欺诈是全球众多行业普遍面临的问题，涉及金融、医疗保健、电子商务和政府部门等领域。面对不断变化的欺诈活动形势，有效的欺诈检测解决方案至关重要，有助于防范欺诈可能造成的财务、个人或法律损害。
什么是欺诈检测？
欺诈检测是识别和防范应用、API、系统、交易及数据中欺诈活动的过程。它运用各种技术监控交易和客户行为，以识别可能表明存在欺诈行为或交易的模式、异常情况或可疑活动。欺诈检测的主要目标是主动识别并缓解欺诈活动，从而尽可能减少财务损失、保护资产、维护运营完整性，并确保合规和客户忠诚度。
欺诈检测系统的重要性
欺诈检测在多个方面都至关重要。欺诈活动可能给个人和组织造成重大经济损失，还可能扰乱正常业务运营，导致延误和声誉受损。许多行业都必须遵守欺诈防范方面的监管要求，未能发现和报告欺诈行为可能会受到法律处罚和罚款。此外，欺诈检测通常与数据安全密切相关，防止敏感信息遭到欺诈性访问或窃取，是整体网络安全的重要组成部分。
欺诈检测需要多长时间？
欺诈检测所需的时间因采用实时检测还是回溯分析而有很大差异，两种方法各有优势和局限：
- 实时检测方法可在欺诈活动发生时或发生后不久将其识别，以便立即响应，例如阻止欺诈交易完成。这对于金融和电子商务等行业至关重要，因为快速采取行动有助于避免经济损失。然而，实时检测机制需要大量计算资源，实施起来也可能较为复杂；此外还可能产生误报，导致正常客户的交易被阻止，或被要求提供多重身份验证（MFA）等额外验证，给客户带来不便。
- 回溯检测是指检查欺诈档案和案件管理工具中的历史数据，以识别过去可能表明存在欺诈的模式或异常。这种方法通常用于在怀疑发生欺诈事件后开展深入调查。由于无需立即采取行动，回溯方法可以更全面地检查数据，使分析人员能够深入分析可疑模式和行为，并为事件后分析和补救提供支持。不过，回溯检测虽然可以发现过去的欺诈行为及其根本原因，却无法实时识别或阻止欺诈活动。
组织还可以通过协调内部安全团队与欺诈防范团队，更快速、更有效地防范欺诈。
许多组织通常设有网络安全部门，负责保护计算机网络和面向外部的应用；同时设有欺诈防范部门，专注于线上和数字交易、事件关联及事件响应。这种安排造成职责分离，两个部门分别使用不同的工具和数据集，并拥有各自的绩效指标、人员和预算。
然而，当今许多危害严重的攻击都横跨安全团队和欺诈防范团队的职责范围，其中包括可能导致账户接管的撞库攻击。如果两个团队缺乏沟通，威胁情报和相关背景信息就会缺失，因而很难（甚至可能无法）全面了解攻击。结果，欺诈者可能趁隙得逞，给企业及其客户造成损失。
打破组织壁垒后，可以从多个维度全面了解欺诈和安全团队职责范围内的活动。汇集各团队的数据，有助于构建预测能力更强、准确度更高的机器学习模型，从而提供更具前瞻性和可操作性的情报，并更快、更有效地采取补救措施。
常见的欺诈检测软件类型
欺诈检测软件和系统采用多种不同的技术方法。
基于规则的系统
这些系统使用预定义的规则和条件，识别数据流中的欺诈模式或行为。系统持续监控交易、账户活动或用户交互等传入数据，并根据预定义规则检查每个数据点。这些规则可涵盖交易金额、时段、地理位置和用户行为等多个数据维度。如果满足规则中的某项条件，系统会触发警报或执行指定操作，并通知欺诈分析师或安全人员等相关方。
这些规则基于对常见欺诈模式的了解。例如，如果客户反复尝试使用无效的信用卡号进行交易，可能会触发规则警报。如果交易金额超过预定义阈值（例如5,000美元），或者客户通常在工作时间进行交易，却突然在深夜进行交易，这些活动都可能触发警报。
