1. Пояснення, що таке цифрові гаманці

Ім'я файлу: Order-full-id-1546-329 (1).docx
Розширення: docx
Розмір: 35кб.
Дата: 22.06.2023
скачати
Пов'язані файли:
Тепляков Ю.docx
empiricheskoe-issledovanie-obraza-ottsa-i-ego-vliyaniya-na-vybor
1. Mетодичні рекомендації для практ пошкодження.pdf
whatr.pdf
13.doc
1.docx
Документ Microsoft Word.docx
NMK_11.doc
АКР Іс 9А(лінг).docx
Новый документ.docx
1.2.Структура монтажного упр.doc
Трипаносомоз.ppt
053M_METOD_REKOM_KVALIFIK_ROBOTA_MAGISTRSIM'Ya_jowxthx2.iij.doc
Шнайдер_І_А_група_СОа19_20,_курсова_з_педагогіки (1).pdf
Kolyshkin_LP_p81.docx
ПР.docx
Українська етнопедагогіка у сучасній школі.docx

1. Пояснення, що таке цифрові гаманці
Електронні гаманці з’явилися як альтернатива традиційним методам оплати, таким як готівка та кредитні картки. Ці гаманці зберігають платіжну інформацію та полегшують оплату покупок в Інтернеті та в магазині.

Отже, що таке електронний гаманець і чим він відрізняється від інших способів оплати? Ми зібрали все, що вам потрібно знати про електронні гаманці: як вони працюють, які переваги пропонують і як ними користуватися.

Електронний гаманець (e-purse або e-wallet) — електронний платіжний засіб, який зберігає платіжну інформацію: картки, готівку або банківські рахунки та може використовуватися для оплати в магазинах та в Інтернеті.

Ви можете розглядати електронні гаманці як цифровий еквівалент вашого фізичного гаманця. По суті, електронні гаманці зберігають кошти та платіжну інформацію так само, як гаманець зберігає готівку, картки чи чеки.

Якщо назви ApplePay, Google Wallet, Samsung Pay, Venmo, Cash App здаються вам знайомими, ви, ймовірно, раніше користувалися електронним гаманцем.

Електронні гаманці останнім часом стають все більш популярними і, за оцінками аналітиків, у 2020 році їх можна буде зустріти в торгових точках частіше, ніж готівкою.

Отже, як працює електронний гаманець?

Електронний гаманець – це, по суті, фінансова програма, яку можна використовувати на будь-якому мобільному пристрої (комп’ютері, смартфоні чи розумному годиннику).

Електронний гаманець дозволяє зберігати різні типи методів оплати, від залишків готівки до кредитних або дебетових карток, банківських рахунків і навіть подарункових карток і карток лояльності.

Щоб платити за допомогою електронного гаманця, ви повинні або мати кошти в гаманці, або прив’язати до нього дані картки чи банківського рахунку. Ви можете поповнити свій електронний гаманець онлайн-переказом зі свого банківського рахунку, картки чи інших електронних гаманців.

Таким чином, ви можете здійснювати платежі, використовуючи доступний баланс або один із збережених методів оплати.

Щоб використовувати електронний гаманець у звичайних магазинах, просто тримайте телефон перед пристроєм під час оплати (наприклад, карткою), і ваша платіжна інформація буде автоматично зчитана через з’єднання Bluetooth, NFC або WIFI.

Багато інтернет-магазинів також пропонують можливість оплати за допомогою електронного гаманця. У цьому випадку ви зможете легко і швидко розрахуватися без введення даних картки.

Коротка відповідь: так. Програми для електронних гаманців – це безпечний спосіб здійснення платежів офлайн і онлайн.

Довга відповідь: теж так. Ось що робить електронні гаманці безпечним засобом платежу:

Ваш телефон і гаманець захищені паролем, відбитком пальця або біометричною автентифікацією для початкового рівня захисту;

Ваша фактична платіжна інформація (номер кредитної картки, код CVV, номер банківського рахунку тощо) ніколи не відображається. Ці дані не видно при здійсненні платежів за допомогою електронного гаманця;

Ваші дані зашифровані, що робить їх нечитабельними і, отже, безпечними;

Компанія, що видає картку, і банк також відстежують шахрайські та несанкціоновані транзакції та можуть блокувати підозрілу активність.

Чому варто платити електронним гаманцем?

Електронні гаманці, як і програми однорангових грошових переказів, мають багато переваг, які покращують спосіб оплати, переказу та управління грошима.

Ось деякі переваги оплати за допомогою електронних гаманців:

1. Вони зручні

Електронні гаманці дозволяють швидко й легко платити без необхідності носити з собою готівку чи картки. Оскільки вони дозволяють зберігати кілька методів оплати, ви маєте свободу перемикатися між способами оплати на свій вибір. У онлайн-платежах електронні гаманці пришвидшують процес оплати та роблять введення платіжних даних пережитком минулого.

