ИИ-сервис HID Global для обнаружения киберугроз

25.04.2018 |

Компания HID Global представила сервис обнаружения киберугроз и мошенничества, использующий искусственный интеллект и машинное обучение для управления идентификацией и доступом, способствуя сокращению числа кибератак, в особенности направленных на финансовые организации. Решение HID Risk Management Solution – это технология профилирования рисков в режиме реального времени, применяющая аналитику данных для защиты финансовых транзакций и банковских приложений от киберпреступников.

Новое решение объединяет возможности обнаружения на основе доказательств и поведенческую биометрию, поддерживаемую машинным обучением. Оно предназначено для защиты банков, онлайн-продавцов и поставщиков услуг от вредоносных программ нулевого дня, захвата аккаунта, фишинговых атак и ботов.

Добавляя уровень доверия к онлайн-транзакциям и сохраняя целостность цифрового бизнес-взаимодействия, HID Risk Management Solution полностью интегрировано с платформой HID ActivID Authentication Platform, которая обеспечивает многофакторную аутентификацию для защиты идентификаторов пользователей, транзакций, устройств и учетных записей. Совмещение многофакторной аутентификации с функцией обнаружения киберугроз и мошенничества нового уровня с использованием искусственного интеллекта обеспечивает прохождение адаптивной аутентификации, основанной на оценке рисков и работе с данными.

Решение HID Risk Management Solution состоит из трех разных, полностью интегрированных механизмов, основанных на оценке рисков, за счет чего определяется более точный показатель риска. Механизм оценки угроз обнаруживает общие угрозы и отслеживает идентификаторы устройств, идентифицирует нарушение целостности приложения, вредоносные программы и фишинг-атаки. Поведенческий механизм создает поведенческий биометрический профиль пользователя, включая поведение при работе с клавиатурой, мышью и при считывании карты, навигацию по страницам и использование приложений. Наконец, механизм аномалий отслеживает детали транзакций в режиме реального времени, используя методы машинного обучения для выявления аномальных сессий и транзакций, а также непрерывно анализируя сотни параметров.

Знание степени риска, определяемой с помощью этих трех механизмов, позволяет более обоснованно принимать решения о следующем действии: одобрить, блокировать или отклонить транзакцию. Аналитика данных в решении IAM существенно повышает эффективность деятельности для клиентов.