データドリブンアプローチによる不正行為の検出と防止

攻撃者や詐欺師は、常に能力を磨き、強化しています。その結果、オンラインビジネスは詐欺によって毎年何百万ドルもの損失を被っており、その損失は年々増加しています。ルールベースの不正検出および防止アプローチは、かなり長い間、関連性がなく、役に立たなかったことは明らかです。そのため、セキュリティおよび不正行為対策チームは、不正行為の検出と防止の次世代として AI と機械学習モデルに注目することになります。そうは言っても、ほとんどのベンダーが同じ専門用語を使用しているため、さまざまな詐欺ベンダーを区別するものは何でしょうか?

このウェビナーでは、不正行為の検出と防止に対するデータ主導のアプローチのメリットと、正しいデータと最良のデータを持つことがいかに重要であるかについて説明します。