AI技术帮助检测身份欺诈的五大应用场景

二零二零年至二零二二年，身份欺诈造成的安全威胁保持快速增长。调查数据显示，仅去年，美国企业组织就因身份欺诈造成了超过200亿$的财务损失，每14秒发生一次身份欺诈。其中，合成身份欺诈是目前增长最快的身份欺诈模式。网络攻击者将伪造的信息数据整合到一些真实的用户信息中，产生虚假身份或合成身份，对传统的欺诈检测模型构成严重威胁。

在巨大商业利益的推动下，身份欺诈模式不断演变，欺诈威胁分析师筋疲力尽。由于现有的欺诈发现模型缺乏实时可见性，难以实现广泛的监测数据综合分析。因此，现有的欺诈预防模型技术BAR43S无法通过身份验证为组织构建新的安全边界。对于企业组织来说，有必要尽快部署更有效的应用程序和工具，以应对日益严重的身份威胁。

在提高身份欺诈验证识别率的同时，降低误报率并不容易。身份安全制造商正试图以不同的方式使用不同的身份安全制造商，AI技术和机器学习模型实现了这一目标，但技术概念基本相同，即通过持续的模型培训和根据业务场景设置信任指标（trustscore），结合结构化机器学习和非结构化机器学习，快速匹配合适的风险评估分数，验证新账户的合法性和安全性。

为了更好地应对身份欺诈的威胁，需要为安全分析师提供更有洞察力的智能分析工具，以识别基于约束规则的更潜在的身份欺诈风险。这需要通过AI自动化技术，更好地训练和监督机器学习算法，识别现有欺诈检测技术无法检测到的异常，辅以非监督机器学习技术，探索可疑身份发现的新模式。以下是目前的情况AI技术帮助检测身份欺诈的五大应用场景:

1.使身份控制策略更可靠

为了促进业务发展，客户通常优先考虑在线服务，做好身份验证和识别，有效保护客户的隐私信息。但现实是，合成欺诈可以避免大多数欺诈预防技术，而不保证身份信任分数。因为如果不是基于交易的长期分析，结合实时信任身份管理和信任身份模型，就很难提供准确的身份信任评估。

通过使用AI技术、账户信任和用户体验（UX）高效结合，使企业制定的身份控制策略真正发挥作用。通过高效结合。AI系统实时评估身份账户的可信度，有助于防止欺诈分析师根据约束创建更有效的规则和工作流程，节省时间，提高检测效率。

2.实现身份证明、欺诈检测与用户身份验证的协同能力

目前，身份证明、欺诈检测和用户身份验证三种策略往往相互孤立。现在需要。AI只有提供上下文智能，组织才能充分了解客户实体所面临的所有风险。致力于欺诈检测意味着它将是一种欺诈检测。AI分析能力集成到欺诈识别的整体技术架构中。

为了提高身份欺诈、欺诈检测和用户验证的准确性，我们需要打破不同系统之间的障碍。为了成功地打击合成欺诈，该组织需要一个集成的端到端平台。可分析的数据越丰富，就越有代表性，就越有可能发现合成身份欺诈。波士顿联邦储备银行安全支付策略负责人JimCunha表示：“如果组织采用结合人工数据分析和技术数据分析的分层欺诈缓解方法，则更有可能识别新的身份欺诈。此外，内部信息共享和与支付行业其他部门的信息共享可以帮助组织了解不断变化的身份欺诈技术。”

3.根据身份实时发现异常行为

基于身份的交易数据培训模型可以为每笔交易提供实时风险评分，识别交易行为是否异常，从而更有针对性地识别身份欺诈。企业在评估欺诈检测平台时，应寻找结合监督机器学习和非监督机器学习技术的解决方案，提高异常行为的识别能力。目前，一些先进的欺诈预防和识别验证平台可以动态构建卷积神经网络，并继续从机器学习算法的实时识别数据中进行更深入的识别“学习”。

4.帮助零信任技术应用于欺诈预防平台

做好零信任战略对减少和消除身份欺诈至关重要。零信任的核心概念应成为有效欺诈预防策略的基本要求。企业应从多因素身份验证入手，有选择地应用AI机器学习应对复杂的挑战。

如果获得零信任的核心原则（包括最小特权访问、身份和访问管理、微分段和特权访问管理）AI在支持下，欺诈的成功将迅速减少。身份已成为最常见的威胁暴露，企业组织需要将智能身份验证作为零信任框架的基本工作之一。

5.科学优化保护策略，确保业务连续性

误报是数字业务中断的主要原因之一。身份欺诈分析师经常面临的一个矛盾是，身份控制策略的设置不仅可以防止欺诈损失，而且可以保证数字业务的正常发展。欺诈分析师不能根据自己的感受设置情感保护策略，而是可以根据监督学习和非监督学习能力寻求帮助AI战略优化方法。此外，基于AI欺诈识别率模型可以有效减少误报，这意味着不仅减少了分析师的人力投入，而且保证了更好的客户体验。