AI, dijital ödemeleri hızla dönüştürüyor, para hareketini devrim yaratıyor ve sahtekarlık tespitini artırıyor. Bununla birlikte, siber suçlular aynı teknolojiyi, geleneksel savunmalardan kaçan derin bir dudra dolandırıcılığı, sentetik kimlikler ve uyarlanabilir sahtekarlık tekniklerini başlatmak için kullanıyor. Bu gelişen tehditleri geride bırakmak için finansal kurumlar ve genel ödeme ekosistemi, reaktif güvenliğin ötesine geçmeli ve sahtekarlığı öngören ve önleyen AI odaklı stratejileri benimsemelidir.
Yakın tarihli bir McKinsey Global araştırması, kuruluşların% 53’ünün siber güvenliği AI ile ilgili büyük bir risk olarak kabul ederken, sadece% 38’inin aktif olarak onu azaltmak için çalıştığını buldu. Hazırlıktaki bu boşluk, finansal kurumların geleneksel güvenlik yaklaşımlarından AI destekli savunmalara geçme aciliyetini vurgulamaktadır. Aşağıdaki beş yaklaşım, siber tehditlerin gelişen manzarasına karşı dijital ödemeleri güvence altına almak için bir yol haritası sunmaktadır.
1. Tahmini Güvenlik Önlemlerine İlişkiler
AI, normal kullanıcı davranışı oluşturmak için geçmiş ve gerçek zamanlı işlem verilerini analiz ederek sahtekarlığı tespit eder. Olağandışı harcama yerleri veya işlem sivri uçları gibi herhangi bir sapma bir uyarıyı tetikler. Statik kural tabanlı modellerin aksine, AI tespit tekniklerini sürekli olarak yeni dolandırıcılık yöntemlerine karşı koyar. Siber suçlular artık meşru işlem kalıplarını taklit etmek için makine öğrenimini kullanıyor ve hileli etkinliği tespit etmeyi zorlaştırıyor. AI bunu sürekli öğrenme ve adapte ederek, hileli davranışı gösteren en ince düzensizlikleri bile işaretleyerek karşı koyar. Statik modellerden farklı olarak, AI tabanlı algılama gerçek zamanlı olarak gelişir, yanlış pozitifleri azaltır ve yeni dolandırıcılık taktiklerini savunmalarına dahil eder. Milyonlarca işlemi aynı anda işleyerek, yapay zeka odaklı sahtekarlık tespiti, finansal kurumların sahtekarlık artmadan önce müdahale etmesini sağlar ve geleneksel yöntemleri aşan dinamik, kendini geliştiren bir güvenlik katmanı oluşturur.
2. Uyarlanabilir tehdit koruma protokollerinin geliştirilmesi
Finansal kurumlar sürekli bir zorlukla karşı karşıya, siber tehditler daha sofistike büyüyor ve statik güvenlik çerçeveleri devam edemiyor. Saldırganlar, otomatik kart testinden hedeflenen kimlik avı dolandırıcılığına kadar taktiklerini geliştirerek en küçük güvenlik boşluklarından bile yararlanıyor. Bu nedenle, kuruluşlar hasar yapıldıktan sonra tepki vermek yerine gerçek zamanlı olarak gelişen güvenlik önlemlerine ihtiyaç duyarlar.
AI odaklı tehdit istihbaratı, sahtekarlığın tırmanmadan önce tespit edilmesine ve durdurulmasına yardımcı olur. Ama tek başına AI gümüş bir mermi değil. En etkili güvenlik stratejileri, AI’nın hızını insan uzmanlığı ile harmanlar ve anomalilerin bağlamda tespit edilmesini ve anlaşılmasını sağlar. Yapay zeka anında geniş veri akışlarını işlerken, insan gözetimi yüksek riskli kararlar için karar verir.
Dayanıklılık önleyici savunma testi gerektirir. Siber saldırı simülasyonları ve stres testleri, sömürüden önce güvenlik açıklarını ortaya çıkarır. Hızla değişen bir dijital manzarada, uyarlama sadece bir avantaj değildir; Kimin güvende kaldığını ve kimin geride kaldığını belirler.
3. Gelişen düzenlemelere uyumu güçlendirmek
Dijital ödemelerdeki düzenleyici manzaralar, çeşitli veri koruma yasaları, AML direktifleri ve yargı alanlarında siber güvenlik yetkileri ile sürekli gelişmektedir. Uyumsuzluk, büyük para cezaları ve itibar hasarı riskiyle karşı karşıya kalır, bu da bağlılığı karmaşık hale getirir.
AI, düzenleyici izlemeyi otomatikleştirerek, ihlalleri gerçek zamanlı olarak tespit ederek ve raporlamayı basitleştirerek uyumluluğu kolaylaştırır. Öngörücü analitik, kurumların düzenleyici değişimleri öngörerek proaktif adaptasyon sağlayarak yardımcı olur. Bir Deloitte raporu, finansal kurumların% 83’ünün dolandırıcılık tespiti ve uyumluluğu için Genai’yi araştırdığını ve düzenleyici bağlılığı artırma ve finansal suçların azaltılmasındaki rolünü vurguladığını buldu.
