欺诈头目就合成欺诈提出 5 个问题

最近,Persona 的信任和安全架构师 Jeff 与 Guidehouse 的金融犯罪、欺诈和调查总监 Brian Killeen 以及 Branch 的首席支付官 Ahmed Siddiqui 进行了交谈,了解合成欺诈为何仍然是一个如此大的威胁以及如何应对立即和今后最大限度地减少此类欺诈。 我们在这里回顾了主要内容,但也想回顾一下讨论的问答部分。您还可以观看完整录像以充分了解活动。 在减少合成 ID 欺诈用例时,需要重点强调哪些数据属性或数据类型? Brian 建议识别每个产品线的特定数据属性,并通过更多见解来丰富这些数据。例如,如果某人没有地址历史记录或他们的电话帐户只存在一年,那么他们可能是移民,因此您可能需要查看其他信号,例如他们的社交媒体信息。他们有社交或数字足迹吗? 他还表示,速度检查(例如设备开设的帐户数量或每部手机或电子邮件的帐户数量)也可以提供帮助——虽然欺诈者变得越来越狡猾,但他们使用的是相同的手机。“他们会有很多一次性手机,别误会我的意思,但他们会开设多个不同的账户。” 此外,您可以考虑评估设备特性。

例如如果某人的 IP 地址

显示他们通常从迈阿密登录,但他们是从达拉斯登录,则可能是由于欺诈。 也就是说,虽然查看这些不同的数据点可以帮助您做出更明智的决定,但您不想向用户询问太多信息 – 您必须找到适当的平衡点并根据每个人的风险调整摩擦量信号和用例。 生物识别技术在减少支付欺诈和验证身份方面发挥什么作用? 艾哈迈德解释说,使用生物识别技术来减少欺诈和验证身份既有好处也有缺点。一方面,它们比其他验证方法更常见,并且  台湾 WhatsApp 号码列表 可以减少摩擦。“从历史上看,生物识别技术很难获得。但对于大多数移动设备,我们可以很快地进行 Touch ID 或 Face ID 操作。它的伟大之处在于它不会产生太大的摩擦。在我们今天拥有的设备上,速度相当快。” 另一方面,仍然有很多设备不使用生物识别技术。因此,艾哈迈德说:“这是一个很好的信号,但它并不是你可以 100% 依赖的东西,因为在某些情况下人们可能没有打开它——或者设备甚至可能不是他们的。这就是为什么你需要将它与其他机制结合使用。

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杰夫对此表示同意

并强调采用多重检查来确保您的欺诈系统没有单点故障的重要性。“我们有可以检查的政府系统和数据库。它们可能不是最前卫的,但它们通常仍然值得去做,看看哪些是成功的,哪些是失败的。然后您可以一路添加智能。生物识  营销清单 别技术可以是其中之一。同样,您可以根据您的风险细分和辨别这在概率上更合法还是更欺诈的能力来提高或降低这些检查,并真正改变那里的体验。” 总而言之,杰夫解释说:“你可以使用生物识别技术,也可以使用自拍。但除非需要或需要,否则您可能不想在整个平台上普遍应用这些。重要的是要围绕这可能会影响到的用户群体的百分比来设置书立,并确保它不会过度关注安全。” 哪些解决方案可以帮助减少合成身份欺诈?有没有办法评估和监控合成身份欺诈帮助组织更快地捕获合成身份。

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