想象一下，由于欺詐而損失會高達150萬美元——實際上，在美國這是一家公司遭到一次財務欺詐所造成的平均損失。網(wǎng)絡安全漏洞的持續(xù)威脅正被肆無忌憚的黑客利用，這不僅對個人來說是可怕的，對企業(yè)也是如此。應對潛在欺詐風險，一個強大的、先發(fā)制人的、面向未來的系統(tǒng)是十分必要的。

不斷變化的欺詐檢測

隨著數(shù)字時代的到來，一切都發(fā)生了迅速的變化。但不幸的是，雖然技術(shù)進步在很多方面改變了我們周圍的世界，但不總是朝著好的方面發(fā)展，隨之而來的糟糕的另一面也會影響我們，甚至更加深刻。

如今與商業(yè)有關(guān)的欺詐案件增速驚人，數(shù)字技術(shù)很容易受到大規(guī)模網(wǎng)絡攻擊的影響。

物聯(lián)網(wǎng)連接世界

隨著物聯(lián)網(wǎng)(IoT)廣泛應用成為現(xiàn)實，我們現(xiàn)在生活在一個比以往任何時候都更加互聯(lián)和一體化的世界。雖然不是每個行業(yè)都全心全意地擁抱物聯(lián)網(wǎng)，但大多數(shù)行業(yè)已經(jīng)并正在努力進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型。為了快速實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型目標，許多企業(yè)略微忽略了安全方面的威脅。

雖然物聯(lián)網(wǎng)基礎設施提供了許多便利、協(xié)作和生產(chǎn)力方面的好處，但它也帶來了嚴重的安全威脅，包括對物聯(lián)網(wǎng)設備的直接攻擊以及物聯(lián)網(wǎng)設備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)隱私問題。

即使是最安全的物聯(lián)網(wǎng)設備、網(wǎng)絡和系統(tǒng)也容易受到惡意活動的影響。以下是一些迫在眉睫的網(wǎng)絡安全威脅。

1、DDoS攻擊

DDoS(分布式拒絕服務Distributed Denialof Service)攻擊涉及用冗余請求淹沒服務器，使服務器超載，使服務器離線，消耗目標服務器性能或網(wǎng)絡帶寬，從而造成服務器無法正常地提供服務。

2、物聯(lián)網(wǎng)設備泄露數(shù)據(jù)

公司或員工的敏感信息很容易通過這種方式泄露出去。對于黑客來說，獲取一個公開可訪問的設備并破壞這些物聯(lián)網(wǎng)設備并不困難。

3、可憐的加密

通信渠道可能最容易受到網(wǎng)絡攻擊。在私人或公共網(wǎng)絡上共享的未經(jīng)加密的數(shù)據(jù)可能被竊取或篡改。對于物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡來說，它為黑客攻破公司系統(tǒng)和網(wǎng)絡提供了大門。

4、敏感資料外泄

DNS中毒、從合法的應用服務器轉(zhuǎn)移和重新路由通信，以及在數(shù)據(jù)所有者不知情或未經(jīng)許可的情況下泄露敏感數(shù)據(jù)，這些都是該領(lǐng)域的重大挑戰(zhàn)。

此外，不法分子正在不斷尋找破壞物聯(lián)網(wǎng)設備和系統(tǒng)的新方法，但欺詐管理團隊仍在使用遺留系統(tǒng)和流程來管理或檢測欺詐。

據(jù)一家領(lǐng)先的BPM(業(yè)務流程管理)組織稱，企業(yè)比預期更容易遭遇欺詐案件，主要原因是:

采用單一方法進行欺詐管理——當團隊和個人在世界不同地區(qū)和地區(qū)工作時，這種方法永遠不會奏效。該方法沒有采用集中手段來進行欺詐預防和管理，而是在業(yè)務流程、功能和位置之間進行擴展。

大多數(shù)分析基于人類的知識、過去的經(jīng)驗、單一的基于規(guī)則的分析和直覺，而不是標準化的方法、最佳實踐和系統(tǒng)。

盡管如此，人工智能(AI)和機器學習(ML)為物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的欺詐檢測和防范市場注入了一劑樂觀的良藥，提供了亟需的推動力。

強化物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境

隨著企業(yè)繼續(xù)投入更多資金加強物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境，AI和ML等技術(shù)將被用于保護數(shù)據(jù)和設備，并防止攻擊。通過人工智能解決方案，可以通過持續(xù)的監(jiān)控和分析來保護寶貴的資產(chǎn)，并降低欺詐風險。

除了實時跟蹤大數(shù)據(jù)和交易，人工智能算法還可以使用預測分析來幫助企業(yè)了解過去的事件，并預測未來可能出現(xiàn)的類似潛在威脅。

物聯(lián)網(wǎng)應用中的人工智能還可以實現(xiàn)自動化決策。例如，機器學習算法不斷監(jiān)測流經(jīng)物聯(lián)網(wǎng)設備的所有流量，提供正常物聯(lián)網(wǎng)周期或行為模式的清晰圖像。這可以幫助檢測任何可疑活動，并在這些威脅顯現(xiàn)為更大的問題之前識別它們。

企業(yè)希望從過去的錯誤中吸取教訓

對于想要改善其物聯(lián)網(wǎng)生態(tài)系統(tǒng)并及早發(fā)現(xiàn)欺詐行為的企業(yè)來說，從他人的錯誤或失敗中吸取教訓至關(guān)重要。此外，理解為什么你的應用程序、設備或物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡很脆弱，容易受到欺詐，這一點至關(guān)重要。

識別這些漏洞并進行定期物聯(lián)網(wǎng)安全審計是確保您的物聯(lián)網(wǎng)不會成為欺詐者的目標獵物的關(guān)鍵。