Skip to main content

İnovasyon

18 Temmuz 2024

 

Algoritmanın içinde: Yapay zeka ve grafik teknolojisi kart tefecilerini nasıl çökertiyor?

Mastercard'ın Yapay Zeka Garajında çalışan bir veri bilimci, şirketin ele geçirilmiş kartları tespit etmeye yönelik son çabalarının altında yatan nedenleri açıklıyor.

Yapay zeka kullanarak dolandırıcılık tespitini göstermek için onları birbirine bağlayan çizgilerin yer aldığı bir ekrandaki sayılar.

Elyse Cuttler

Director, Global Communications, Mastercard

Çevrimiçi dolandırıcılık büyük bir iş ve bu işe girişenler birçok şapka takıyor: hacker, pazarlamacı, satış elemanı, hatta müşteri hizmetleri uzmanı.

Dolandırıcılar casus yazılım, kötü amaçlı yazılım ve kart kopyalama gibi diğer uygulamaları kullanarak milyonlarca ödeme kartı numarasını çalmakta ve bu verileri yasadışı web sitelerinde yeniden satmaktadır. Hatta yağmaladıkları kart numaralarını kısmen açıklayarak reklamlarını yapıyorlar - sadece potansiyel müşterileri cezbedecek kadar bilgi, ancak kartları tanımlamak ve gelecekteki dolandırıcılığı durdurmak için yeterli değil.

Şimdiye kadar. Mastercard veri bilimcileri, büyük veri kümelerine dayanarak yeni içerik oluşturmak için kendini eğiten üretken yapay zeka ve veri noktaları arasındaki ilişkileri ve kalıpları tespit edebilen grafik teknolojisinin bir kombinasyonunu kullanarak, artık bu güvenliği ihlal edilmiş kartları, önceki tespit oranının iki katıyla kullanılmadan önce ortaya çıkarabiliyor.

Yatin Katyal, Mastercard'ın Yapay Zeka Garajı'nda algoritmayı geliştiren ekibin bir parçası. Büyük ölçüde Gurgaon, Hindistan'da bulunan bu veri bilimcileri, siber ve istihbarat çözümleri geliştirmekte, yapay zeka uzmanlıklarını hem şirket içinde hem de müşteriler tarafından karşılaşılan zorluklara uygulamakta ve sıralı veri, grafik modelleme ve sentetik veri modelleme gibi alanlarda patent üreten araştırmalar yapmaktadır.

Mastercard Haber Odası kısa bir süre önce Katyal'dan AI Garage'ın bu zorluğun üstesinden nasıl geldiğini ve dolandırıcılıkla mücadele etmek için yeni teknolojiyi nasıl kullandığını sordu. "En iyi şey, algoritmanızın nihayet çalışmaya başlamasıdır" diyor. "Benim için bu, çözene kadar bir yöntemden çok bir sanat."

Mastercard yıllardır siber güvenlik çözümlerinde yapay zeka kullanıyor. Ele geçirilmiş kartları daha iyi tespit etmek için yapay zekadan yeni yollarla nasıl yararlanıyoruz?

Katyal: Dünyanın dört bir yanındaki bankaların siber güvenlik açıklarını proaktif bir şekilde belirlemelerine ve potansiyel veri ihlallerini tespit etmelerine yardımcı olan Cyber Secure ekibimizle, yasadışı web sitelerinde daha fazla Mastercard tehlikeye atılmış kart tespit etmek için bir algoritma oluşturmak üzere yakın bir şekilde çalışıyoruz. Asıl zorluk, kart numaralarının yalnızca bir kısmının tespit edilebilmesiydi. Bunun nedeni, dolandırıcıların 16 haneli kart kimlik bilgilerinin bir kısmını diğer suçlulara satmak üzere yasadışı web sitelerine yerleştirmeleridir. Sadece kısmi bilgilerle - örneğin son dört rakam - bu veriler bir veya daha fazla kartla ilişkilendirilebilir ve bu da sorunun çözülmesini çok zorlaştırır.