2. Вони безпечні

Трансакції електронного гаманця захищені кількома рівнями безпеки, щоб захистити вашу конфіденційну платіжну інформацію від сторонніх очей. А оскільки все зберігається в електронному вигляді, ризик втрати або викрадення карток або готівки значно зменшується.

3. Вони універсальні

Електронні гаманці можна використовувати не тільки для покупок. Ці гаманці також можна використовувати для оплати рахунків або переказу грошей, і вони можуть допомогти вам заощадити, оскільки вони дають вам більш детальну картину вашого фінансового стану.

Fin.do не є електронним гаманцем. Fin.do – це програма для переказу грошей з картки на картку, яка дозволяє надсилати гроші за кордон за допомогою Mastercard і Visa за лічені секунди.

Щоб скористатися Fin.do, просто додайте свої картки (кредитну, дебетову, віртуальну, подарункову або передоплачену) до програми та почніть переказувати гроші в понад 50 країн світу.

І ось що відрізняє Fin.do від електронних гаманців:

Вам не потрібно додавати або зберігати кошти, щоб надіслати гроші через Fin.do;

Гроші надсилаються безпосередньо на картку одержувача за лічені секунди;

Ви можете відправляти та отримувати будь-яку валюту за допомогою будь-якої картки.

Як використовувати Fin.do з електронним гаманцем?

Fin.do допомагає миттєво переказувати гроші між картками, спрощуючи переказ коштів на картки у вашому електронному гаманці.

Отже, як ви можете використовувати Fin.do для керування своїм електронним гаманцем.

Додайте гроші на свою картку електронного гаманця

Використовуйте Fin.do для поповнення картки як альтернативи внесенню готівки через банкомат або банківським переказом, що займає більше кількох днів.

Уникайте комісій за обмін

Використовуйте Fin.do для переказу будь-якої валюти на картки у вашому гаманці. Незалежно від того, яку валюту ви переказуєте за допомогою Fin.do, ви завжди бачите остаточний курс обміну наперед, і крім курсу обміну не стягується комісія за конвертацію валюти.

Переміщуйте гроші між гаманцями швидше

Якщо ви хочете переказувати гроші між картками в різних гаманцях, використовуйте Fin.do, і переказ займе секунди або хвилини, незалежно від того, коли та в якій валюті ви здійснюєте переказ.

Підведення підсумків

Електронні гаманці – це проста, безпечна, доступна та популярна альтернатива оплаті готівкою, карткою та банківським рахунком. Завдяки зручності, простоті використання та універсальності електронні гаманці стають кращим способом оплати покупок у звичайних магазинах для багатьох споживачів.

Електронний гаманець працює з наявними платіжними засобами (картками або банківськими рахунками) або готівкою.

Щоб легко керувати гаманцем, використовуйте Fin.do, коли вам потрібно поповнити картку, миттєво переказати гроші між рахунками або переказати валюту, відмінну від валюти вашого гаманця.

2. Боротьба з шахрайством в системах онлайн-платежів. Сучасні підходи до захисту цифрових гаманців від шахрайства

KPMG з гордістю представляє результати свого першого глобального дослідження банківського шахрайства («Опитування»).

Дослідження було проведено, щоб отримати загальну картину того, як банки борються з внутрішніми та зовнішніми загрозами шахрайства.

Дослідження розглядає питання ризику шахрайства в банківській справі, включає опитування та опитування серед спеціалістів у їхніх командах та розподіл ресурсів з метою оптимізації діяльності з управління ризиками.

Глобальне банківське дослідження KPMG було проведено в період з листопада 2018 року по лютий 2019 року серед 43 роздрібних банків, з яких 13 знаходяться в Азіатсько-Тихоокеанському регіоні, 5 в Америці та 25 в Європі, Близькому Сході та Африці (EMA) . 18 із цих банків отримали прибуток понад 10 мільярдів доларів. США, а 31 банк мав понад 10 000 співробітників у різних країнах світу.

Дякуємо респондентам, які погодилися взяти участь у дослідженні. Ми представляємо результати разом із нашими власними глобальними та регіональними ідеями, якими поділилися експерти компанії-учасника KPMG.

Більше половини респондентів повідомили про збільшення як кількості випадків зовнішнього шахрайства, так і розміру завданих ним збитків. У період з 2015 по 2018 рік типологія шахрайства розширилася й охопила крадіжки особистих даних і примусовий захист облікових записів жертв, кібератаки, шахрайство з безкартковими транзакціями та платіжні схеми.

У цьому звіті ми називаємо ці авторизовані клієнтами платежі незаконними схемами. — Абсолютна більшість респондентів з усіх країн заявили, що загальний і середній розмір збитків і кількість випадків внутрішнього шахрайства, виявлених співробітниками, залишилися без змін або зменшилися.

Однак ця інформація може не відображати реальну картину вартості через внутрішнє шахрайство. Велика кількість зовнішніх шахрайських дій ініціюється конкретними людьми, які працюють у банку.

