घर को धोखाधड़ी से बचाएं, सिर्फ सामने के दरवाजे को ही नहीं

कई सुरक्षा कंपनियाँ आपके सामने का दरवाज़ा बंद कर सकती हैं, लेकिन डेटाविज़र सह-संस्थापक और सीईओ यिंग्लियान झी कहा कि धोखाधड़ी से लड़ने के लिए घर के हर क्षेत्र पर ध्यान केंद्रित करना कहीं अधिक प्रभावी रणनीति है। डेटावाइज़र वास्तविक समय में धोखाधड़ी के संकेत, अंतर्दृष्टि और सुरक्षा प्रदान करने के लिए लागू मशीन लर्निंग क्षमताओं, जांच वर्कफ़्लो और चार अरब से अधिक खातों के एक खुफिया नेटवर्क को जोड़ता है।

ज़ी ने लंबे समय तक मशीन लर्निंग के साथ काम किया है। जैसे-जैसे समाज तेजी से डिजिटल होता गया, उसने हमलावरों को रणनीति बदलते देखा। इससे कंपनियां असुरक्षित हो गईं। 

धोखाधड़ी से लड़ने के लिए AI कैसे विकसित हुआ?

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग की जरूरत थी। झी ने उसे संयुक्त रूप से देखा क्लाउड-देशी प्रौद्योगिकी, धोखाधड़ी से सक्रिय रूप से लड़ने के लिए प्लेटफार्मों में एम्बेडेड मिश्रण की कल्पना करना।

उन्होंने कहा कि धोखाधड़ी की लड़ाई में कृत्रिम बुद्धिमत्ता अधिक उपयोगी योगदानकर्ता बन गई है। प्रारंभिक संस्करण डेटा-चालित थे और ऐतिहासिक डेटा पर प्रशिक्षित थे। मनुष्यों ने हमलों का विश्लेषण किया, यह निर्धारित किया कि वे सामान्य से कैसे हट गए और एक नियम सेट को परिभाषित किया। ऐसा दृष्टिकोण इष्टतम नहीं है, अनुभव पर आधारित है और त्रुटि-प्रवण है।

नए आक्रमण वैक्टरों का सामना करने पर एक प्रतिक्रियाशील रणनीति अप्रभावी होती है। बिना किसी इतिहास के, वे फंस गए हैं। यह मानते हुए कि कुछ धोखाधड़ी रिपोर्ट नहीं की जाती, डेटाबेस अधूरे हैं।

ज़ी ने कहा, "यही वह जगह है जहां हम एआई लागू करना चाहते हैं।"

वे मॉडल पर्यवेक्षित मशीन लर्निंग पर आधारित हैं। बिना पर्यवेक्षित मशीन लर्निंग पर आधारित मॉडल डेटा प्रकारों को लेबल करने की कमियों को संबोधित करते हैं। ये मॉडल प्राकृतिक समूहों की पहचान करते हैं। ज़ी ने कहा कि यह अज्ञात धोखाधड़ी प्रकारों का पता लगाने का एक शक्तिशाली तरीका है।

जेनरेटिव एआई दोनों तरफ से धोखाधड़ी की लड़ाई को और बढ़ावा देगा

आज, जेनेरिक एआई और भी अधिक शक्तिशाली है। यह अपनी डेटा-प्रोसेसिंग क्षमता के माध्यम से मानव ज्ञान को बहुत तेजी से मॉडल में बदल देता है। अगला कदम जेनेरिक एआई मॉडल के लिए उनके परिणामों की व्याख्या प्रदान करना है।

झी ने कहा कि जेनरेटिव एआई घर्षण और उपयोगकर्ता अनुभव की प्रतिस्पर्धी ताकतों को संबोधित करने में मदद करता है। यदि तकनीक अच्छी है लेकिन घर्षण के साथ आती है, तो कोई भी इसका उपयोग नहीं करेगा। यदि यह खराब है लेकिन त्वरित है तो भी यही बात लागू होती है।

एक बड़ी समस्या यह है कि धोखेबाजों के पास जेनरेटिव एआई तक भी पहुंच है। यह उन्हें प्राधिकरण चरण से परे अभियान चलाने की अनुमति देता है, जिस पर कई कंपनियां ध्यान केंद्रित करती हैं। क्रेडेंशियल, पासवर्ड, गुप्त प्रश्न और बुनियादी चेहरे की पहचान पर आधारित सत्यापन तकनीकें कम प्रभावी हो गई हैं। आवाज़ों और छवियों को आसानी से उपलब्ध ऑनलाइन डेटा से संश्लेषित किया जा सकता है।

प्रभावी रणनीतियों को अधिक समग्र दृष्टिकोण अपनाना चाहिए। वे मानते हैं कि प्रवेश बिंदु पर चेहरों और आवाज़ों की नकल की जा सकती है, इसलिए वे आपके नेटवर्क गतिविधि में असामान्यताओं की तलाश करते हैं। क्या आप कहां और कब लॉग इन करते हैं, इसमें कोई बदलाव है? क्या आपके यात्रा व्यवहार में कोई बदलाव आया है?