AI ayrıca, kara para aklama ve şüpheli işlem kalıplarını belirleyerek sahtekarlık tespitini güçlendirerek finansal kurumların güçlü güvenliği korurken uyumluluk zorluklarında gezinmesini sağlar.
4. Yapay zeka ile çalışan biyometri ile kimlik doğrulamasını geliştirmek
Sentetik kimliklerin ve derin doygunluk dolandırıcılığının yükselişi, geleneksel kimlik doğrulama yöntemlerini etkisiz hale getirmiştir. Bir kez kimlik doğrulama standardı olan parolalar ve bir kerelik parolalar (OTP) artık AI güdümlü saldırılarla kolayca atlanabilir. Bununla mücadele etmek için finansal kurumlar statik kimlik bilgilerinin ötesinde ileri doğrulama tekniklerini benimsemelidir.
Yapay zeka ile çalışan biyometrik ve davranışsal kimlik doğrulama, dövülmesi zor benzersiz kullanıcı özelliklerini analiz ederek daha güvenli bir alternatif sunar. Bu sistemler, kimlikleri yüksek doğrulukla doğrulamak için yazma kalıpları, navigasyon alışkanlıkları ve yüz tanıma verileri gibi faktörleri değerlendirir. AI, kullanıcı davranışından sürekli olarak öğrenerek, en ufak sahtekarlık göstergelerini bile tespit edebilir, bu da impostların meşru kullanıcıları taklit etmesini önemli ölçüde zorlaştırır.
Ancak, kurumlar bu teknolojileri kullandıkça, güvenlik ve kullanıcı gizliliği arasında bir denge kurmaları gerekir. Yapay zeka odaklı kimlik doğrulaması katı veri koruma düzenlemelerine uygun olmalı ve biyometrik verilerin toplanması ve kullanılmasında şeffaflığı sağlamalıdır. Güven finansal işlemlerde gereklidir ve kurumlar güvenliği artırırken kullanıcı güvenini korumak için net iletişim ve sağlam şifreleme önlemlerine öncelik vermelidir.
5. Birleşik Güvenlik Standartları için Endüstritler Arası İşbirliğini Sürüş
Hiçbir tek varlık tek başına AI güdümlü sahtekarlık ile mücadele edemez. Siber suçlular, finansal kurumlar, düzenleyiciler ve teknoloji sağlayıcıları arasındaki boşluklardan yararlanır ve yapay zeka odaklı sahtekarlığa karşı mücadelede endüstri arası işbirliğini gerekli kılar.
Finansal kurumlar ve AI güvenlik firmaları arasındaki başarılı ortaklıklar, paylaşılan tehdit istihbaratının sahtekarlık tespitini hızlandırdığını ve birleşik karşı önlemleri sağladığını göstermiştir. Düzenleyiciler ayrıca güvenlik standartları oluşturmak ve sömürülebilir boşlukları kapatmak için ödeme sağlayıcılarla çalışmada önemli bir rol oynamaktadır.
Sahtekarlık istihbarat paylaşımı ağları ve kamu-özel-özel işbirlikleri gibi girişimler, dijital ödeme güvenliğinin güçlendirilmesinde zaten etkili olduğunu kanıtlamıştır. Paydaşlar birlikte ne kadar çok çalışırsa, ekosistem o kadar esnek hale gelir. Endüstri arası işbirliği sadece faydalı değildir, aynı zamanda dijital ödemelerin uzun vadeli güvenliğini sağlamak için kritik öneme sahiptir.
Siber Tehditlerin Ötesinde – Yapay zeka, öngörü ve dijital ödemelerin güvence altına alınmasında işbirliği
Dijital ödeme güvenliğinin geleceği, siber tehditlerin karmaşıklığı ile değil, kurumların bunları ne kadar iyi öngördüğü ve karşı koymasıyla tanımlanacaktır. AI, hem saldırganlar hem de savunucular için oyunu zaten değiştirdi. AI’nın öngörücü yeteneklerini kullanan, uyarlanabilir güvenlik çerçeveleri oluşturan ve biyometrik kimlik doğrulamasını entegre eden finansal kurumlar bir avantaj elde edecektir. Ancak teknoloji tek başına yeterli değil. Dijital ödemeleri güvence altına almak için sektör genelinde açık öngörü, güçlü düzenlemeler ve ekip çalışmasına ihtiyacımız var. Geleceği şekillendirecek liderler, yenilik yapmaya ve uyum sağlamaya hazır olan liderlerdir.
Reklam
LinkedIn grubumuz “Bilgi Güvenliği Topluluğu” nda 500.000’den fazla siber güvenlik uzmanına katılın!