Більше половини респондентів відшкодовують менше 25% збитків, пов’язаних із шахрайством, що свідчить про те, що запобігання шахрайству є ключем до вирішення проблеми.

Банки інвестують у нові технології запобігання шахрайству, включаючи машинне навчання, звіти про шахрайство в режимі реального часу, розпізнавання голосу, обличчя та відбитків пальців (біометрія) і профілювання взаємодії клієнтів із їхніми пристроями та онлайн-банкінгом (поведінкова біометрія).

Банки в усіх опитаних регіонах сказали, що їх найбільше хвилюють кібератаки. Шахраї отримують дані клієнтів шляхом злому, соціальної інженерії, темної мережі та злочинних мереж після витоку даних поза контролем банків.

Однак клієнти вважають, що банки зобов’язані запобігати шахрайським атакам на їхні рахунки за допомогою соціальної інженерії. Наведено приклади методів соціальної інженерії.

За результатами дослідження встановлено, що банки бачать тенденцію до поширення використання незаконних схем у всьому світі. Наведено приклади нелегальних програм.

Шахраї маніпулюють клієнтами та змушують їх здійснювати платежі на свою користь в обхід банківських чеків. Велика Британія прийняла Типовий кодекс щодо потенційної шкоди від незаконних схем у формі санкціонованих пуш-платежів, щоб компенсувати клієнтам у певних випадках і дозволити регуляторам і урядам розробити надійне рішення для жертв незаконних схем.

Клієнти мають ключове значення для запобігання та виявлення шахрайства на своїх рахунках, зокрема для обмеження збитків, пов’язаних із незаконними схемами. Необхідно докласти додаткових зусиль у сфері навчання клієнтів, щоб запобігти шахрайству та незаконній діяльності.

Оскільки банки в усьому світі готуються відкрити свої двері для третіх сторін, зокрема передаючи їм дані про своїх клієнтів, банки вважають відкриті банкінги основною проблемою шахрайства.

Виникає питання про ступінь надійності засобів зовнішнього управління. Водночас відкритий банкінг надає додаткову можливість отримати додаткові дані про клієнтів, які можна використовувати для запобігання та виявлення шахрайства та компенсації збитків, спричинених шахрайськими атаками.

Жертвами незаконних схем стають різні люди. Хоча переважна більшість жертв таких схем – люди похилого віку; Інші прошарки, на які нападають злочинці, також включають: - Соціально ізольованих або самотніх людей (схеми, створені шляхом встановлення романтичних стосунків).

Люди з фінансовими труднощами (схеми, коли правопорушник пропонує жертві беззаставний кредит (за умови, що остання сплачує комісію за відкриття кредиту наперед, або злочинець представляється жертві колектором, вимагаючи невиплати (існуючої заборгованості), а також інвестиційні програми з безпрецедентними процентними ставками).

Компанії (наприклад, бухгалтер отримує фальшивий лист від фінансового менеджера у відпустці з проханням переказати гроші. Молоді люди, яким пропонують взяти участь у схемах роботи, відпустки та розіграшів, організованих шахраями.

Банки часто звинувачують у відсутності гарантій або засобів виявлення незаконних схем. Обмежена здатність банків виявляти незаконні схеми пов’язана з тим, що клієнти тепер мають доступ до своїх власних рахунків, і тому засоби контролю доступу не можуть виявити такі схеми.

Щоб протистояти ризикам, які постійно зростають, багато банків створили спеціальні команди для боротьби з незаконними схемами та працюють паралельно з робочими групами з боротьби з шахрайством.

Бувають випадки, коли банки виявляють незаконні схеми до того, як оброблять платіж, але клієнти настільки впевнені в законності транзакції, що можуть стати її жертвами, що наполягають на здійсненні платежу навіть після того, як банк поінформує їх, що одержувач є шахрай.

У більшості країн закон чітко не визначає, хто несе відповідальність за компенсацію збитків, спричинених незаконними схемами, і деякі банки вважають, що клієнт несе відповідальність за ці збитки, тоді як інші банки аналізують кожен випадок окремо. усунення збитків, завданих клієнту.

Хоча банк не несе відповідальності за дії зловмисників, емоційна ситуація, коли клієнти усвідомлюють, що вони втратили значні кошти, коштує співробітникам банку багато часу та енергії.

Коли на банк подають до суду за дії злочинців, середня сума збитків від незаконних схем значно перевищує суму збитків від шахрайства з платіжними картками.

Велика Британія прийняла Типовий кодекс щодо потенційних збитків від неавторизованих схем Push-платежів (Кодекс), метою якого є компенсація жертвам шахрайства у всіх випадках, коли банк або платіжна система визнаються винними, а клієнт дотримується необхідних стандартів. з них із Кодексом.

Кодекс є добровільним і розроблений, щоб захистити клієнтів і допомогти регуляторам і урядам приймати обґрунтовані рішення. Банки, які вирішили дотримуватися Кодексу, ще не оголошені, але великий роздрібний банк уже заявив, що компенсує своїм клієнтам будь-які збитки, спричинені незаконними схемами, включаючи шахрайство з платежами.

Буде цікаво подивитися, чи будуть такі документи запроваджені для банків інших країн. Нижче наведені суми збитків від незаконних програм, про які повідомили жертви та потенційні жертви в США та Канаді за період з 1 липня 2015 року по 22 квітня 2019 року.

3. Методи автентифікації за допомогою біометрії та розпізнавання обличчя

Людину можна впізнати за ознаками, пов’язаними з її фізіологічними особливостями, які однозначно ідентифікують її. До таких ознак належать: геометрична будова кисті, відбитки пальців, особливості сітківки ока, райдужної оболонки ока, портрет (наприклад, інфрачервона карта людини), особливості та характеристики мови, почерк, почерк на клавіатурі та комп’ютері, інші фізіологічні ознаки. характеристики особи. що робить його «унікальним».

Специфіка ідентифікації за біометричними параметрами ґрунтується на їх винятковості. Імовірність знайти двох людей з однаковими характеристиками дуже низька (наприклад, ймовірність того, що дві різні людини мають однакові відбитки пальців на однакових пальцях однієї руки, становить 1/24 мільйона, що практично дорівнює нулю).

Основні особливості перерахованих вище методів біометричної ідентифікації наведені в таблиці. Таблиця 1 – Основні характеристики методів біометричної ідентифікації Спосіб отримання біометричних параметрів Імовірність відмови в доступі % Імовірність помилкової ідентифікації «незнайомої особи» (без використання манекена) % Імовірність помилкової ідентифікації «незнайомої особи» (з використанням манекена) %

Збереження конфіденційності зображення в процесі ідентифікації абонента Вартість технічної реалізації готівкою, в т.ч. Геометрія руки 0,2...4 0,2...1 10...75 не можна приховувати Від 600 до 3000 Відбитки пальців 2...6 0,0001 10...70 не можна приховувати Від 60 до 3000 600 Риси Волейбольний шаблон 0, 4 6. ..10 не може маскувати близько 4000

Райдужка 0,2...2 0,0001 неможливо замаскувати 500 до 6000 Портрет обличчя 1...9 неможливо замаскувати 55000 Почерк 0,5...5 0,5...5 0,5... 5 8-10...10-40 .

Набір тексту на клавіатурі та комп'ютері 3...9 3...9 6-10...10-12 Характеристика та специфіка мови 0,5...5 0,5...5 25...90 (запис) 10 -16. 10-30 1...60 Біометричні методи ідентифікації поділяються на дві великі групи: - статичні методи, засновані на фізіологічних особливостях людини; - динамічні методи, в основі яких лежать особливості поведінки людини - підсвідомі рухи в процесі виконання будь-яких дій.

Статичний і динамічний методи біометричної ідентифікації є двома взаємопов'язаними і доповнюючими один одного напрямками.

Основною перевагою статичних методів біометричної ідентифікації є їх відносна незалежність від психічного стану користувача, низька вартість застосування, а отже, можливість організації біометричної ідентифікації великих потоків людей.

Біометричну ідентифікацію на основі динамічних характеристик, як правило, легше реалізувати, оскільки вона зазвичай не потребує дорогого апаратного забезпечення та може бути обмежена програмним забезпеченням, для роботи якого потрібна мінімальна допомога експертів.

Розробляються нові біометричні технології, пов’язані з іншими фізіологічними особливостями.

Зіставлення ДНК — це найдосконаліша біометрична технологія, доступна на даний момент, яка забезпечує пряме підтвердження особистості людини, за винятком однояйцевих близнюків, які мають однаковий генотип.

Цю техніку іноді називають ДНК-відбитками, що збиває з пантелику та заплутує, оскільки відбитки пальців не «проникають у геном». Біометричні системи, засновані на збігах ДНК, можуть бути впроваджені лише пізніше.

Друк долоні – ця система використовує розташування ліній на долоні людини, подібно до біометричної технології, яка використовує відбитки пальців.

Судинна схема - розташування вен на різних частинах тіла людини, включаючи зап'ястя і тильну сторону кисті. - Сигнали, що генеруються серцем (мозком, легенями) - в цій системі користувач торкається датчика «біодинамічного підпису» і залишається з ним у контакті протягом певного часу (до 8 секунд, в залежності від точності вимірювань). ). За цей час датчик визначає індивідуальні параметри людини.

У даному статичному методі ідентифікації будується двовимірний або тривимірний образ обличчя людини. За допомогою камери і спеціалізованого програмного забезпечення на зображенні або наборі зображень особи виділяються контури брів, очей, носа, губ і т. д., обчислюються відстані між ними й інші параметри, залежно від алгоритму, що використовується.

За цими даними будується образ, що перетворюється в цифрову форму для порівняння.

Причому кількість, якість і різноманітність образів (різні кути повороту голови, зміни нижньої частини обличчя при вимові ключового слова і т. д.) може варіюватися залежно від алгоритмів і функцій системи, що реалізує даний метод.

4. Методи машинного навчання для протидії шахрайству

Використання машинного навчання для виявлення шахрайства стає все більш популярним, оскільки компанії намагаються випереджати конкурентів у виявленні та запобіганні фінансовим злочинам.

Завдяки здатності виявляти шаблони у великих даних, алгоритми машинного навчання можуть виявляти шахрайство точніше та швидше, ніж традиційні методи, скорочуючи час і ресурси, необхідні для виявлення підозрілої активності.

Використання машинного навчання для виявлення шахрайства має багато переваг. Використовуючи великі обсяги даних, алгоритми машинного навчання можуть виявляти моделі поведінки та транзакцій, які можуть свідчити про шахрайство.

Це може дозволити компаніям виявляти та зупиняти шахрайство до того, як воно станеться, зменшуючи втрати та покращуючи взаємодію з клієнтами. Алгоритми машинного навчання також можуть виявляти аномалії в даних, які можуть бути невидимі для людського ока, створюючи більш повну картину ситуації.

Незважаючи на численні переваги машинного навчання у виявленні шахрайства, є також деякі проблеми, які необхідно вирішити. Наприклад, алгоритми, які використовуються для виявлення шахрайства, вимагають великих наборів даних для точного визначення закономірностей.

Крім того, алгоритми машинного навчання вимагають регулярного обслуговування та оновлення для забезпечення точності та продуктивності, що може збільшити витрати на обслуговування системи. Нарешті, існують проблеми щодо конфіденційності та безпеки даних, оскільки алгоритми машинного навчання можуть отримати доступ до конфіденційної інформації про клієнтів та їхні транзакції.

Загалом використання машинного навчання для виявлення шахрайства може значно покращити точність і швидкість виявлення шахрайства, зменшити втрати та покращити залучення клієнтів. Проте компанії повинні знати про потенційні труднощі впровадження такої системи, як-от проблеми з безпекою даних і конфіденційністю, і забезпечити вжиття необхідних заходів безпеки для захисту даних клієнтів.

Використання машинного навчання для виявлення шахрайства в реальному часі.

Виявлення шахрайства в реальному часі є важливою складовою фінансової безпеки, і машинне навчання стає все більш потужним інструментом для досягнення цієї мети. В останні роки машинне навчання успішно використовується для виявлення підозрілих дій швидше й точніше, ніж традиційні методи.

Ця технологія працює шляхом аналізу великих обсягів даних для виявлення підозрілих закономірностей, таких як незвичайні звички витрачати гроші або раптові зміни в активності облікового запису.

Потім можна навчити алгоритми машинного навчання розпізнавати ці закономірності та сповіщати органи влади, коли виявляється підозріла поведінка.

Переваги використання машинного навчання для виявлення шахрайства значні. По-перше, це може допомогти зменшити помилкові спрацьовування, які можуть бути дорогими для компаній через час і ресурси, необхідні для розслідування кожного потенційного випадку шахрайства.

Крім того, його можна швидко та легко розгорнути, тобто ви можете використовувати його для захисту своїх клієнтів у режимі реального часу.

Крім того, машинне навчання можна використовувати для виявлення більш витончених або складних шахрайств, а також для виявлення шахраїв, які намагаються уникнути виявлення шляхом зміни тактики.

Постійно перевіряючи зібрані дані та аналізуючи їх все більш витонченими способами, машинне навчання може допомогти виявити шахрайство.

Загалом машинне навчання є потужним інструментом виявлення шахрайства в реальному часі, і його використання стає все більш поширеним серед фінансових установ.

Завдяки здатності зменшувати помилкові спрацьовування, виявляти складні схеми шахрайства та швидко запроваджувати безпеку в реальному часі, машинне навчання є безцінним інструментом для захисту клієнтів від шахрайства.

Максимально використовувати машинне навчання для виявлення та запобігання шахрайству в галузі фінансових послуг

Фінансові установи стикаються з непростим завданням виявлення та запобігання шахрайству в цифровому середовищі, яке постійно змінюється. Щоб випередити шахраїв, фінансові установи все частіше використовують машинне навчання, щоб надати їм необхідні переваги.

Машинне навчання — це форма штучного інтелекту (ШІ), яка використовує алгоритми для визначення закономірностей і прийняття рішень на основі даних.

Цю технологію можна використовувати для швидкого виявлення шахрайських транзакцій і підозрілих дій до того, як вони призведуть до значних втрат.

Фінансові установи використовують машинне навчання для аналізу даних про клієнтів і транзакції на предмет шаблонів, які вказують на шахрайство.

Моделі машинного навчання можуть виявляти незвичні зміни в поведінці клієнтів і транзакціях, позначати потенційно шахрайські дії та створювати сповіщення для команд безпеки. Крім того, машинне навчання можна використовувати для виявлення та запобігання шахрайству в реальному часі.

