PayPal通过人工智能技术增强交易安全
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【天极网家电频道】麻省理工科技评论(MIT Technology Review)就PayPal如何通过深度学习等人工智能技术抵御欺诈风险对PayPal全球风险科学高级主管王辉博士进行了采访。文章解释了PayPal如何通过对历史和最新交易数据的深度实时分析来定义欺诈模式并判别欺诈行为。
对PayPal来说,如果一个美国的账户在中国或者世界上其他任何一个地方登录都可能是一个欺诈信号。在不断深化对深度学习这一人工智能技术的应用后,PayPal的风控系统可以没有误判地捕捉潜在欺诈行为。深度学习技术通过对用户历史购买数据的挖掘,并比对数据库中预存的欺诈行为模式,可以精准地分析可疑交易是否正常,比如识别出一系列看似可疑的交易其实是一名国际航线机长的正常购物行为。
去年一年有来自超过1.7亿用户、价值2350亿美金的40亿笔交易在PayPal平台上发生,从网络安全的角度考虑,PayPal一直面临着欺诈行为的攻击。欺诈行为随时都可能发生,用户可能在不经意间就在钓鱼邮件中泄露了身份信息。为了解决这个问题,PayPal很重视对交易实时精准的分析。
如果一系列在便利店的小额交易被发现是欺诈交易,这就成为了一个欺诈模式,也被定义为一个特征或一个可以用来实时阻止符合相同模式交易行为的规则。PayPal全球风险科学高级主管王辉博士说:“PayPal现在有上千个欺诈特征,当我们在2013年刚开始使用现在的风控系统时,只有上百个特征。”
基于这些特征,如果现在同时有来自不同账户的相同订单,PayPal可以区分出是朋友们一起在买演唱会门票还是一批被盗账号的欺诈交易。这些计算分析都是在公司内部完成的,来规避依赖于云服务供应商而可能存在的任何延迟。王辉博士说:“PayPal运营至今,积累了16年的用户历史数据库,对其中上千个欺诈特征进行的搜索匹配都需要在少于一秒的时间内完成。深度学习和其他人工智能技术已经变成了唯一可以应对最新风险的方法。”
使用这些前沿技术使PayPal的欺诈率保持在一个非常低的数值。根据LexisNexis(世界著名的数据库)的一个调查,PayPal的欺诈率是所有交易额的0.32%,这比卖家平均面临的1.32%欺诈率要低很多。
PayPal不是唯一通过深度学习增强网络安全的公司。以色列初创公司Deep Instinct应用深度学习的技术来识别恶意软件并认为深度学习比传统的手段有效1.2倍。信息安全公司FireEye的创始人Ashar Aziz先生曾说他的公司用深度学习来解决几乎所有的问题,包括侦查网络入侵及根除网络钓鱼攻击。 他也表示如果公司之间可以共享针对网络攻击和欺诈的数据库,那么每个公司都将有更多的数据和更强的数据处理能力,从而能够更好地增强网络安全。
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