静态规则系统虽然简单直接，能够快速检测已知的欺诈模式，但也存在局限性。组织内不同的业务应用（例如积分奖励计划与预订应用）往往有不同的要求，导致此类系统维护起来较为繁琐。此外，如果不重写规则并优化系统，此类系统还可能产生误报，或无法识别新型欺诈手段。
异常检测与交易监控
异常检测和交易监控是欺诈检测方法，重点识别数据流中的异常模式或离群值，其依据是欺诈活动通常会偏离典型行为或模式。异常检测系统会根据交易记录、用户行为日志等不同来源收集的数据建立基线，用于表示典型的合法行为。系统持续将传入数据与既定基线进行比较；当数据点或行为明显偏离该基线时，系统会将其标记为异常并生成警报。
异常检测和交易监控常用于信用卡欺诈检测。它们会监控交易数据并标记异常模式，例如金额异常的大额消费，或短时间内在不同地理位置发生的多笔交易。
基于机器学习和AI的系统
基于机器学习模型的欺诈检测系统能够快速识别海量数据中的复杂模式和关联，其处理能力远超人工观察或传统的规则型系统。机器学习模型可以使用历史数据进行训练，也能实时适应新数据并从中学习。这对于识别新出现的欺诈趋势，以及确保这些系统长期保持有效至关重要。基于AI的工具可以实时做出决策，例如在交易发生时批准或拒绝交易。AI和机器学习还可以通过学习以往的决策进行微调，从而减少误报。随着收集的数据不断增加，它们区分合法活动与欺诈活动的准确性也会提高。
银行和金融机构使用AI和机器学习来检测各种形式的欺诈，包括账户接管、洗钱和内幕交易。这些系统通过监控交易数据、用户行为和市场状况来识别可疑活动。例如，如果一大笔资金在此前没有关联的账户之间转移，AI可以将其标记出来，以便进一步调查。
欺诈检测的关键组成部分
高级欺诈检测系统包含多个关键组件。
数据收集与聚合
欺诈检测系统将收集和汇总多个来源的数据作为识别欺诈活动的初始阶段。在金融机构中，数据源可能包括用户使用的所有渠道中的账户活动和交易数据，例如Web端、移动端和呼叫中心等。在电子商务领域，数据源可能包括订单和支付数据。经过数据清理和标准化等预处理后，数据将汇总为单一数据集，并转换为适合规则引擎或其他分析模型进行分析的格式。
特征工程
特征工程是指对原始数据中的变量进行选择、创建或转换，以提升数据分析或机器学习模型的性能。特征是数据集中的属性，模型利用这些属性进行预测或识别模式。经过合理设计的特征有助于提高预测准确性，并加深对变量之间关系的理解。
欺诈检测在很大程度上依赖于识别模式、异常情况以及偏离正常行为的情况。特征工程通过创建能够凸显可疑活动的属性，帮助捕捉这些模式。例如，特定时间段内的平均交易金额或登录失败次数都可以作为指示性特征。
模型训练与验证
模型训练和验证是构建有效、可靠的欺诈检测模型不可或缺的步骤。可用数据的一个子集（通常称为训练集）用于训练模型。该数据集通常包含带标签的样本，即输入数据及其对应的目标标签（例如，在欺诈检测中标记为欺诈或非欺诈）。模型学习训练数据中的模式和关系，并通过优化过程调整内部参数，以尽量缩小预测结果与实际结果之间的差异。训练完成后，使用一个称为验证集的独立数据集来评估模型性能。该数据集与训练数据不同，包含训练期间未使用过的样本，以确保模型能够泛化到新情况。通过各种性能指标评估模型的准确性和预测能力，并对系统进行微调以优化性能。
常用欺诈检测工具
为抵御不断演变且日益增多的攻击，并保护持续扩大的攻击面，组织必须利用多种欺诈检测工具和数据源，以获得有效的欺诈防范平台主动实时检测和缓解欺诈所需的关键功能。
以下工具可为欺诈检测工作提供支持，也是构建稳健欺诈检测系统的基本组成部分。
