nain
Опытный user
- Регистрация
- 10 Мар 2016
- Сообщения
- 261
- Реакции
- 22
Тема будет полезна новичкам в этом деле. Если будет что добавить делитесь информацией )
какие настройки доступны и какую информацию они видят.
1. Машинное обучение и ИИ:
Если у вас есть какие-либо другие вопросы, пожалуйста, не стесняйтесь спрашивать.
какие настройки доступны и какую информацию они видят.
1. Машинное обучение и ИИ:
- Как используется: Алгоритмы машинного обучения применяются к историческим данным о мошенничестве, а также к текущим транзакциям для выявления подозрительной активности.
- Что отслеживает:
- Паттерны поведения пользователей:
- Необычные покупки или снятие средств
- Попытки входа в систему из разных мест
- Слишком быстрое совершение нескольких транзакций
- Характеристики транзакций:
- Необычные суммы или категории транзакций
- Покупки в подозрительных магазинах
- Транзакции, совершенные в нетипичное время
- Паттерны поведения пользователей:
- Какие настройки доступны:
- Уровень чувствительности:
- Определяет, насколько агрессивно система реагирует на потенциальные угрозы.
- Типы транзакций, которые отслеживаются:
- Позволяет указать, какие типы транзакций будут подвергаться более тщательной проверке.
- Источники данных:
- Определяет, какие источники данных будут использоваться для обучения алгоритмов.
- Уровень чувствительности:
- Какую информацию видит:
- Личные данные:
- Имя, адрес, номер телефона
- Данные транзакций:
- Суммы, даты, места совершения
- Данные устройства:
- IP-адрес, тип устройства, операционная система
- Личные данные:
- Как используется: Транзакции записываются в децентрализованную базу данных, которая доступна всем участникам системы. Это обеспечивает прозрачность и неизменность записей, делая невозможным подделку или двойное расходование транзакций.
- Что отслеживает:
- Движение средств:
- Отслеживает перемещение средств между различными кошельками.
- Идентификацию пользователей:
- Связывает транзакции с адресами кошельков пользователей.
- Движение средств:
- Какие настройки доступны:
- Уровень конфиденциальности:
- Определяет, какая информация о транзакциях будет общедоступной.
- Участие в сети:
- Позволяет пользователям становиться узлами сети и помогать в валидации транзакций.
- Уровень конфиденциальности:
- Какую информацию видит:
- Адреса кошельков:
- Уникальные идентификаторы, используемые для отправки и получения средств.
- Суммы транзакций:
- Сколько средств было отправлено или получено.
- Время транзакций:
- Когда была совершена транзакция.
- Адреса кошельков:
- Как используется: Уникальные физиологические характеристики пользователя, такие как отпечатки пальцев, лицо или радужка глаза, используются для подтверждения его личности.
- Что отслеживает:
- Биометрические данные пользователя:
- Сохраняет изображения отпечатков пальцев, лица или радужки глаза.
- Попытки входа в систему:
- Сравнивает биометрические данные пользователя с сохраненными при попытке входа в систему.
- Биометрические данные пользователя:
- Какие настройки доступны:
- Методы биометрической аутентификации:
- Позволяет выбрать, какие методы биометрической аутентификации будут доступны (например, отпечатки пальцев, распознавание лица).
- Частота запроса аутентификации:
- Определяет, как часто пользователь должен проходить аутентификацию (например, при каждом входе в систему или через определенное время).
- Методы биометрической аутентификации:
- Какую информацию видит:
- Биометрические шаблоны:
- Математические представления биометрических данных пользователя.
- Журналы аутентификации:
- Записи о том, когда и как пользователь проходил аутентификацию.
- Биометрические шаблоны:
- Как используется: Эти протоколы шифруют данные, передаваемые между браузером пользователя и сервером сайта.
- Что отслеживает:
- Соединение между браузером и сервером:
- Обеспечивает, что данные не могут быть перехвачены или прочитаны третьими лицами.
- Какие настройки доступны:
- Тип сертификата:
- Определяет уровень безопасности шифрования.
- Срок действия сертификата:
- Указывает, как долго сертификат будет действителен.
- Какую информацию видит:
- Содержимое веб-страниц:
- Текст, изображения, код и другие данные, отображаемые на веб-странице.
- Данные пользователя:
- Введенную пользователем информацию, такую как имя, адрес и номер телефона.
- Как используется: WAF анализирует входящий трафик на сайт и блокирует запросы, которые могут представлять угрозу.
- Что отслеживает:
- Потенциально опасные запросы:
- SQL-инъекции, XSS-атаки, попытки взлома паролей и другие виды веб-атак.
- Какие настройки доступны:
- Правила блокировки:
- Определяет, какие типы запросов будут блокироваться.
- Уровень защиты:
- Определяет, насколько агрессивно WAF будет фильтровать трафик.
- Какую информацию видит:
- Содержимое запросов:
- Данные, отправляемые клиентом на сервер.
- IP-адреса:
- Адреса устройств, с которых поступают запросы.
- Как используется: IDS/IPS мониторит сетевой трафик и обнаруживает подозрительную активность.
- Что отслеживает:
- Попытки несанкционированного доступа:
- Сканирование портов, попытки взлома паролей, атаки типа "отказ в обслуживании" (DoS) и другие виды сетевых атак.
- Какие настройки доступны:
- Правила обнаружения:
- Определяет, какие типы активности будут считаться подозрительными.
- Действия при обнаружении:
- Определяет, что будет происходить при обнаружении подозрительной активности (например, уведомление администратора, блокировка трафика).
- Какую информацию видит:
- Сетевые пакеты:
- Единицы данных, передаваемые по сети.
- IP-адреса:
- Адреса устройств, участвующих в сетевом трафике.
- Как используется: Big Data технологии анализируют большие объемы транзакционных данных для выявления аномалий и потенциального мошенничества.
- Что отслеживает:
- Паттерны транзакций:
- Необычные суммы, покупки в подозрительных магазинах, транзакции, совершенные в нетипичное время.
- Какие настройки доступны:
- Методы анализа:
- Определяет, какие методы будут использоваться для анализа данных.
- Пороговые значения:
- Определяет, что будет считаться аномалией.
- Какую информацию видит:
- Данные транзакций:
- Суммы, даты, места совершения, данные пользователей.
- Как используется: Алгоритмы машинного обучения обучаются на устройствах пользователей, а не на центральном сервере.
- Что отслеживает:
- Данные транзакций пользователей:
- Используются для обучения алгоритмов обнаружения мошенничества.
- Какие настройки доступны:
- Уровень участия пользователей:
- Определяет, сколько данных будут предоставлять пользователи для обучения алгоритмов.
- Частота обновления алгоритмов:
- Определяет, как часто алгоритмы будут обновляться новыми данными.
- Уровень участия пользователей:
- Какую информацию видит:
- Локальные данные транзакций пользователей:
- Данные не покидают устройства пользователей.
- Агрегированные модели машинного обучения:
- Используются для обнаружения мошенничества без раскрытия личной информации.
- Локальные данные транзакций пользователей:
- Как используется: Методы анонимизации скрывают личную информацию пользователей при сборе и анализе данных.
- Что отслеживает:
- Данные транзакций:
- Суммы, даты, места совершения.
- Данные транзакций:
- Какие настройки доступны:
- Методы анонимизации:
- Определяет, какие методы будут использоваться для скрытия личной информации.
- Уровень детализации:
- Определяет, сколько информации будет сохранено.
- Методы анонимизации:
- Какую информацию видит:
- Анонимизированные данные транзакций:
- Личная информация пользователей не раскрывается.
- Агрегированные статистические данные:
- Используются для анализа тенденций и выявления мошенничества.
- Анонимизированные данные транзакций:
Если у вас есть какие-либо другие вопросы, пожалуйста, не стесняйтесь спрашивать.