身份盗用会让所有人深感困扰，这并不令人意外。
如今，我们生活在数字经济时代，身份盗用可能会对消费者生活的方方面面造成严重影响。未偿还债务会导致信用评分受损，使您无法获得汽车贷款或个人贷款、租赁住所，在某些情况下甚至会影响就业。
企业当然也会为身份盗窃付出代价。金融机构尤其容易受到此类攻击，因为它们从事的毕竟是与资金打交道的业务，而金钱具有强大的诱惑力。
76%的网络攻击主要受金钱利益驱动。其中，大多数攻击和数据泄露事件（占73%）由组织外部人员实施，包括有组织犯罪集团实施的50%，以及国家或国家关联行为者实施的12%。
——《2018年数据泄露调查报告》
欺诈者开立并使用账户，却从不还款，给金融机构的资产负债表带来沉重负担。Javelin Strategy的数据显示，2018年新账户欺诈造成的损失达34亿美元，高于2017年的30亿美元。根据美国联邦贸易委员会（FTC）的数据，2019年最常见的身份盗用类型是利用新账户实施信用卡欺诈，即盗用他人身份开立信用额度。
一年内发生了近250,000起信用卡欺诈企图。换算下来，全年每天平均每2分钟就有1起。
这不是单靠增加人手就能阻止的。
首先，我们没有足够多擅长识别欺诈的人员，无法对每个开户申请进行人工审核。即使人员充足，审核人员也无法在两分钟内仅通过分析申请材料准确判断是否存在欺诈。回想一下您上次亲自申请任何类型信贷的经历，整个过程远不止两分钟。
最后，消费者不愿等待人工审核。确实如此。如果消费者认为某个应用或数字化流程的响应时间过长，就会放弃使用。“过长”的定义因人而异，但通常不会超过两分钟。
如今，数字开户（DAO）几乎已成为各类企业业务的一部分，并受到金融机构的广泛采用，部分原因在于金融科技的兴起。如今，数字开户已接近完全数字化流程，要满足防范欺诈所需的分析规模和速度，采用技术手段是更有效的方式。
不止于数据
DAO是一种数字化工作流。这意味着它整合了多种界面（移动端、Web端、聊天机器人）、现代应用，并且几乎必然涉及传统后端系统。要在应用之间复杂的交互中，甚至可能跨云环境跟踪单个申请，并非易事。数字开户工作流中的新型现代化组件或许已配置监测机制，能够生成所需数据，但传统后端系统很可能并未进行此类配置。
即使利用平均10项应用服务来处理流量并生成所需数据，我们仍面临一项挑战：如何结合交易上下文分析这些数据。这需要访问多个系统和位置生成的数据。如今，数据来源众多，但这些数据并未在整个工作流中建立关联，部分原因是数据被上报到彼此孤立的系统，而这些系统各自拥有独立的仪表板和告警系统。目前，我们尚无法结合准确识别欺诈性开户企图所需的所有变量来理解上下文。此外，许多系统仍依赖过时的技术，攻击者很容易规避这些技术。
传统的CAPTCHA技术和基于JavaScript对客户端设备进行的初步检查，不足以检测DAO及相关数字体验遭到的利用，更不用说加以防范。传统的IP防御措施也不够。我可以伪造IP和用户代理，并模仿鼠标移动。借助现代计算能力，我可以骗过大多数CAPTCHA系统。如今，攻击者经验丰富且手段复杂，这些简单技术根本无法阻止他们以欺诈手段开设新账户。他们会迅速适应新技术，并很快找到规避方法。
我们需要的技术必须具备与攻击者同等的学习和适应能力。
“2020年，成熟的风险与欺诈管理将结合机器学习、应用智能和情境驱动型分析的优势，并融入异常检测，从而构建一种易于管理的多层级方法。”
Bottomline，《数字账户开立与客户引导现状》
这段话虽然有些冗长，但准确概括了当今防范欺诈所需的技术类型。我们需要融入AI的分析技术，能够在极短时间内摄取并分析海量数据。我们还需要能够关联整个工作流程中数据的分析技术，以便及时防范快速发生的欺诈行为。
如今，检测欺诈仅靠数据还不够。还需要尽可能从数字化工作流的多个环节收集数据并进行关联，同时具备快速分析结果的能力。
这正是F5计划实现的目标：构建一个多用途应用分析平台，为企业提供所需洞察，帮助其快速扩展、保护和优化数字工作流。
关于作者
Lori MacVittie是F5首席技术官办公室的杰出工程师兼首席技术布道师，在应用交付、自动化战略和基础设施领域拥有深厚的专业知识。无论是为AI智能体定义防护机制、剖析脆弱的多云架构，还是探索可扩展系统的极限，她都善于化繁为简。她在应用开发、IT架构以及网络和系统运维领域拥有30多年的行业经验。加入F5之前，她曾担任技术编辑，并因出色表现获得奖项。 MacVittie拥有计算机科学硕士学位，著述颇丰，出版作品涵盖安全、云和企业架构领域。她还热衷于桌面游戏和电子游戏，并且对奶酪有着毫不掩饰的鲜明见解。
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