交易监控系统
交易监控系统（TMS）实时跟踪和分析金融交易，是欺诈检测和风险管理流程中的关键组成部分。TMS持续监控交易，识别可能表明存在欺诈的可疑或异常模式，例如异常的交易金额、频率或地点。如果检测到可能存在欺诈的交易，TMS可以发出警报、实时阻止交易或启动进一步调查。大多数TMS能够处理大量交易，因此适用于电子商务等交易频率可能很高的行业；同时，这类系统对于确保满足监管合规要求也十分重要，尤其是在金融行业。
身份验证解决方案
身份验证解决方案用于在交易或活动期间确认个人或设备的身份，从而降低身份盗用、账户接管及其他欺诈活动的风险。身份验证可采用多种方法和工具，这些方法和工具通常结合使用，以支持多因素身份验证（MFA）。多因素身份验证要求用户提供至少两种身份验证因素。这些因素可以包括政府签发的身份证件，例如驾驶证、护照或国民身份证；也可以包括生物特征身份验证，即利用个人独有的身体特征来验证身份，例如指纹识别、面部识别或虹膜扫描。如今，身份验证已不再仅面向人类用户：设备指纹识别对于无需MFA和CAPTCHA的身份验证流程十分重要。此类流程会检查交易所用设备的独有特征（例如IP地址、地理位置和硬件配置），以验证设备是否合法。
行为分析平台
这些技术可分析和监控组织网络、应用和系统中的用户及设备行为，是检测欺诈的实用工具。用户和实体行为分析（UEBA）通常是此类平台的核心功能。平台会创建用户画像，并在出现异常活动或偏离典型行为时向安全团队发出警报。此类平台通常还会根据用户和设备的活动为其评定风险分数，帮助组织优先监控和响应风险较高的事件。
网络和安全监控工具
这些工具可帮助组织监控、分析和保护其IT基础设施与数据，防范可能导致欺诈的潜在威胁、漏洞和可疑活动。这些工具和系统包括：
- 入侵防御系统（IPS）可实时主动阻止可疑网络流量或活动，帮助防范潜在欺诈或安全事件。
- 安全信息和事件管理（SIEM）系统可收集、汇总和分析来自各种来源的日志数据，帮助组织关联安全事件，并检测可能表明存在欺诈的异常情况。
- Web应用防火墙（WAF）是一类专用防火墙，旨在保护Web应用免受安全威胁和网络攻击，因此有助于防范在线交易欺诈。
- Web application and API protection（WAAP）解决方案通过实施身份验证和授权机制、多重身份验证及机器人程序缓解措施，保护登录和会话管理流程，帮助防范账户接管攻击导致的欺诈。
欺诈检测解决方案的必备功能
除上述工具外，您考虑采用的任何欺诈检测解决方案还应涵盖以下关键功能领域。
- 凭证情报：在欺诈检测和防范场景中，提供用户名、密码及其他身份验证数据等数字凭证的历史使用信息。凭证情报可回答“此凭证近期是否已知遭到泄露？”或“此凭证是否曾在其他网站被用于欺诈？”等问题。通过重点关注用户凭证的安全性和完整性，此类解决方案可以识别并防范与凭证泄露、未经授权的访问和账户接管相关的欺诈活动。
- 设备情报，涉及收集和分析与访问在线平台、系统或网络所用设备相关的数据。这些信息包括设备特征、属性和行为，用于为每台设备创建唯一的设备指纹；此外还包括位置历史记录，用于检测异常登录位置。
- 行为/被动生物识别，包括分析用户与设备进行物理交互时的指标，并将其与已注册样本进行比较。这些生物识别信息可能包括击键动态或鼠标移动等行为信息，也可能包括对指纹扫描仪或人脸识别摄像头等生物识别传感器的被动监测。
