"كاسبرسكي لاب" تطرح منصة التعلم الآلي وتحليل البيانات الكبيرة لتوفير الحماية

طرحت كاسبرسكي لاب مؤخراً حل "Kaspersky Fraud Prevention Cloud" الجديد المصمم لمساعدة الشركات في مواجهة المخاطر الناشئة عن الأنشطة الاحتيالية عبر خدمات الإنترنت سريعة النمو. وإلى جانب احتوائه على حلول مكافحة الاحتيال لنقاط النهاية والأجهزة المتنقلة ضمن منصة "Kaspersky Fraud Prevention"، جُهّز المنتج الجديد بمجموعة من التقنيات القائمة على السحابة والمصممة لحماية البنوك والمؤسسات المالية وموردي برامج الولاء والهيئات الحكومية من الهجمات الاحتيالية. وتشمل هذه قاعدة بيانات عالمية إحصائية تتبّع موثوقية وتحليل أداء الجهاز وتحليل بيئة التشغيل والتحليل السلوكي ومعلومات التعريف البيومترية "Biometric" واكتشاف البرامج الخبيثة الصامتة "Clientless".
ومع تنامي الخدمات المصرفية عبر الإنترنت وعبر الهواتف المتنقلة، أصبحت المؤسسات بحاجة ماسة لمكافحة الاحتيال وغسيل الأموال مع ضمان الحماية لعملائها. على سبيل المثال، وفقا لاستطلاع "مخاطر المؤسسات المالية 2016"، الذي أجرته "B2B International" وكاسبرسكي لاب، تبيّن أن واحداً من بين كل أربعة عملاء منالبنوك وقعوا ضحية الاحتيال المالي في العام الماضي. ويوفر حل مكافحة الاحتيال الجديد من كاسبرسكي لاب حماية متعددة القنوات لكل من الشركات والمستخدمين، مما سيساهم في تقليل وطأة الخسائر الناشئة عن الاحتيال وتكاليف الوقاية الخاضعة للتحكم.
ويشتمل الحل على تقنيات متقدمة لتحسين الرؤية والكشف عن النشاط المشبوه دون التأثير على تجربة المستخدم. ويساعد التحليل السلوكي ومعلومات التعريف البيومترية "Biometric" في التعرف على ما إذا كان الشخص حقيقياً أم خلاف ذلك، وذلك من دون الحاجة إلى اتخاذ أي إجراءات أو تدابير إضافية من قبل المستخدم. يتم تحليل السلوك من خلال حركات الماوس والنقرات والتمريرات وضربات لوحة المفاتيح على أجهزة الكمبيوتر ومقياس التسارع وحالة"الجيروسكوب" وحركات اليد (كاللمس والتمريرات وغير ذلك) على الأجهزة المتنقلة.
يقوم حل "Kaspersky Fraud Prevention Cloud" بجمع معلومات عن سلوك المستخدم والجهاز والبيئة وفترة الاستخدام وتحليلها كبيانات كبيرة في السحابة على أساس أنها مجهولة المصدر وليس لها أي صفة شخصية، مما يجعلها متاحة لخبراء الفحص الجنائي والتحليل التلقائي دون الاتصال بالإنترنت. تتم إضافة هذه المعلومات الجديدة إلى نظام إدارة مكافحة الاحتيال الداخلي في الشركات الذي يتيح إمكانية الكشف الاستباقي عن الاحتيال في الوقت الحقيقي، حتى قبل البدء بتنفيذ المعاملة. ويستند هذا السيناريو على نهج استخبارات "HuMachine" من كاسبرسكي لاب الذي يدمج بين البيانات الكبيرة وتحليل أبحاث التهديدات مع خوارزميات التعلم الآلي والخبرة المقدمة من نخبة الفرق الأمنية في الشركة.
وتعملخاصية المصادقة القائمة على المخاطر "Risk Based Authentication"على تقييم المخاطر قبل قيام المستخدم بتسجيل الدخول إلى القناة الرقمية، وتوفير القرارات للنظم الداخلية الداخلية حول ما إذا كان ينبغي المتابعة، أو طلب معلومات إضافية حول المصادقة أو حظر الدخول لحين إجراء المزيد من التحقق. وتساهم هذه الميزة في تحسين مرونة الاستخدام بالنسبة للمستخدمين النظاميين، وذلك عن طريق خفض عدد مراحل المصادقة، في حين يتم الكشف عن "المستخدمين غير المصرح لهم" قبل ارتكاب أي نشاط احتيالي.
كما تساعد خاصية "Continuous Session Anomaly Detection"على توسيع نطاق الكشف عن الاحتيال، وذلك من خلال تحديد الحساب المخترق وعمليات الاحتيال الجديدة على الحسابات وحالات غسيل الأموال والأدوات المؤتمتة أو أي عمليات مشبوهة تحدث خلال فترة الاستخدام. وعلى هذا النحو، يتم تفعيل منصة "Kaspersky Fraud Prevention Cloud" خلال عملية تسجيل الدخول بالإضافة إلى فترة الاستخدام بأكملها، ويتيح إنشاء نماذج إحصائية قائمة على الأنماط السلوكية المختلفة بمساعدة تقنيات التعلم الآلي.
وتشمل مهام الكشفعن البرامج الخبيثة الصامتة "Clientless"المتاحة من خلال منصة "Kaspersky Fraud Prevention Cloud" الجمع بين تقنيات الكشف المباشر والكشف الاستباقي. يحدد الكشف المباشر ما إذا كان جهاز العميل يستخدم كوسيط لشن هجوم مباشر على الخدمات الرقمية لمؤسسة معينة. في حين أن الكشف الاستباقي يساعد في التعرف على البرمجيات الخبيثة التي لا تؤثر علىالمؤسسة بشكل مباشر، بل يحتمل أن يتم تطويرها لهذا الغرض مستقبلاً. وهذا يساعد الشركة في تقليل المخاطر وتجنب الخسائر الناشئة عن أي هجوم فعلي عند حدوثه.