Крім того, машинне навчання можна використовувати для автоматизації ручних завдань і процесів, скорочуючи час і зусилля, необхідні для виявлення та запобігання шахрайству. Завдяки автоматизації процесу фінансові установи можуть зосередитися на більш складних випадках шахрайства.

Машинне навчання також використовується для підвищення точності систем виявлення шахрайства. Навчаючи алгоритми на великих даних, фінансові установи можуть краще виявляти шахрайські дії та зменшувати помилкові спрацьовування.

Використання машинного навчання у фінансових послугах все ще знаходиться в зародковому стані, але його потенціал очевидний. Використовуючи цю потужну технологію, фінансові установи можуть краще розуміти шахрайство та гарантувати готовність своїх систем виявляти та запобігати йому.

Аналіз продуктивності машинного навчання для виявлення шахрайства в електронній комерції

За останнє десятиліття галузь електронної комерції стала свідком безпрецедентного зростання з очікуванням майбутнього зростання. Це зростання неминуче призвело до зростання шахрайства, яке може значно знизити прибутки та довіру клієнтів.

Щоб протистояти цьому, багато компаній електронної комерції звернулися до машинного навчання для виявлення та запобігання шахрайству.

Недавні дослідження показали, що машинне навчання дуже ефективно виявляє шахрайство в електронній комерції. Дослідження дослідників Каліфорнійського університету в Девісі показало, що алгоритми машинного навчання здатні виявляти шахрайські транзакції з точністю понад 95%. Це набагато вище, ніж точність традиційних методів виявлення шахрайства, які зазвичай становлять 70–80%.

Крім високої точності, ще однією перевагою використання машинного навчання для виявлення шахрайства є його масштабованість.

Оскільки електронна комерція стає все більш глобальною, системи виявлення шахрайства повинні мати можливість обробляти й аналізувати великі обсяги даних у режимі реального часу.

Алгоритми машинного навчання чудово підходять для цього завдання, оскільки вони можуть швидко й точно обробляти великі обсяги даних.

Загалом машинне навчання виявилося ефективним інструментом для виявлення шахрайства в електронній комерції. Використовуючи можливості машинного навчання, компанії можуть значно підвищити точність і масштабованість своїх систем виявлення шахрайства. Це, у свою чергу, може призвести до збільшення прибутку та підвищення довіри клієнтів.

Досліджуйте алгоритми машинного навчання, щоб покращити виявлення та запобігання шахрайству

Алгоритми машинного навчання все частіше використовуються для розширеного виявлення та запобігання шахрайству. Ці алгоритми розроблено для виявлення шахрайства в режимі реального часу, що дозволяє ефективніше та ефективніше запобігати шахрайству.

Алгоритми машинного навчання використовують дані для навчання моделей, які можуть виявляти шаблони в даних, які вказують на шахрайство. Ці дані можуть включати інформацію про шахрайство або транзакції, які раніше вважалися підозрілими. За допомогою цих моделей компанії можуть швидше й точніше виявляти шахрайство.

Кероване навчання є одним із найпопулярніших типів алгоритмів машинного навчання. Цей тип алгоритму використовує дані з тегами для навчання моделі та може використовуватися для виявлення шахрайства шляхом пошуку шаблонів у даних, які вказують на шахрайство.

Іншим типом алгоритму машинного навчання є навчання без нагляду. Цей тип алгоритму використовує немічені дані для навчання моделі та може використовуватися для виявлення аномалій у даних, які можуть свідчити про шахрайство.

Нарешті, алгоритм навчання з підкріпленням — це тип алгоритму машинного навчання, який винагороджує модель, коли вона робить правильний прогноз. Цей тип алгоритму можна використовувати для виявлення складних схем шахрайства, наприклад, коли шахрай використовує кілька облікових записів для здійснення шахрайства.
Алгоритми машинного навчання стають все більш популярними для виявлення та запобігання шахрайству. Використовуючи потужність цих алгоритмів, компанії можуть швидше й точніше виявляти шахрайство, дозволяючи їм вживати профілактичних заходів для захисту своїх клієнтів і свого бізнесу.
5. Захист транзакцій

Відомо, що паперові чеки все ще дуже поширені в банківському секторі, і люди використовують їх для отримання зарплати, оплати оренди, перерахування готівки в банках тощо.

Його серійний номер можна побачити на самому чеку, він унікальний для кожного чека. Два чеки з однаковими серійними номерами не можна перевести в готівку (це шахрайство). У чековій книжці унікальним ідентифікатором є серійний номер чека.

Але в децентралізованому середовищі, в якому працює біткойн, неможливо пронумерувати транзакції, оскільки всі учасники працюють асинхронно. Тому, щоб відрізнити одну транзакцію від іншої, вводиться глобально унікальний ідентифікатор транзакції (txid/wtxid) – хеш-значення, обчислене з даних самої транзакції.

Якщо є кілька транзакцій з однаковим хеш-значенням, зараховується лише одна. Цікавою особливістю біткойна є те, що кожна транзакція має можливість вказувати, звідки походять монети, тобто є посилання на попередню транзакцію з її хеш-значенням.

Таким чином перевіряється історія походження переданих деталей. Таким чином, можна виділити основні етапи перевірки операцій: − перевірка того, чи дійсно були витрачені документи, наявні в системі бухгалтерського обліку; − перевірити умову, що певні монети не випускаються двічі; - перевірка підтвердження права власності на документи, надані відправником (ініціатором транзакції).

Щоб витратити монети, користувач повинен показати, де він їх взяв, і довести, що вони йому належать. Якщо походження монет не викликає 23 додаткових питань, немає жодної іншої транзакції, яка випускає ці монети, і користувач довів, що він є їх власником, то нічого іншого не залишається, як чекати підтвердження цієї транзакції з боку решти учасників мережі.

Процес перевірки транзакцій полягає в тому, що учасники спочатку перевіряють їх, а потім спільно домовляються про те, які транзакції вважатимуться дійсними.

Щоб угода була схвалена, її має схвалити більшість активних учасників. Кожен може взяти участь у процесі підтвердження транзакції Bitcoin. Модель транзакцій Bitcoin базується на сплаті комісій за допомогою мережевих монет. Комісія встановлюється відправником під час створення транзакції та за умовчанням має перевищувати певний поріг.

Хоча на практиці користувач може встановити його на нуль і теоретично така транзакція буде вважатися правильною. Цю комісію отримує як додаткову винагороду один з учасників, який підтверджує транзакцію (додає до свого блоку). Із зростанням популярності біткойна значно збільшився потік нових транзакцій у мережу.

При цьому відомо, що згідно з протоколом розмір блоку строго обмежений. Максимальний базовий розмір біткойна становить 1 МБ, тому трапляються ситуації, коли потік нових транзакцій перевищує пропускну здатність біткойна.

У той же час кожен вузол у мережі ставить у чергу всі непідтверджені транзакції, щоб першими підтверджувалися транзакції, які сплачують вищу комісію за одиницю ваги. Вартість зберігання даних визначається як відношення комісії, встановленої в транзакції, до її розміру в байтах.

Звичайно, угоди, які потрапляють в кінець черги, можуть довго залишатися непідтвердженими. Це не завжди практично, оскільки формується непередбачуваний ринок ціни запису одиниці даних до бази даних Bitcoin.

Принципи децентралізації, які керують ціноутворенням транзакцій Bitcoin, можна проілюструвати на прикладі нижче. Умовно 24 потенційно схвалені блоки можна порівняти з політичною партією, яка має шанс потрапити до парламенту.

Місця в транзитній частині партії отримають ті депутати, які запропонують найбільшу «компенсацію». Відомо, що нардепів «сортуватимуть» за кількістю кишенькових грошей, а ті, хто запропонував менше певної суми, не досягнуть навіть стерпної частини списку.

Швидше за все, доведеться дочекатися наступних парламентських виборів і спробувати знову. Однак цю проблему можна вирішити. Тому транзакції дотримуються таких правил:

- комісія сплачується за одиницю ваги операції;

- максимальний розмір базового блоку - 1 МБ;

− валідатори сортують транзакції за спаданням ціни реєстрації даних;

− операції з низькою вхідною вартістю можуть тривати тривалий час.

У деяких випадках можуть виникати суперечливі операції. Це транзакції, які посилаються на ті самі дані, тобто транзакції, які намагаються витратити монети кілька разів.

Це може статися, якщо з моменту створення першої транзакції пройшов деякий час і вона ще не підтверджена, але вже була створена інша транзакція, яка працює з тими ж монетами, які завжди належать відправнику.

Звичайно, ці дві транзакції не можуть міститися в одній версії блокчейну. Тоді виникає питання, куди підуть випущені монети - до одержувача першої транзакції чи другої. На нього не можна відповісти однозначно, поки воно не буде повністю підтверджено.

Все, що ми можемо сказати, це те, що транзакція, яка вже поширилася мережею або сплачує вищу комісію, з більшою ймовірністю буде підтверджена.

6. Вплив поширення цифрових гаманців у небанківських країнах

В Україні відправною точкою для розвитку та прискорення впровадження цифрових технологій на фінансовому ринку є розроблений Національним банком України (НБУ) масштабний поетапний план – Стратегія розвитку фінтех в Україні до 2025 року, який перший документ високого рівня, який окреслює принципи та елементи стабільної екосистеми фінансових технологій. перелічує найважливіші сфери та детально аналізує показники розвитку екосистеми.

Основним завданням цього документу є сталий розвиток інновацій, розвиток безготівкової економіки, а також підвищення фінансової обізнаності споживачів і підприємців.

Метою є побудова інноваційного фінансового ринку з високою фінансовою інтеграцією (громадян і підприємців), а також зручними та безпечними у використанні послугами та продуктами, які будуть доступними та доступними в усіх каналах дистрибуції.

