ალგორითმის შიგნით: როგორ ანადგურებს თაობის AI და გრაფიკის ტექნოლოგია ბარათის ზვიგენებს

კატიალი: ჩვენ მჭიდროდ ვთანამშრომლობთ ჩვენს Cyber Secure გუნდთან, რომელიც ეხმარება ბანკებს მთელს მსოფლიოში პროაქტიულად ამოიცნოთ კიბერ დაუცველობა და გამოავლინოს მონაცემთა პოტენციური დარღვევები, შექმნათ ალგორითმი უკანონო მთავარი გამოწვევა იყო ის, რომ ბარათის ნომრების მხოლოდ ნაწილის იდენტიფიცირება შესაძლებელი იყო. ეს იმიტომ ხდება, რომ თაღლითები 16-ნიშნა ბარათის სერთიფიკატის ნაწილს უკანონო ვებსაიტებზე ათავსებენ სხვა დამნაშავეებისთვის მხოლოდ ნაწილობრივი ინფორმაციით - მაგალითად, ბოლო ოთხი ციფრით - ეს მონაცემები შეიძლება დაკავშირებული იყოს ერთ ან მეტ ბარათთან, რაც პრობლემის გადაჭრას ძალიან რთულებს.

ჩვენ ასევე ვნახეთ, რომ უკანონო ვებსაიტებზე ეს პოტენციურად გაჟონილი ბარათები, გასაკვირი არ არის, გამოიყენება ეგრეთ წოდებული BIN შეტევების უფრო მაღალ პროპორციაში, სადაც თაღლითები იყენებენ ავტომატიზირებულ პროგრამულ უზრუნველყოფას საკრედიტო ბარათის ნომრების სხვადასხვა კომბინაციისა თუმცა, ნიმუშები იცვლება, რადგან თავდამსხმელთა მეთოდოლოგიები სწრაფად ვითარდება ამან გამოგვიწვია განვიხილოთ გრაფიკის მონაცემთა ბაზის ტექნოლოგიის გამოყენება, რომელიც ფოკუსირებულია მონაცემთა წერტილებს შორის ურთიერთობებზე და შეუძლია თვალყური ადევნოს ქსელში ყველა პოტენციურად სარისკო

კატიალი: ჩვენ ვიყენებთ ახლახან დაფიქსირებულ თაღლითობის ტრანზაქციებს, ცნობილ ან ეჭვმიტანილ კომპრომის ირებულ ვაჭრებს და სხვა სიგნალებს, როგორიცაა წინ ასწარ ავტორიზებული ოპერ ჩვენ პირდაპირ არ ვსკანირებთ უკანონო ვებსაიტებს კომპრომეტირებული ბარათებისთვის - ჩვენ ვმუშაობთ პარტნიორებთან და მესამე მხარეებთან, რათა მივიღოთ მონაცემები, რომლებიც გვჭირდება თაღლითური ქმედებების თვალყურის დევნებისთვის.

გენერაციული ინტელექტის, მოწინავე ალგორითმებისა და გრაფიკის ტექნოლოგიის გამოყენებით, ჩვენ შეგვიძლია პროგნოზიროთ ამ კომპრომისირებული ბარათების სრული 16-ნიშნა ბარათების ნომრები და დამნაშავეების ეს ინფორმაცია საშუალებას მისცემს ბანკებს დაბლოკონ ეჭვმიტანი ბარათები გაცილებით სწრაფად ალგორითმი აანალიზებს ბარათებს და ვაჭრებს, ქმნის კავშირებს მათ შორის ასოცირებული რისკის ეს ბმულები მუდმივად იქმნება ან იშლება ახალი მონაცემების თითოეული განმეორებით. ამ პროცესის შემდეგ, ალგორითმი ქმნის პოტენციურად რისკის ქვეშ მყოფი ბარათების ჩამონათვალს უკანონო ვებსაიტებზე და მიუთითებს დამნაშავეების მიერ ასეთი ბ

კატიალი: ჩვენ უკვე ვიყენებთ AI ბარათის თაღლითობის გამოსავლენად და შესაჩერებლად მაგრამ გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის გამოყენებით, ეს ტექნოლოგია საშუალებას გვაძლევს უკეთესად დავიცვათ მომავალი ტრანზაქციები განვითარებადი საფრთხეებისგან, ვიდრე ეს შესაძლებელი იყო გრაფიკის ტექნოლოგია ხელს უწყობს აქტივობის თვალყურს Mastercard ქსელში, რაც უფრო ეფექტურს

მაგალითად, ერთ ბარათს შეუძლია გააკეთოს 200 ბარათი, სარისკო ბმულებით ერთ ვაჭართან, სადაც გამოყენებული იყო კომპრომისირებული ბარათ ჩვენ შეგვიძლია ბანკების გაფრთხილება უფრო სწრაფად და უფრო დიდი სიზ შემდეგ ბარათების დაბლოკვა და ხელახლა გამოცემა შესაძლებელია. კომპრომისირებულ ბარათებზე ტრანზაქციების მცდელობა შეიძლება მუდმივად მონიტორინგი იყოს თაღლითობის

ჩვენ უკვე ჩაერთეთ ტექნოლოგია Cyber Secure— ში, რაც ემიტენტებსა და ვაჭრებს საშუალებას აძლევს უკეთ გაიგონ და შეაფასონ კიბერ რისკი თავიანთ სისტემებში, თავიდან