주문형 웨비나
데이터 기반 접근 방식을 사용한 사기 탐지 및 예방
공격자와 사기꾼은 지속적으로 자신의 역량을 갈고 닦습니다. 그 결과 온라인 사업체는 매년 수백만 달러의 사기 피해를 입고 있으며, 손실액은 매년 증가하고 있습니다. 사기 탐지 및 예방에 대한 규칙 기반 접근 방식이 오랫동안 관련성이 없거나 도움이 되지 않았다는 것은 분명합니다. 이로 인해 보안 및 사기 대응 팀은 사기 탐지 및 방지를 위한 차세대 기술로 AI와 머신러닝 모델에 주목하게 되었습니다. 그런데 대부분의 공급업체가 동일한 전문 용어를 사용하는데, 사기업체 간의 차이점은 무엇일까요?
이 웨비나에서는 사기 탐지 및 예방에 대한 데이터 기반 접근 방식의 장점과 올바른 데이터와 최상의 데이터를 보유하는 것이 왜 중요한지에 대해 논의합니다.
발표자
제임스 틴
글로벌 보안 및 사기 솔루션 부문 수석 이사
F5