komentarz!
Proszę podać swoje imię tutaj

POLECANE

3,272FaniLubię
10,608ObserwującyObserwuj
1,570SubskrybującySubskrybuj

NOWE WYDANIE

POLECANE

NAJNOWSZE