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Visa宣布推出人工智慧反詐騙解決方案以打擊帳戶攻擊

Visa新推出的「Visa帳戶攻擊智慧評分」(Visa Account Attack Intelligence (VAAI) Score)有助於辨識無卡交易中枚舉攻擊的可能性

2024-05-08 16:20
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舊金山--(美國商業資訊)--威脅方正在利用自動腳本和僵屍網路等尖端技術來擴大他們的銀行卡測試攻擊,從而以前所未有的規模和速度攻擊漏洞。這些攻擊被稱為枚舉攻擊,每年造成營運支出和11億美元的詐騙損失,1占全球詐騙的很大一部分。為了因應這一威脅,數位支付領域的領導者Visa (NYSE:V)今天宣布更新其Visa帳戶攻擊智慧(VAAI)產品,增加了VAAI Score。這是一種使用生成式人工智慧組件辨識枚舉攻擊並為其評分的新工具。VAAI Score將首先提供給美國發卡機構,並將即時為每筆交易分配風險評分,以偵測和預防無卡(CNP)交易中的枚舉攻擊,從而協助減少詐騙和營運損失。

Visa風險與客戶服務長Paul Fabara表示:「枚舉攻擊會對我們的客戶產生持久影響,因此我們迫切需要能更好地即時偵測和預防這些攻擊的工具。憑藉VAAI Score,我們的客戶現在可以獲得即時風險評分,協助偵測枚舉攻擊的可能性,這樣發卡機構就能做出更明智的決定,決定何時阻止交易。」

33%的被枚舉帳戶在詐騙者取得其支付資訊後五天內遭遇詐騙2。Visa的VAAI Score透過使用生成式人工智慧、學習正常和異常交易模式的組件,即時辨識複雜枚舉攻擊的可能性,協助減少詐騙行為,同時不影響Visa的效能和準確性。與其他風險模型相較,由於VAAI Score專注於特定的枚舉訊號,效能更強,該工具能夠將誤報率降低85%3。VAAI Score可以在以下方面為發卡機構提供協助:

  • 減少詐騙和業務損失:協助即時辨識複雜的枚舉攻擊,有助於減少來自驗證帳戶的後續詐騙和因枚舉攻擊造成的業務損失,如客戶中心呼叫和重新發卡,並協助保護客戶。
  • 改善持卡人體驗:協助辨識合法持卡人交易未受影響的情況,同時為發卡機構提供工具,以主動拒絕面臨枚舉攻擊風險的交易。
  • 即時交易評分:在20毫秒內提供即時風險評分4,協助客戶辨識枚舉攻擊,並配合規則引擎共同用於授權決策。

Visa資深副總裁兼反詐騙服務全球主管Michael Jabbara表示:「由於掌握了先進技術,詐騙者比以往任何時候都更快地將竊取的憑證變現。受枚舉攻擊的交易影響著整個生態系統,透過VAAI Score,我們為客戶提供了一個先進的工具,可以防止持卡人帳戶資訊外洩,並在詐騙交易發生之前加以阻止。」

VAAI Score模型經過超過150億次VisaNet交易的訓練,其屬性數量是此前的VAAI模型的六倍,有助於更好地評估可疑的枚舉交易。Visa的方法是利用雜訊資料來訓練高精確度的即時人工智慧模型。新的風險評分模型根據枚舉模式評估每筆CNP交易,得出兩位數的風險分數,從而協助預測枚舉攻擊的可能性,以便更好地確定何時核准以及何時拒絕交易。

在Visa,安全性和可靠性是全年工作的首要之務。在過去五年中,該公司在技術方面的投資超過100億美元,包括減少詐騙和提高網路安全性。一千多名專職專家全天候保護Visa網路免受惡意軟體、零日攻擊和內部威脅的侵害。僅在2023會計年度,Visa就主動阻止了400億美元的詐騙行為5,使許多人從未意識到自己面臨潛在的詐騙交易風險。我們鼓勵消費者保持警惕,考慮清楚在哪裡購物以及與誰共用資訊,以確保安全。

關於 Visa Inc.

Visa (NYSE: V)是數位支付領域的世界領導者,為200多個國家和地區的消費者、商家、金融機構和政府實體之間的交易提供便利。我們的使命是透過最創新、最便捷、最可靠、最安全的支付網絡串連世界,從而促進個人、企業和經濟體的繁榮發展。我們深信經濟與每個人、每一地息息相關,能夠改善每個人、每一地的生活,並認為可及性是未來財富流動的基礎。如欲瞭解更多資訊,請造訪 Visa.com.

1 VAAI 2023會計年度枚舉詐騙損失
2 VAAI 2023會計年度枚舉詐騙損失
3 2024年美國Visa帳戶攻擊智慧評分模型文件
4 當採用人工智慧模型時,VAAI可在一毫秒內評估多達182個風險屬性,從而得出兩位數的風險評分,預測發生枚舉攻擊的可能性。
5 Visa資料(2022年10月1日至2023年9月30日)

免責聲明:本公告之原文版本乃官方授權版本。譯文僅供方便瞭解之用,煩請參照原文,原文版本乃唯一具法律效力之版本。

請前往 businesswire.com 瀏覽源版本: https://www.businesswire.com/news/home/20240507275775/zh-HK/

CONTACT:

Allee McDermott
amcdermo@visa.com

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