Lindungi rumah dari penipuan, bukan hanya pintu depan

Banyak perusahaan keamanan yang dapat mengunci pintu depan Anda, namun Penglihatan Data pendiri dan CEO Yinglian Xie mengatakan fokus pada setiap area rumah adalah strategi yang jauh lebih efektif untuk memerangi penipuan. DataVisor menggabungkan kemampuan pembelajaran mesin terapan, alur kerja investigasi, dan jaringan intelijen lebih dari empat miliar akun untuk memberikan sinyal, wawasan, dan perlindungan penipuan secara real-time.

Xie sudah lama bekerja dengan pembelajaran mesin. Ketika masyarakat semakin terdigitalisasi, dia melihat para penyerang mengubah taktiknya. Hal ini membuat perusahaan menjadi rentan. 

Bagaimana AI berevolusi untuk melawan penipuan

Kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin diperlukan. Xie melihat itu digabungkan dengan asli cloud teknologi, membayangkan perpaduan tersebut tertanam dalam platform untuk secara proaktif melawan penipuan.

Dia mengatakan kecerdasan buatan telah menjadi kontributor yang lebih berguna dalam pemberantasan penipuan. Versi awal didasarkan pada data dan dilatih berdasarkan data historis. Manusia menganalisis serangan, menentukan bagaimana serangan tersebut menyimpang dari normal, dan menentukan seperangkat aturan. Pendekatan seperti ini kurang optimal, berdasarkan pengalaman, dan rawan kesalahan.

Strategi reaktif tidak efektif ketika dihadapkan pada vektor serangan baru. Tanpa sejarah, mereka terjebak. Mengingat beberapa penipuan tidak dilaporkan, database tidak lengkap.

“Di situlah kami ingin menerapkan AI,” kata Xie.

Model tersebut didasarkan pada pembelajaran mesin yang diawasi. Model berdasarkan pembelajaran mesin tanpa pengawasan mengatasi kekurangan pelabelan tipe data. Model-model ini mengidentifikasi pengelompokan alami. Xie mengatakan ini adalah cara ampuh untuk mendeteksi jenis penipuan yang tidak diketahui.

AI generatif akan semakin meningkatkan pemberantasan penipuan – di kedua sisi

Saat ini, AI generatif bahkan lebih canggih lagi. Teknologi ini mengubah pengetahuan manusia menjadi model dengan lebih cepat melalui kemampuan pemrosesan datanya. Langkah selanjutnya adalah model AI generatif memberikan hasil yang dapat dijelaskan.

Xie mengatakan AI generatif membantu mengatasi kekuatan gesekan dan pengalaman pengguna yang saling bersaing. Jika teknologinya bagus tetapi disertai gesekan, tidak ada yang akan menggunakannya. Hal yang sama berlaku jika itu buruk tapi cepat.

Masalah besarnya adalah penipu juga memiliki akses terhadap AI generatif. Hal ini memungkinkan mereka melakukan kampanye di luar tahap otorisasi, yang menjadi fokus banyak perusahaan. Teknik verifikasi berdasarkan kredensial, kata sandi, pertanyaan rahasia, dan pengenalan wajah dasar dianggap kurang efektif. Suara dan gambar dapat disintesis dari data online yang tersedia.

Strategi yang efektif harus mengadopsi pendekatan yang lebih holistik. Mereka berasumsi wajah dan suara dapat ditiru di titik masuk, sehingga mereka mencari kelainan pada aktivitas jaringan Anda. Apakah ada perubahan di mana dan kapan Anda login? Apakah ada perubahan dalam perilaku perjalanan Anda?

Lipat gandakan dengan jutaan atau miliaran pengguna. Anda dapat melihat tren penipuan yang muncul hampir secara real-time.

Bagaimana DataVisor melindungi seluruh rumah

Xie mengatakan DataVisor mengamankan pintu depan, tetapi fokusnya sama pada setiap ruangan di rumah. Harus ada tingkat perlindungan yang konstan sepanjang pengalaman pengguna.

Dengan fokus itu, ada pemantauan aktivitas secara konstan. Penyerang meninggalkan petunjuk yang membedakan aktivitas mereka dengan aktivitas pengguna jika dibandingkan secara luas.

“Saya bisa memasang kunci di pintu, tapi Anda harus melihat sensor di sekitar rumah,” kata Xie. “Dari mana mereka menelepon? Kapan mereka bertransaksi? Berapa jumlah transaksinya, dan dari mana asal jaringannya? Mereka tidak dapat menghindari hal itu; mereka harus memiliki barang-barang itu.”

Tidak ada solusi terbaik

Xie yakin kunci sandi dan identitas digital terverifikasi memiliki tempatnya masing-masing. Mereka membuat kunci yang lebih kuat di pintu depan. Ekosistem pendekatan juga melindungi bagian lain rumah. DataVisor bekerja dengan serangkaian mitra untuk meningkatkan layanannya.

“Tidak ada solusi yang tepat,” Xie mengakui. “Kita harus menyatukan semua ini sambil meningkatkan standar bagi para penyerang.”

Dan ada satu faktor yang tidak dapat dilindungi oleh sistem mana pun di dunia, yaitu diri mereka sendiri. Penipuan phishing dan sejenisnya menipu korban sebelum teknologinya sempat.

“Penyerang tidak perlu mendobrak kuncinya,” kata Xie. “Mereka bisa menghancurkan orang.”

Apakah ada peluang melalui langkah-langkah data terbuka dan teknik enkripsi untuk mengakses kumpulan data yang lebih besar dengan aman guna meningkatkan langkah-langkah keamanan? Memang ada, tapi ada kemajuan yang lebih mudah yang bisa didapat.

“Saya rasa kami tidak kekurangan data,” kata Xie. “Semua orang punya banyak data, kan? Salah satu dampak positifnya adalah setiap orang memiliki banyak hal untuk ditambang dari data mereka bahkan sebelum mereka membagikannya. Di situlah saya pikir kita masih bisa mengambil tindakan sambil menunggu privasi enkripsi.”

Baca juga:

2023 adalah tahun besar bagi DataVisor. Pada bulan Desember, mereka mengumumkan integrasi dengan Twilio yang memberikan perlindungan penipuan yang ditingkatkan kepada pelanggan melalui kemampuan otentikasi dan verifikasi pengguna akhir. Hal ini terjadi beberapa minggu setelah NYMBUS memilih DataVisor untuk menyediakan pemantauan penipuan perbankan digital.

Selama musim panas, DataVisor berjabat tangan dengan Q6 Cyber, sebuah firma intelijen ancaman siber dan penipuan, untuk memusatkan data intelijen ancaman yang relevan dalam satu platform. DataVisor menandai kemitraan baru dengan DCI pada bulan Mei untuk lebih melindungi pelanggan DCI dari penipuan.

.pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .box-header-title { font-size: 20px !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .box-header-title { font-weight: bold !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .box-header-title { color: #000000 !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .pp-author-boxes-avatar img { border-style: none !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .pp-author-boxes-avatar img { border-radius: 5% !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .pp-author-boxes-name a { font-size: 24px !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .pp-author-boxes-name a { font-weight: bold !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .pp-author-boxes-name a { color: #000000 !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .pp-author-boxes-description { font-style: none !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .pp-author-boxes-description { text-align: left !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .pp-author-boxes-meta a span { font-size: 20px !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .pp-author-boxes-meta a span { font-weight: normal !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .pp-author-boxes-meta { text-align: left !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .pp-author-boxes-meta a { background-color: #6adc21 !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .pp-author-boxes-meta a { color: #ffffff !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .pp-author-boxes-meta a:hover { color: #ffffff !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .ppma-author-user_url-profile-data { color: #6adc21 !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .ppma-author-twitter-profile-data span, .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .ppma-author-twitter-profile-data i { font-size: 16px !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .ppma-author-twitter-profile-data { background-color: #6adc21 !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .ppma-author-twitter-profile-data { border-radius: 50% !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .ppma-author-twitter-profile-data { text-align: center !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .ppma-author-linkedin-profile-data span, .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .ppma-author-linkedin-profile-data i { font-size: 16px !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .ppma-author-linkedin-profile-data { background-color: #6adc21 !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .ppma-author-linkedin-profile-data { border-radius: 50% !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .pp-author-boxes-recent-posts-title { border-bottom-style: dotted !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .pp-multiple-authors-boxes-li { border-style: solid !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .pp-multiple-authors-boxes-li { color: #3c434a !important; }

• Konten Bertenaga SEO & Distribusi PR. Dapatkan Amplifikasi Hari Ini.
• PlatoData.Jaringan Vertikal Generatif Ai. Berdayakan Diri Anda. Akses Di Sini.
• PlatoAiStream. Intelijen Web3. Pengetahuan Diperkuat. Akses Di Sini.
• PlatoESG. Karbon, teknologi bersih, energi, Lingkungan Hidup, Tenaga surya, Penanganan limbah. Akses Di Sini.
• PlatoHealth. Kecerdasan Uji Coba Biotek dan Klinis. Akses Di Sini.
• Sumber: https://www.fintechnexus.com/datavisor-protects-the-entire-house-from-fraud/