Сергей Парфёнов, технический директор в “Фаззи Лоджик Лабс” , рассказал BIS журналу о применении методов “правил” и “машинного обучения” в антифроде на примере противодействия сложному типу мошеннничества – социальной инженерии.
В нашей компании, развивая кроссканальную антифрод систему Smart Fraud Detection, мы используем оба подхода – комбинацию методов машинного обучения и методов на основе правил.
Сочетание методов машинного обучения и метода правил позволяют решать более сложные, комплексные задачи защиты от мошенничества, в том числе от “социальной инженерии”, – пояснил Сергей в статье.
Каждый из этих подходов имеет свои преимущества: метод машинного обучения дает возможность обновлять параметры для создания профилей и параметры транзакций в процессе работы (квази-real time) и детектировать новые типы фрода. А на основе метода правил можно создавать единую модель для разных категорий клиентов, минимизируя «ручные» процессы.
Приведем пример использования правил “Крупный перевод новому получателю” и “Перевод с нового устройства новому получателю” для выявления одного из типов социальной инженерии.
Скачать полный текст статьи в pdf можно ниже:
