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人工智能在金融網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的十大實際應(yīng)用

人工智能
雖然傳統(tǒng)上金融風(fēng)險職能是防范貸款申請欺詐,但防范貸款申請欺詐才是核心安全問題。人工智能模型可以分析數(shù)千個傳統(tǒng)和替代數(shù)據(jù)點,從而創(chuàng)建更準(zhǔn)確的信用風(fēng)險概況,顯著降低機(jī)構(gòu)違約和申請欺詐的風(fēng)險。

雖然“人工智能”已成為一個無處不在的流行詞,但它對金融機(jī)構(gòu)安全的實際影響卻是實實在在的,并且與日俱增。本文將撥開炒作的迷霧,詳細(xì)介紹人工智能在現(xiàn)實世界中最重要的十大應(yīng)用,這些應(yīng)用目前正在改變金融網(wǎng)絡(luò)安全運營,涵蓋從欺詐預(yù)防到威脅情報與合規(guī)的各個領(lǐng)域。

人工智能與金融網(wǎng)絡(luò)安全的融合已遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出理論探討,進(jìn)入了實際應(yīng)用階段,影響深遠(yuǎn)。對于銀行業(yè)和金融科技領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者而言,了解人工智能在哪些領(lǐng)域能夠帶來真正的價值,對于戰(zhàn)略規(guī)劃和投資至關(guān)重要。問題不再是是否使用人工智能,而是如何最有效地利用它。

以下是人工智能在當(dāng)今金融領(lǐng)域安全方面發(fā)揮決定性作用的十大應(yīng)用。

1. 先進(jìn)的欺詐檢測和預(yù)防

這或許是人工智能在金融領(lǐng)域最成熟的應(yīng)用。機(jī)器學(xué)習(xí)模型可以實時分析數(shù)百萬筆交易,識別出傳統(tǒng)基于規(guī)則的系統(tǒng)可能遺漏的細(xì)微異常。通過為每位用戶建立獨特的行為基準(zhǔn)——從交易時間和規(guī)模到地理位置和設(shè)備生物識別等方方面面——人工智能可以以驚人的準(zhǔn)確度標(biāo)記出賬戶盜用或合成身份欺詐的異常跡象。

2. 反洗錢(AML)模式識別

洗錢者利用復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)和交易模式來掩蓋其非法活動。人工智能擅長在海量分散的數(shù)據(jù)集中“串聯(lián)”線索。它可以識別實體和交易之間錯綜復(fù)雜、難以察覺的關(guān)系,從而揭示復(fù)雜的洗錢團(tuán)伙,使機(jī)構(gòu)能夠超越簡單的交易監(jiān)控,實現(xiàn)監(jiān)管機(jī)構(gòu)所要求的更全面的網(wǎng)絡(luò)級分析。

3.預(yù)測威脅情報分析

來自全球的威脅情報數(shù)據(jù)量之巨,對人類分析師來說難以承受。人工智能平臺可以采集和處理這些信息,并將其與機(jī)構(gòu)特定的技術(shù)堆棧和威脅特征關(guān)聯(lián)起來。最終生成的預(yù)測情報能夠突出顯示最相關(guān)、最有可能發(fā)生的威脅,使安全團(tuán)隊能夠從被動防御轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃臃烙?/p>

4. 下一代網(wǎng)絡(luò)釣魚和BEC檢測

網(wǎng)絡(luò)犯罪分子正在利用生成式人工智能 (AI) 精心策劃完美無瑕、極具說服力的魚叉式網(wǎng)絡(luò)釣魚和商業(yè)電子郵件入侵 (BEC) 攻擊。唯一有效的防御手段是人工智能驅(qū)動的防御?,F(xiàn)代電子郵件安全工具不僅使用人工智能分析關(guān)鍵詞,還分析語言風(fēng)格、發(fā)件人信譽和請求上下文,以識別那些能夠輕易繞過傳統(tǒng)過濾器的惡意電子郵件。

5.內(nèi)部威脅檢測

檢測惡意內(nèi)部人員或被盜員工賬戶極其困難。人工智能驅(qū)動的用戶和實體行為分析 (UEBA) 系統(tǒng)能夠?qū)W習(xí)網(wǎng)絡(luò)上每個用戶和系統(tǒng)的正常活動模式。當(dāng)員工突然訪問異常數(shù)據(jù)、在非正常時間登錄或嘗試提升權(quán)限時,人工智能可以標(biāo)記此類異常行為,以便立即展開調(diào)查。

6.智能安全編排和自動化(SOAR)

AI 是 SOAR 平臺真正智能化的大腦。當(dāng)觸發(fā)警報時,AI 驅(qū)動的 SOAR 系統(tǒng)可以自動使用上下文數(shù)據(jù)豐富警報,確定其嚴(yán)重程度,并啟動響應(yīng)方案(例如隔離受感染的端點或阻止惡意 IP 地址),所有這一切都無需人工干預(yù),從而顯著縮短響應(yīng)時間。

7.主動漏洞管理

并非所有漏洞都生來平等。人工智能可以幫助首席信息安全官 (CISO) 回答一個關(guān)鍵問題:“我們應(yīng)該先修補什么?” 通過分析公司特定資產(chǎn)的數(shù)據(jù)、當(dāng)前威脅行為者的策略以及特定 CVE 的可利用性,人工智能可以預(yù)測哪些漏洞對組織構(gòu)成最直接、最重大的風(fēng)險,從而制定基于風(fēng)險的高效修補策略。

8.自動化監(jiān)管合規(guī)監(jiān)控

要滿足 GDPR、PCI DSS 以及各種 SEC 規(guī)則等法規(guī)的合規(guī)性要求,需要持續(xù)的數(shù)據(jù)收集和報告。人工智能可以自動化大部分流程,持續(xù)監(jiān)控系統(tǒng)的合規(guī)性偏差,收集控制有效性的證據(jù),甚至生成報告草稿,從而顯著減輕合規(guī)團(tuán)隊的手動負(fù)擔(dān)。

9.行為生物特征認(rèn)證

人工智能超越靜態(tài)密碼,通過行為生物識別技術(shù)實現(xiàn)動態(tài)、持續(xù)的身份驗證。系統(tǒng)能夠?qū)W習(xí)用戶打字、握持手機(jī)或移動鼠標(biāo)的獨特方式。這構(gòu)建了一個被動但高度安全的身份驗證層,即使欺詐者竊取了用戶的憑證,也難以復(fù)制。

10.加強信貸和貸款風(fēng)險評估

雖然傳統(tǒng)上金融風(fēng)險職能是防范貸款申請欺詐,但防范貸款申請欺詐才是核心安全問題。人工智能模型可以分析數(shù)千個傳統(tǒng)和替代數(shù)據(jù)點,從而創(chuàng)建更準(zhǔn)確的信用風(fēng)險概況,顯著降低機(jī)構(gòu)違約和申請欺詐的風(fēng)險。

人工智能是網(wǎng)絡(luò)安全武器庫中一股用途廣泛、威力強大的力量。對于金融機(jī)構(gòu)而言,戰(zhàn)略性地?fù)肀н@些應(yīng)用已不再是一種選擇,而是在日益復(fù)雜和充滿敵意的數(shù)字世界中生存的必要條件。

責(zé)任編輯:武曉燕 來源: 豫說網(wǎng)數(shù)安
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