
«Фаззи Лоджик Лабс» вывел на рынок новый программный продукт на основе ИИ
Российский разработчик интеллектуальной кросс-канальной антифрод—платформы Fuzzy Logic Labs(входит в ГК «Ростелеком») запустил новый программный продукт — Сессионный антифрод 2.0. Он функционирует на базе платформы Smart FraudDetection, основанной на технологии искусственного интеллекта (ИИ).
Сессионный антифрод 2.0 разработан для предотвращения хищения денежных средств клиентов банков, участников систем лояльности онлайн— и офлайн—ретейла, логистических сервисов и защищает от мошеннических действий сотрудников. Новый продукт может использоваться как отдельный модуль защиты дистанционных клиентских каналов, так и в совокупности с другими продуктами платформы в рамках кросс-канального решения.
Новый продукт сочетает в себе комплексный подход к формированию поведенческого профиля клиентаблагодаря сбору более 100 уникальных параметров пользователя и его устройств, включая сессий в сети интернет. Это позволяет эффективнее выявлять мошенническую активность в режиме реального времени за счет использования математической модели с ИИ.
Использование технологии машинного обучения как целого класса методов ИИ значительно повышает процент выявления и предотвращения аномальных событий и нелегальных схем еще на этапе их появления, благодаря чему снижаются репутационные и финансовые потери, в т.ч. расходы на проведение расследований.
Сессионный антифрод 2.0 разработан с учетом требований Банка России (СТО БР БФБО-1.7) и включает в себя функционал, позволяющий противодействовать таким негативным трендам, как мошенничество с использованием методов социальной инженерии. Для этого проводитсямониторинг ключевых признаков мошенничества —наличие программ для удаленного доступа на устройстве клиента, а также использование VPN/TOR и других средств анонимайзинга, наличие активного звонка (в т.ч. через мессенджеры) и еще более 100признаков.
Такой комплексный подход предоставляет организациям возможность значительно увеличить эффективность антифрод—контроля и надежно защищать клиентов и сервисы от фишинговых атак, мошеннических переводов денежных средств, удаленного управления мошенниками клиентского устройства, нелегального использования программ лояльности и т.д.
Платформа Smart Fraud Detection разработана с учетом специфики современного бизнеса: банковского, ретейл и e-commerce.
Ядром системы является механизм мониторинга и оценки каждой совершаемой транзакции. Анализируются платежные транзакции, внешние и внутренние операции компании,сессионные события. Для анализа используются уточненный профиль клиента и параметры устройства.
Большая доля покрытия транзакционного потока банков России и СНГ, а также успешный опыт работы в ретейле, позволили компании нарастить экспертизу в сфере противодействия мошенническим атакам, а также развить продукт существенно превосходя ожидания заказчиков.
Продукт доказал свою эффективность в таких отраслях, как банки и электронная торговля. Smart Fraud Detection поддерживает установку как на мощностях заказчика, так и во внешнем облаке.
— Сделка по приобретению российского разработчика “Фаззи Лоджик Лабс” позволила “Ростелекому”дополнить линейку цифровых продуктов и сервисов для обеспечения безопасности бизнес-процессовнаших клиентов. Прошло всего несколько месяцев с момента завершения сделки, и мы запускаем новый программный продукт. Сессионный антифрод 2.0 является надежной, полностью отечественной разработкой и как никогда актуален для российскогобизнеса в условиях постоянно возрастающего объема киберугроз, — сказал первый вице-президент — финансовый директор «Ростелекома» Сергей Анохин.
Реклама | ПАО Ростелеком | 2Vtzqw5aMRp
Лидером среди объявлений о продаже готового бизнеса в Северной Осетии остается сфера общественного питания
Как аппетиты застройщиков Северной Осетии могут навредить историческим памятникам и святым местам
Комментируя ситуацию с невыносимой жарой в трамваях, в администрации Владикавказа ругают часто открывающиеся окна и …двери
Сергей Меняйло продемонстрировал безмолвное видео сибирского аналога злополучной «Долины Симд»



Сообщить об опечатке
Текст, который будет отправлен нашим редакторам: