申请欺诈

随着用户数据泄露事件的激增,欺诈者越来越多地利用被盗身份或伪造身份来创建欺诈帐户。DataVisor无监督机器学习引擎能够分析各类欺诈进件和申请之间的隐藏关联,即使单一进件并无可疑迹象的情况下也能成功发现欺诈。这意味着DataVisor能够在无需训练数据或者标签的前提下实时阻止申请和进件欺诈,以防止后续损失。

申请试用

欺诈者如何进行申请欺诈并规避检测

IP变更

攻击者利用设备代理、VPN、或云服务等手段逃避基于IP或位置的黑名单和基于规则的检测系统

大规模免费邮件注册

欺诈者利用常用的、免费的电子邮件大量注册看似正常的虚假帐户,以此用来实施攻击或将这些账号转售给其它欺诈者。

脚本化登录

攻击者利用复杂脚本执行大规模攻击,以伪装来自众多不同区域的大量用户。

设备混淆

欺诈者利用移动设备刷机、虚拟机等方式伪装各类来自不同设备的登录活动。

为何需要用无监督机器学习阻止申请欺诈

随着个人身份信息的广泛泄露,欺诈者很容易就利用被盗或伪造身份进行帐户申请。通过组合被盗信息,欺诈者能够创建出近乎完美的虚假身份来实行欺诈,且不会造成任何真实用户申诉。再加上先进的大规模注册技术,这些伪造帐户看起来完全合法,单个查看时不会引起传统检测方案的警觉。DataVisor无监督机器学习引擎能够同时分析所有帐户,并在单一帐户并不存在可疑迹象的前提下,发现各欺诈帐户之间存在的隐藏关联,从而有效检测申请或进件欺诈。

高准确性与高覆盖率

无监督机器学习能有效检测整个犯罪团伙,实现高检测准确度与高覆盖率。

检测未知威胁

无监督机器学习无需训练数据或标签,即可自动发现新的、不断变化的攻击模式。

提升客户体验

无监督机器学习能准确识别合法用户并减少对其认证步骤,从而提升正常客户体验。

了解DataVisor公司如何打击申请欺诈

白皮书

了解各大规模网络犯罪活动团伙中所使用的技术手段与攻击行为。

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案例研究

了解美国某大型银行如何利用DataVisor无监督机器学习减少欺诈银行账号申请。

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简介

了解无监督机器学习技术如何打击申请和进件欺诈及其它形式的金融欺诈活动。

下载简介

欺诈检测解决方案

无监督机器学习引擎

运用业内最先进的无监督学习技术,同时分析数以亿计的账户和事件,无需标签或训练数据, 预测新型未知威胁。

有监督机器学习引擎

使用行业领先的有监督机器学习算法,结合客户提供的标签来增强检测,与无监督机器学习检测形成互补。

自动规则引擎

自动迭代规则,降低维护成本并使结果更易理解。

DataVisor全球信誉库

汇总并分析来自各行业数十亿用户的信息来计算最广泛的各类数字指纹和信号。

通过帐户关联可视图可发现各恶意帐户之间存在的隐藏关联

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申请和进件欺诈行业动态

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创建和隐藏虚假账户比您想象的要容易得多。 无论是内部人员创建新账户以达到销售目标,还是外部欺诈者实施身份盗窃,虚假帐户已经成为任何面向用户类企业的一大挑战,而且越来越难以应对。

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用户账户欺诈的地下黑产|虚假帐户与帐户欺诈

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