Ayrıca, yasadışı web sitelerine sızdırılan bu potansiyel kartların, şaşırtıcı olmayan bir şekilde, BIN saldırılarında (dolandırıcıların banka kimlik numarasından başlayarak kredi kartı numaralarının çeşitli kombinasyonlarını tahmin etmek ve test etmek için otomatik yazılım kullandıkları) ve dolandırıcılık vakalarında daha yüksek oranda kullanıldığını gördük. Ancak saldırganların metodolojileri hızla geliştikçe kalıplar da değişmeye devam ediyor. Bu durum bizi, veri noktaları arasındaki ilişkilere odaklanan ve tahmin algoritmamızı geliştirmek için ağdaki tüm potansiyel riskli veya sızdırılmış kartları izleyebilen grafik veritabanı teknolojisini kullanmayı düşünmeye yöneltti.

Peki nasıl çalışıyor?

Katyal: Yakın zamanda bildirilen dolandırıcılık işlemlerini, bilinen veya şüphelenilen tehlikeye atılmış tüccarları ve önceden yetkilendirilmiş işlemlerin test edilmesi gibi diğer sinyalleri, hileli olabilecek son faaliyetleri taramak için kullanıyoruz. Ele geçirilmiş kartlar için yasa dışı web sitelerini doğrudan taramıyoruz - dolandırıcılık faaliyetlerini izlemek için ihtiyaç duyduğumuz verileri elde etmek için iş ortakları ve üçüncü taraflarla birlikte çalışıyoruz.

Üretken yapay zeka, gelişmiş algoritmalar ve grafik teknolojisini kullanarak, ele geçirilen bu kartların 16 haneli tam kart numaralarını ve bu kartların suçlular tarafından kullanılma olasılığını tahmin edebiliyoruz. Bu bilgiler, bankaların şüpheli kartları daha önce mümkün olduğunu düşündüğümüzden çok daha hızlı bir şekilde bloke etmelerini sağlayacaktır. Algoritma, kartları ve üye işyerlerini analiz ederek, ilişkili riske göre bunlar arasında bağlantılar oluşturur. Bu bağlantılar, her yeni veri yinelemesinde sürekli olarak oluşturulur veya bırakılır. Bu işlemin ardından algoritma, yasadışı web sitelerindeki potansiyel olarak risk altındaki kartların bir listesini oluşturur ve bu kartların suçlular tarafından kullanılma olasılığını gösterir.

Grafik teknolojisi Mastercard'a ve müşterilerine nasıl bir avantaj sağlıyor?

Katyal: Kart dolandırıcılığını tespit etmek ve durdurmak için zaten yapay zeka kullanıyoruz. Ancak bu teknoloji, üretken yapay zekayı kullanarak, gelecekteki işlemleri ortaya çıkan tehditlere karşı geleneksel istatistiksel veya makine öğrenimi odaklı çözümlerle mümkün olandan daha iyi korumamıza olanak tanıyor. Grafik teknolojisi, Mastercard ağındaki faaliyetlerin izlenmesine yardımcı olarak daha verimli hale getirir.

Örneğin, bir kart 200 kartla eşleşebilir ve ele geçirilen kartların 30'unun kullanıldığı bir işyerine riskli bağlantılar verebilir. Bankaları daha hızlı ve daha doğru bir şekilde uyarabiliriz. Kartlar daha sonra bloke edilebilir ve yeniden basılabilir. Sahtekarlığı azaltmak ve siber güvenliği artırmak için ele geçirilen kartlarla yapılmaya çalışılan işlemler sürekli olarak izlenebilir.

Bu teknolojiyi halihazırda Cyber Secure'a dahil ederek, kredi verenlerin ve tacirlerin sistemlerindeki siber riski daha iyi anlamalarını ve değerlendirmelerini sağlayarak olası ihlalleri önledik.