- 机器人程序检测与管理，重点识别并缓解恶意机器人程序的活动，以便逐个会话判断访问请求来自真实用户还是机器人程序。机器人程序防御解决方案有助于确保合法用户能够安全地访问服务并与之交互，同时减轻自动化欺诈企图造成的影响。
欺诈检测面临的挑战
随着数据保护流程不断改进，欺诈检测系统识别特定欺诈模式的能力日益增强，欺诈者也在不断调整其手段。他们利用社会工程等手段诱骗个人泄露敏感信息，并借助机器学习和AI等技术构造模仿合法活动的攻击，使传统的基于规则的系统难以发现异常。新的欺诈手段和攻击途径要求持续更新检测模型，导致欺诈者与欺诈检测系统开发人员之间形成持续的攻防较量。
在大数据时代，传统欺诈检测系统也面临诸多挑战。如今，各组织产生的数据量极其庞大，进一步增加了欺诈检测的难度，因为传统欺诈检测系统可能缺乏足够的可扩展性或处理能力，无法实时分析这些海量数据流并从中有效提取有用信息。
此外，基于规则的欺诈检测也容易产生误报，导致运营效率低下和告警疲劳。欺诈者可能会利用这一点，发起低影响、高频率的攻击，以转移对高影响、低频率攻击的注意力。事实上，减少误报与发现所有欺诈活动之间需要权衡。优先检测所有欺诈活动虽然可以提高检出率并防范更多欺诈，但也可能增加运营成本，因为欺诈分析师必须手动调查告警，这会耗费大量资源且成本高昂。采用自适应欺诈检测系统，根据交易风险和用户行为等因素调整检测严格程度，有助于改善这一权衡。
企业和组织还面临一项挑战：既要实施有效的欺诈防范措施，又不能影响客户体验。某些反欺诈机制会设置令人困扰的安全控制，例如包含容易混淆的交通信号灯识别题的CAPTCHA、耗时的MFA流程，或强制缩短用户会话，导致客户在完成订单的过程中被自动注销。这些欺诈防范机制可能难以正确完成，并可能导致合法客户的账户被锁定。组织需要找到一种既能防范欺诈，又不会给用户增加操作阻力的方法。
欺诈检测的未来趋势
为应对不断演变的欺诈手段，欺诈检测系统需要持续推进技术演进并引入新工具，才能跟上欺诈者的步伐。
高级人工智能与机器学习
目前，先进的AI和机器学习系统已用于分析海量数据集，识别数据中复杂的模式和关联，这对于发现异常和潜在欺诈活动至关重要。机器学习模型会持续从新数据中学习，从而随新型欺诈模式不断演进，并适应不断变化的欺诈手段。随着欺诈者调整作案方式，机器学习模型也能跟上变化，快速适应新出现的威胁。
然而，与许多其他技术一样，AI既可用于合法目的，也可用于恶意目的。生成式AI的情况尤其复杂，它既可能成为有价值的网络安全工具，也可能构成威胁。一方面，生成式AI可用于发挥积极的网络安全作用，例如支持良好的安全实践、为安全检测生成内联文档，以及丰富警报和事件数据。生成式AI还可能通过承担长期人手不足、劳动密集且耗时的安全工作，帮助缓解现有安全团队面临的技能缺口和人才短缺问题。
另一方面，功能强大且无处不在的生成式AI正越来越多地被恶意行为者利用，以发起更复杂、更有效的网络攻击。犯罪分子可以利用AI了解欺诈检测系统的工作原理，并制定规避策略。这可能包括运用对抗性机器学习技术，发起能够绕过传统欺诈检测方法的攻击。AI还可以利用机器学习算法更高效地猜测密码，从而加快密码破解过程。
AI生成的深度伪造视频和音频可用于冒充组织内的高管或其他受信任人员，诱导员工采取危害安全的行动。利用深度伪造技术实施的鱼叉式网络钓鱼、勒索软件攻击和社会工程诈骗很容易绕过传统安全措施。
此外，强大的AI触手可及，降低了实施复杂且破坏性数据泄露攻击的门槛，使更多个人或团体更容易参与欺诈活动，从而加剧了网络犯罪的普及。
区块链技术