इसे लाखों या अरबों उपयोगकर्ताओं से गुणा करें। आप वास्तविक समय में उभरती धोखाधड़ी की प्रवृत्तियों को देख सकते हैं।

डेटावाइज़र पूरे घर की सुरक्षा कैसे करता है

ज़ी ने कहा कि डेटावाइज़र सामने के दरवाज़े को सुरक्षित करता है, लेकिन यह घर के हर कमरे पर समान रूप से ध्यान केंद्रित करता है। पूरे उपयोगकर्ता अनुभव के दौरान सुरक्षा का एक निरंतर स्तर होना चाहिए।

उस फोकस के साथ, निरंतर गतिविधि की निगरानी होती है। मोटे तौर पर तुलना करने पर हमलावर ऐसे सुराग छोड़ते हैं जो उनकी गतिविधि को उपयोगकर्ता से अलग करते हैं।

झी ने कहा, "मैं दरवाजे पर ताला लगा सकता हूं, लेकिन आपको घर के चारों ओर लगे सेंसर को देखना होगा।" “वे कहां से फोन करते हैं? वे कब लेन-देन करते हैं? वे कितने का लेन-देन करते हैं और नेटवर्क का मूल स्रोत क्या है? वे उससे बच नहीं सकते; उनके पास वे चीज़ें होनी चाहिए।”

कोई चांदी की गोली नहीं है

ज़ी का मानना ​​है कि पासकी और सत्यापित डिजिटल पहचान का अपना स्थान है। वे सामने के दरवाज़ों पर अधिक शक्तिशाली ताले बनाते हैं। दृष्टिकोणों का एक पारिस्थितिकी तंत्र घर के बाकी हिस्सों की भी सुरक्षा करता है। डेटाविज़र अपनी सेवाओं को बढ़ाने के लिए भागीदारों की एक श्रृंखला के साथ काम करता है।

"कोई चांदी की गोली नहीं है," ज़ी ने स्वीकार किया। "हमलावरों के लिए मानक बढ़ाते समय हमें इन सभी को एक साथ रखना होगा।"

और एक ऐसा कारक है जिससे दुनिया की कोई भी प्रणाली लोगों की रक्षा नहीं कर सकती है - स्वयं से। तकनीक को मौका मिलने से पहले फ़िशिंग घोटाले और इसी तरह की चाल के शिकार।

ज़ी ने कहा, "हमलावरों को ताला तोड़ने की ज़रूरत नहीं है।" "वे लोगों को तोड़ सकते हैं।"

क्या सुरक्षा उपायों को बेहतर बनाने के लिए बड़े डेटा पूल तक सुरक्षित रूप से पहुंचने के लिए खुले डेटा उपायों और एन्क्रिप्शन तकनीकों के माध्यम से अवसर हैं? हैं, लेकिन प्रगति करना आसान है।

"मुझे नहीं लगता कि हमारे पास डेटा की कमी है," ज़ी ने कहा। “हर किसी के पास बहुत सारा डेटा है, है ना? कुछ दिलचस्प बात यह है कि हर किसी के पास साझा करने से पहले ही अपने डेटा से बहुत कुछ निकालने के लिए होता है। यहीं पर मुझे लगता है कि एन्क्रिप्शन गोपनीयता की प्रतीक्षा करते हुए हम अभी भी कम जोखिम वाले फल प्राप्त कर सकते हैं।

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2023 डेटावाइज़र के लिए एक बड़ा साल था। दिसंबर में, उन्होंने ट्विलियो के साथ एकीकरण की घोषणा की जो ग्राहकों को अंतिम-उपयोगकर्ता प्रमाणीकरण और सत्यापन क्षमताओं के माध्यम से बढ़ी हुई धोखाधड़ी सुरक्षा प्रदान करता है। डिजिटल बैंकिंग धोखाधड़ी निगरानी प्रदान करने के लिए NYMBUS द्वारा डेटाविज़र को चुने जाने के कुछ सप्ताह बाद ऐसा हुआ।

गर्मियों में, DataVisor ने प्रासंगिक ख़तरे की ख़ुफ़िया जानकारी को एक ही प्लेटफ़ॉर्म पर केंद्रीकृत करने के लिए Q6 साइबर, एक साइबर और धोखाधड़ी ख़तरे वाली ख़ुफ़िया कंपनी से हाथ मिलाया। डेटावाइज़र ने अपने ग्राहकों को धोखाधड़ी से बेहतर सुरक्षा प्रदान करने के लिए मई में DCI के साथ एक नई साझेदारी की।

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• स्रोत: https://www.fintechnexus.com/datavisor-protects-the-entire-house-from-fraud/