Предотвращение и обнаружение мошенничества: Почему "реальное время" - это только половина истории

Те, кто управляет SaaS-платформой, цифровым агентством или финтех-стартапом, наверняка хорошо знакомы с проблемой обнаружения мошенничества в режиме реального времени. На бумаге это идеальное решение. Но в современном постоянно меняющемся климате мошенничества этого уже недостаточно, особенно с развитием инструментов искусственного интеллекта. Дело в том, что современные мошенники не могут спокойно почивать на лаврах после каждой одержанной победы. Становясь быстрее, умнее и адаптивнее, они продолжают развиваться, чтобы оставаться впереди. 

Что такое предотвращение мошенничества в режиме реального времени?

Предотвращение мошенничества в реальном времени - это процесс обнаружения и пресечения мошеннических действий в момент их совершения, до того, как будет нанесен ущерб. Для предотвращения мошенничества в режиме реального времени используются автоматизированные системы, машинное обучение и непрерывный мониторинг, позволяющие мгновенно анализировать транзакции, логины и сообщения. Она выявляет подозрительные модели поведения, например необычные места входа в систему, аномальные объемы транзакций или поддельные отправители электронной почты, и моментально блокирует или помечает их.

Данные в режиме реального времени играют большую роль в обнаружении мошенничества. Но это не то же самое, что предотвращение мошенничества, которое начинается задолго до того, как прозвучит сигнал тревоги. Предиктивные системы используют контекст, поведенческие модели и инструменты, которые обучаются с течением времени. Многие отраслевые эксперты рассматривают обнаружение в режиме реального времени как первую линию обороны, но не как полный ответ. По их мнению, для создания долгосрочной защиты вам потребуется решение для предотвращения и обнаружения мошенничестваКогда эти два элемента работают вместе, у вас будет больше шансов в этой бесконечной игре в кошки-мышки.

Почему обнаружение мошенничества в режиме реального времени не является полным ответом

Мошенники никогда не успокаиваются и постоянно проверяют ваши системы. Для этого используются украденные учетные данные, подмена IP-адресов или просто имитация поведения человека. Хотя оповещения в режиме реального времени могут выявить такие очевидные атаки, как несколько неудачных входов в систему или несовпадение данных кредитной карты, более тонкие развивающиеся схемы обнаружить бывает непросто.

Такие виды мошенничества требуют долгосрочного анализа. К сожалению, модель обнаружения мошенничества, в которой отсутствуют исторические данные или профилирование поведения, с трудом отличит лояльного клиента, совершившего необычную покупку, от мошенника, проверяющего украденную информацию. 

Контекст - недостающий элемент

Простой способ предотвращения мошенничества похож на фильм о преступлении. Каждый пользователь оставляет свой собственный цифровой след. Это могут быть такие вещи, как привычки входа в систему или время проведения транзакций. Когда вы соединяете все эти улики вместе, они показывают четкую схему, которая может помочь вам предсказать мошенничество до того, как оно произойдет. Примерно как "полиция предварительного расследования" в фильме Стивена Спилберга "Отчет о положении меньшинства". 

Благодаря интегрированной аналитике и историческим данным предиктивное обнаружение мошенничества превращается в проактивное предотвращение мошенничества. Распознавая слабые места и предугадывая тенденции, современное решение для обнаружения мошенничества делает гораздо больше, чем просто блокирует рискованные платежи. Оно также учится и совершенствуется, чтобы со временем создать более совершенную систему обнаружения.

Создание комплексной системы предотвращения мошенничества

Данные в реальном времени - это лишь один из многих уровней защиты от мошенничества. Вот четыре основных способа, с помощью которых все они объединяются в непрерывный цикл защиты

• Мгновенное обнаружение: Мгновенно обнаруживает и пресекает текущие атаки, такие как фишинг или тестирование карт.
• Поведенческий анализ: Учится понимать профили с течением времени, чтобы отделить "нормальные" от "подозрительных".
• Петли обратной связи: Подтвержденные случаи мошенничества возвращаются в модели для повышения точности прогнозирования.
• Адаптивный скоринг: Оценка рисков постоянно обновляется на основе новых данных и тенденций пользователей.

Помните, что речь идет не только об обнаружении мошенничества, но и о предотвращении, основанном на обучении, которое изучает реальные угрозы и соответствующим образом эволюционирует.