区块链是另一项新兴技术，有望提高欺诈检测的透明度和安全性。区块链会维护记录所有交易的防篡改、不可变账本；数据一旦添加到区块链中，便无法更改或删除。区块链网络中的所有参与者都可以实时查看和验证交易，使欺诈者难以暗中活动。区块链还可用于安全地存储和验证用户身份，有助于减少欺诈活动中常见的身份盗用和账户接管。
协作与数据共享
组织之间开展协作并共享欺诈数据，也有助于提升欺诈检测能力。通过在可信合作伙伴之间共享数据和洞察，一家组织检测到的欺诈活动可以为其他组织提供预警，帮助其主动采取防护措施。数据共享与协作还能让组织获取更多数据用于分析。数据点越多，就越能有效训练机器学习模型和算法，以检测与欺诈相关的模式和异常。
选择合适的欺诈检测解决方案
为贵组织选择合适的欺诈检测解决方案是一项至关重要的业务决策。在决定部署哪种欺诈检测解决方案时，需要重点考虑以下几个方面。
业务需求评估
确保所考虑的欺诈检测解决方案符合具体业务要求、组织战略目标和风险承受能力。确定组织最容易遭受的具体欺诈类型，其中可能包括支付欺诈、身份盗用、账户接管或内部人员欺诈，并确保所考虑的解决方案能够应对与业务相关的欺诈类型。
例如，在线交易量较大的电子商务公司可能最关注支付欺诈，并希望尽量减少误报，在有效识别欺诈交易的同时确保流畅的客户体验。此类公司可以考虑采用整合机器学习算法的欺诈检测解决方案，实时分析在线支付交易，并重点使用能够持续学习和适应新型欺诈模式的自适应模型。
需要保护敏感患者数据并遵守HIPAA等医疗保健法规的医疗服务提供商，可以重点防止未经授权访问患者记录，并确保数据安全。该机构应考虑实施专注于身份和访问管理的欺诈检测解决方案，通过强大的用户身份验证、加密和审计功能保护患者数据。
与现有系统的集成和兼容性
在评估欺诈检测解决方案时，集成的便捷性以及与旧有系统的兼容性也是重要的考量因素。
组织内的现有系统包含可用于欺诈检测的宝贵数据。兼容或易于集成的解决方案可以更快地利用这些数据，更及时、全面地了解交易和用户行为，从而提高欺诈检测的准确性。轻松集成旧有系统还可以减少容易出错的手动数据传输和核对工作，并简化工作流程，提高运营效率。不兼容的系统可能还需要进行定制开发以实现数据交换，从而增加实施和维护成本。
可扩展性与性能
选择可扩展的高性能欺诈检测解决方案，有助于在业务增长过程中持续高效、有效地防范欺诈。
确保所考虑的欺诈检测解决方案不仅能够处理当前的交易量，还能随着业务增长轻松扩展，以应对不断增加的交易量。评估该解决方案处理交易峰值负载的能力，例如节假日或特殊活动期间的负载。在高流量条件下，解决方案不应出现性能下降。此外，如果业务正在拓展至更多地区，请确保该解决方案支持跨多个区域和时区扩展。
F5如何提供帮助
有效的欺诈检测解决方案对于维护各行业组织的财务稳健、运营完整性和信任至关重要。欺诈管理不仅能帮助企业防范眼前的财务损失，还能保护个人和客户的数据、资金及隐私。部署有效的欺诈检测工具和策略可带来多方面优势，帮助贵组织及客户更好地应对欺诈者和不断演变的欺诈手段。
F5欺诈检测与缓解服务可抵御不断升级的威胁环境，在这种环境下，在线账户比以往更容易受到攻击。F5应用安全与欺诈缓解解决方案由闭环AI引擎和自适应机器学习模型提供支持，可快速重新训练并持续增强检测能力。该系统的大规模统一遥测基于每日超过10亿笔交易的数据构建，能够实时监控用户旅程各环节的交易。系统利用高级信号收集以及行为和环境洞察，以独特方式判断用户意图，准确检测恶意活动，并实现较高的欺诈检测率。
要进一步了解F5欺诈检测和防范解决方案的成效，请下载并阅读这份由Aite独立发布的报告。
