用于欺诈分析的 Splunk 应用程序

解决方案指南 Splunk欺诈分析应用 检测、分析、调查和应对欺诈 •欺诈模式在发现不同吗 结构化和非结构化的筒仓机数据。 •传统反欺诈工具不能,给一个吗狭隘的视野，造成孤岛和能力 集中所有类型的数据，包括结构化数据和机器生成的大数据。 •的Splunk®应用欺诈分析有助于 反欺诈团队对欺诈检测的许多需求 ,调查、分析和监控 报告，以增强您现有的欺诈工具。 •了解事务和行为红 旗帜在杂乱的数据源。 •灵活性指数相关机器数据所有数据源搜索和关联,使 更容易识别欺诈模式,所以一个 组织可以实时检测欺诈并发出警报时间和行动来阻止它。 欺诈已成为一个全球性问题及其影响，以及成本仍高于大流行前的水平。效果 许多行业的各种规模的组织都能感受到这一点。欺诈者越来越老练和成功， 尤其是在商业和金融交易 在线移动，更容易逃避检测，使用被盗信用卡信息，冒充个人 并接管在线帐户。许多现有的反欺诈 解决方案创建了一种孤立的欺诈检测方法，并且响应，并且不提供可见性或灵活性 发现和应对欺诈。 欺诈检测和预防是一项大数据挑战组织可用于实施流程和 基于欺诈活动的行为。随着业务的发展在线，内部或外部欺诈的证据en 在于大量的非结构化机器 业务内生成的数据，通常是日志文件应用程序、IT基础设施和安全系统。 此数据来自多个来源，例如网络 代理、防火墙、身份验证系统、交易处理系统、支付和结算系统, 数据库、销售点系统和操作系统。 通过索引相关的机器数据并搜索和关联起来识别欺诈模式，一个 组织可以检测欺诈活动，提醒团队 实时，并在底线受到影响之前防止它。 合规符合的行为 规定要求,在的 政府或监管机构。行业合规的例子 职责包括HIPAA和DCOI。 欺诈非法或犯罪欺骗为了在金融或结果 个人利益。在目标的欺诈安全方面的漏洞。 欺诈实现过程和 检测行为,保护客户 和企业信息资产,账户和交易通过实时、准实时或 批处理分析用户的活动和其他实体的定义。 安全使用工具和的状态实践来防止 恶意利用 攻击漏洞获得 未经授权的访问或使用数据。 Splunk可以应对不同类型的解决方案 银行、金融、医疗保健和其他领域的欺诈行为 行业。用于欺诈分析的Splunk应用程序（SFA）是一个全面的欺诈检测解决方案，建立在 Splunk行业领先的现有框架企业安全解决方案。 欺诈分析包括Splunk应用可定制的调查指示板提供 欺诈团队轻松访问目标数据以查找欺诈无需键入声压级。SFA帮助组织实现更快地实现其反欺诈保护工作的价值 并可以通过以下方式优化他们的投资和支出利用现有Splunk解决方案。 解决方案指南 仪表板提供了高级的概述,总结 趋势分析统计和基于工作流的报告领先于欺诈者。Splunkplatormcan配置为引入结构化、非结构化或 专有数据。Splunksof软件可以轻松载入多种数据源，提供加入功能 不同的数据源在一起，以深入了解基于事务。 Splunk还提供了集成和导出的灵活性 通过脚本、警报操作将数据发送到其他系统以及动态表单或深入分析。拉动能力 符合性要求的历史报告和 用例 账户的收购 账户收购cybercriminal时发生采取欺诈网上帐户的所有权在被盗密码和用户名的方法。有多种方法可以收集此密码信息,从社会工程 网络钓鱼攻击。虽然历史上的动机是通常是财务组织，受影响最大的组织是金融机构，今天，账户接管 影响具有面向用户登录的任何组织。 协助欺诈调查。新账户欺诈 准备好深入了解机器数据如何改进欺诈检测了吗？查看真实世界的示例并了解多少 欺诈对我们日常生活的影响我们的免费“欺诈行为在现实世界的指南。” 了解更多信息:www.splunk.com/asksales www.splunk.com Splunk、Splunk>和TurnDataIntoDo是SplunkInc.在美国和其他国家/地区的商标和注册商标。 所有其他品牌名称、产品名称或商标均属于其各自所有者。©2022斯普伦克公司保留所有权利。 22-25871-splunk-应用欺诈分析-sg-104 打开机器的力量学习 当骗子继续适应和利用新的方法，利用机器学习很重要 以及用于打击欺诈的数据科学算法。检测通过机器学习异常和异常值, 利用自适应阈值和其他先进 技术是欺诈检测的下一波浪潮，预防。Splunk的机器学习工具来检查数据集中的异常值，以获取欺诈活动。 新账户欺诈发生当cybercriminal或 欺诈者创建一个新帐户，在历史上使用意图实施欺诈的金融机构。 欺诈者不断适应，无法识别 新账户欺诈可能导致significalt损失。 Splunk的应用分析,欺诈 预防团队可以运行相关性搜索检测针对用户的异常或可疑活动帐户并通过风险生成高保真警报 基于警报框架。分析师可以轻松查看所有内容单个欺诈事件中的警报和值得注意的事件 查看仪表板，便于调查为引人注目的事件。