Общие недостатки систем обнаружения мошенничества в режиме реального времени

К сожалению, даже самые лучшие решения, работающие в режиме реального времени, имеют свои слабые стороны. Они могут подвести в любой момент, особенно если работают изолированно. Вот несколько примеров:

• Ложноположительные результаты: Случайное блокирование законных пользователей может обойтись дороже, чем само мошенничество.
• Усталость от правил: Новые угрозы или меняющееся поведение клиентов требуют гибких правил.
• Силосы данных: Не связанные между собой системы не позволяют достаточно быстро обмениваться информацией.
• Ограниченный обмен разведывательной информацией: Приводит к распространению мошенничества в смежных отраслях, а не только в рамках одной платформы.

Чтобы устранить эти пробелы, требуется сотрудничество и свободный обмен данными между всеми системами, от обработки платежей до поддержки клиентов.

Почему проактивное обнаружение мошенничества сокращает долгосрочные расходы

Когда речь идет о мошенничестве, правда заключается в том, что его предотвращение в долгосрочной перспективе обходится гораздо дешевле, чем обнаружение. Например, согласно исследованиям Juniper Research, глобальные потери от онлайн-мошенничества, вызванные в основном автоматизацией и кражей учетных данных могут превысить 362 миллиарда долларов в период с 2023 по 2028 год.. Поэтому, если ваша компания полагается исключительно на оповещения в режиме реального времени, вы можете в итоге отреагировать на уже произошедшее мошенничество. Однако с помощью упреждающей профилактики вы сможете сократить эти потери до того, как они произойдут.

Межотраслевые данные: Скрытое преимущество

В целом мошенничество не происходит в одиночку. Во многих случаях нарушение данных в одной компании может привести к созданию синтетического идентификатора в другой. Именно поэтому обмен информацией так важен, поскольку он помогает системам учиться на примере атак в разных отраслях. Например, мошенничество в FinTech может впоследствии проявиться как злоупотребление учетными записями SaaS. Обмен данными также способствует соблюдению таких стандартов, как контрольные списки соответствия требованиям кибербезопасности для электронной почты и платформ обмена сообщениями, что способствует повышению осведомленности о кросс-платформенности.

Где безопасность электронной почты встречается с транзакционным мошенничеством

Несомненно, самым распространенным способом мошенничества в Интернете является электронная почта. Будь то фишинг или сбор учетных данныхподавляющее большинство атак начинается с простого использования почтового ящика. Изучение того, как улучшить стандарты безопасности электронной почты, может повысить устойчивость к мошенничеству. Чтобы обеспечить надежную защиту электронной почты, обратите внимание на мониторинг транзакций и увяжите его с защитой электронной почты.

Заключительные размышления: Реальное время + прогнозирование = устойчивое предотвращение мошенничества

Будущее обнаружения мошенничества состоит из двух частей, работающих синхронно: инструменты реального времени для выявления непосредственных рисков и предиктивная аналитика для выявления медленно развивающихся мошеннических схем. Они должны работать вместе, используя обратную связь, адаптивный скоринг и общие интеллектуальные данные. Конечно, мошенничество не исчезнет в ближайшее время. 

Более того, с развитием искусственного интеллекта мошенники получат доступ к еще большему количеству инструментов. Но и защитники тоже. Благодаря сочетанию мониторинга в режиме реального времени и глубокого изучения поведения можно создать более совершенные системы защиты от мошенничества, которые будут не просто реагировать, а предвидеть.

• О сайте
• Последние сообщения

Ахона Рудра

Эксперт по безопасности доменов и электронной почты в PowerDMARC

Аона - менеджер по маркетингу в PowerDMARC, имеет более чем 5-летний опыт написания статей на темы кибербезопасности, специализируясь на безопасности доменов и электронной почты. Ахона получила диплом о высшем образовании по специальности "Журналистика и коммуникации", а с 2019 года начала работать в сфере безопасности.

Последние сообщения Ахона Рудра (см. все)

• Топ-7 лучших инструментов проверки электронной почты для безопасной доставки - 28 ноября 2025 г.
• CNAME против A Record: Какую DNS-запись следует использовать? - 18 ноября 2025 г.
• DMARC MSP Case Study: Как PowerDMARC защищает домены клиентов Amalfi Technology Consulting от спуфинга - 17 ноября 2025 г.