Фаззи Лоджик Лабс помогает отслеживать кибермошенничество с бонусными системами и картами лояльности

Рис.1. Схема работы антифрод системы Smart Fraud Detection

Правила настраиваются по маркированию подозрительной активности или известными шаблонам атак используя параметры конкретных действий клиента и/или сотрудника и анализ динамически рассчитываемых объектов. Методы машинного обучения позволяют эффективно выявлять аномалии в поведении клиентов и сотрудников организации, не требуя длительной настройки и поддержки, автоматически адаптируются к изменяющемся шаблонам атак злоумышленников.

Работа с динамическими профилями включает в себя объекты хранения для описания неограниченного количества элементов и и массивы максимального количества/заданной глубины данных. Это позволяет

• строить профили объектов: пользователь, пользо- вательское устройство, карта, геолокация события, сотрудник, магазин, вид покупки и т.п.;
• отслеживать типичные и нетипичные параметры, наиболее важные и частые взаимодействия между объектами;
• профилировать на основании операций с «движением баллов» и прочих событий (например, изменение персональных данных, регистрация мобильного приложения).

Таб. 2. Описание подозрительной/фродовой активности

Для защиты программ лояльности крупных ритейлеров, банков, девелоперов, компания Фаззи Лоджик Лабс использует отработанные технологии для контроля внешнего и внутреннего мошенничества в финансовом секторе. Атаки на программы лояльности не менее разнообразны и изощренны, чем мошенничество в банковских системах. В них задействованы не только внешние «акторы», но и, во многих случаях, сами сотрудники организации.

Подробнее читайте здесь.