Основними цифровими технологіями на українському фінансовому ринку є: Інтернет речей, робототехніка та кіберсистеми, великі дані, безпаперові технології, штучний інтелект, адитивні технології (3D-друк), хмарні обчислення та туман, безпілотні та мобільні технології,

У 2021 році був прийнятий революційний для українського фінансового ринку Закон про платіжні послуги, який набув чинності у 2022 році. Однією з новел є гармонізація українського законодавства із законодавством Європейського Союзу, а саме з Другими платежами Директива (PSD 2), а що звідси – впровадження Open Banking.

Для успішної реалізації регулятор має розробити нову законодавчу базу та стандарти роботи Open Banking, тому Національний банк України ініціював створення Української асоціації ринку відкритого банківського api-центру, метою якої є ініціювання публічного діалогу. між основними ринками учасників фінансових та супутніх послуг з метою ефективного використання можливостей відкритого банківського банкінгу, розробки необхідних законодавчих механізмів, стандартів, оцінки та мінімізації ризиків, пов’язаних із впровадженням нових продуктів та інструментів, забезпечення учасників ринку інформацією про можливості та поширення інформації про нові послуги та продукти серед кінцевих споживачів.

У 2021-2022 роках український фінансовий ринок поповнився п’ятьма фінтех-компаніями. Детальний опис фінтех-ринку України представлено на рис. 3. Водночас пандемія не вплинула негативно на підприємства.

Загалом на фінансовому ринку працює понад 200 фінтех-компаній, а загальна вартість ринку становить близько 1 млрд доларів США. Майже половина фінтех-компаній працює на міжнародному ринку, а 65% фінансуються за рахунок власного капіталу.

Важливим фактором впливу цифрових технологій на фінансовий ринок є ініціативи державних структур. У 2021-2022 роках Національний банк України, Міністерство цифрової трансформації та Національна комісія з цінних паперів та бірж (НКЦПФР) брали участь у розробці багатьох проектів, які прямо чи опосередковано вплинули на банківську галузь.

Так, НБУ запустив ряд проектів і прийняв такі нормативно-правові акти:

1) Розроблено концепцію розвитку інноваційних технологій нагляду (SupTech) та регулювання (RegTech);

2) Підписання меморандуму про розвиток конкурентного платіжного ринку;

3) Представлено проект концепції побудови системи миттєвих платежів в Україні;

4) Участь у розробці Закону України «Про платіжні послуги», який дозволяє регулятору випускати цифрову валюту.

Список використаних джерел

1. Іванов А. І. Біометрична ідентифікація особистості з динаміки підсвідомих рухів - Пенза: Видавництво Пензенського державного університету, 2000, С. 188.

2. Голубєв Г. О., Габрієлян Б. А. Сучасний стан та перспективи розвитку біометричних технологій// Нейрокомп'ютери. Розробка. Застосування. № 10, 2004, - С. 39 - 46.

3. Бєлєнков В. Д. Електронні системи ідентифікації підписів // Захист інформації. Конфідент. 1997 № 6, - С.39 - 42.

4. Plomondon R., Lorette G. Automatic signature verification and writer identification – the state of the art // Pattern Recognition 1999 – Vol. - 22, № 2, p. 107 - 131.

5. Діденко С. М. Автореферат дисертації: «Розробка та дослідження комп'ютерної моделі динаміки системи «користувач-миша»».  Тюмень 2007. – 25 с.

6. Расторгуєв С. П. Програмні методи захисту інформації в комп'ютерах та мережах. М.: "Яхтсмен", 1993. - 150 с.

7. Рибченко Д. Є. Критерії стійкості та індивідуальності клавіатурного почерку під час введення ключових фраз // Спеціальна техніка засобів зв'язку. Серія. Системи, мережі та технічні засоби конфіденційного зв'язку. Пенза, ПНДЕІ, 1997, Випуск № 2. - С.104 -107.

8. Колядін Д. В., Савін А. А. Про проблему верифікації підпису в системах контролю доступу. http://cs.mitp.ru/docs.research/signature.html

9. Griess F. D., Jain A. F. Project Report: Online signature verification / http://www.cse.msu.edu/cgiuser/web/tech/document?ID=449

10. Pros and Cons of Eclipse 2020 [Електронний ресурс]. Режим доступу: https://www.trustradius.com/products/eclipse/reviews?qs=pros-and-cons (дата звернення 06.11.2020) – Reviews.

11. Pros and Cons of Visual Studio IDE 2020 [Електронний ресурс]. Режим доступу:https://www.trustradius.com/products/visual-studio-ide/reviews?qs=pros-and-cons(дата звернення 11.11.2020) – Reviews.

12. Features PyCharm IDE [Електронний ресурс]. Режим доступу: https://www.jetbrains.com/pycharm/features/ (дата звернення 05.11.2020) – Features.

13. Що таке інформаційна система [Електронний ресурс]. Режим доступу : https://pidru4niki.com/1222090547713/informatika/informatsiyni_sistemi (дата звернення 11.11.2020) - Інформаційні системи
скачати