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防ddos攻击_传奇游戏盾_优惠券

时间:2022-01-12 22:00 来源:E度网络 编辑:E度网络

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防ddos攻击_传奇游戏盾_优惠券

? ??由管理员2020年3月27日Alix Pressley公司intelligentcio.com网站?RSA Security宣布了其针对电子商务的自适应身份验证功能,该功能提高了欺诈保护和用户体验。RSA Security是一家全球网络安全领导者,它提供业务驱动的安全解决方案,帮助企业管理数字风险。RSA Security宣布,RSA自适应身份验证电子商务版本20.5已正式提供。在此版本中,RSA Adaptive Authentication for eCommerce实现了EMV 3D Secure v2.2协议中提供的最新功能,添加了新的身份验证流以支持持卡人不在会话中的交易,并引入了新功能,显著增强了客户的结账体验。欧盟(EU)的《支付服务指令2》(PSD2)等法规已促使在线商户对无卡(CNP)交易采用EMV 3DS协议,这意味着电子商务交易流量有望成倍增长。这使得发卡机构更需要选择一个可信且性能良好的3DS访问控制服务器(ACS),该服务器能够准确检测欺诈性支付,同时保持较高的交易成功率,并提供无摩擦的持卡人体验。RSA反欺诈产品和战略主管Daniel Cohen说:"我们针对电子商务的RSA自适应认证的目标有三个:减少欺诈,提高CNP交易批准率,降低客户的运营成本,提供尽可能无缝的用户体验。"作为首批支持最新版本EMV 3DS协议的供应商之一,数据中国,我们希望确保我们的客户拥有最先进和最新的能力来打击欺诈,同时也能够满足欧洲PSD2等法规的要求。"随着企业继续沿着数字化转型的道路前进,他们不仅看到了技术的广泛使用带来的好处,而且还遇到了深入到企业运营中的演变带来的意外后果。金融机构和信用卡/借记卡发卡机构是最早通过创新交易方式(如非接触式支付和二维码)拥抱数字化转型的企业之一,但它们往往在不知不觉中向新的数字风险领域敞开大门。有效地管理这些数字风险使组织能够减轻威胁并保持合规性,同时最大限度地利用颠覆性数字技术和新运营模式带来的机会。RSA Adaptive Authentication for Electrommerce帮助信用卡发卡机构和支付处理器防止超过95%的CNP交易欺诈,大数据时代的特点,这些交易通过最新的EMV 3DS协议,同时为持卡人提供无摩擦的购物体验。借助RSA的风险引擎,RSA Adaptive Authentication for Econommerce分析了数百个风险指标,以静默身份验证真正的持卡人,同时仅挑战少量高风险交易。利用业界第一个也是最大的国际、跨机构和跨平台的已确认欺诈网络RSA eFraudNetwork,RSA Adaptive Authentication for Electrommerce可以识别与全球已知和未遂欺诈计划相关的指标。专家们讨论了防止欺诈的主题以及为防止欺诈而管理数据的一些方法:福特首席执行官Michael Reitblat:"随着每天都有新的漏洞发生,消费者感到很脆弱,希望商家保护他们的数据。账户安全性可能是终身客户和一次性买家之间的区别,因为这些违规行为的泄露数据被用来进行欺诈活动。"商家必须保证公司和消费者数据的安全。大多数零售商都有专门的安全团队负责保护易受攻击的数据。然而,安全工程师和风险团队并不是唯一接触这些数据的人。无论组织规模大小,许多员工、利益相关者和第三方在管理过程中都会接触到公司和消费者的数据。"对许多企业来说,最大的网络安全风险围绕着人为因素和员工行为。企业担心员工不恰当地共享数据,不管是恶意的还是意外的。此外,移动设备的使用增加了暴露的威胁,特别是当涉及到设备的物理损失时。"网络钓鱼攻击是员工无意中暴露公司数据的最简单有效的手段之一。欺诈者的目的是获取合法个人的被盗个人身份信息(通常通过复杂的社会工程策略获得),以隐藏其真实身份。根据Forter的欺诈攻击指数,身份操纵在去年增加了30%,这可能占公司安全漏洞的大约41%与网络钓鱼攻击有关。"组织需要雇佣熟悉处理个人数据相关风险的员工,但通常节假日高峰、旺季或预期的在线队列处理会限制这一过程的质量。"解决这一问题的一个方法是加强安全培训计划,并确保所有员工,无论他们在企业中处于什么位置,都能平等地接受与数据隐私相关的风险教育。"在欺诈预防领域,人工审查和基于规则的系统只会给企业带来太多的风险;这可能会导致巨大的经济处罚和损失,更不用说声誉受损了。归根结底,企业管理数据和避免上述陷阱的最佳方法是自动化处理和审查数据的系统,以防止与人为激活的数据泄露相关的损害。"Craig Cooper,COO,Gurucul:"欺诈行为越来越难被发现,但它每天都发生在各种行业,每年造成数万亿的损失。虽然金融服务和银行业是受打击最严重的行业,物联网设备,但其他常见的目标包括零售、医疗保健、信息技术,政府/公共行政和公用事业。"传统上,公司使用的是传统的欺诈管理平台,这些平台具有局限性,导致过多的假阳性警报需要调查,这种情况使得恶意活动无法被发现。通常情况下,这些平台会在欺诈行为发生后提供活动证据,大数据精准,这是一个典型的太少、太晚的例子。"从大数据到机器学习等一系列技术的最新进展已经融合在一起,建立了欺诈分析的新方法。它们可以实时检测异常和异常行为和活动,并提供准确的风险评估,以便以机器速度触发缓解措施。"在贵公司实施基于机器学习的欺诈检测需要以下几个要素:大数据存储:您首先需要的是一个能够随着时间推移扩展到数百万甚至数十亿个数据点的架构。一个大数据系统应该支持大型和多样化的数据集(包括结构化和非结构化的),并使您的数据分析能够发现信息,包括隐藏的模式、未知的相关性和趋势。数据源:您的处理引擎应该能够从所有可用的源(包括联机和脱机)摄取数据,而不管其格式如何。更多的数据源将产生更好的相关性、背景和洞察力。数据链接:数据必须以某种方式规范化,自助免费建站,这样才能链接到特定的身份。这个身份可以是收银员、客户服务代表、客户等等。同样,身份可以是一个实体,例如销售点设备、台式计算机或服务器。关联对于为每个身份创建行为基线至关重要,以便可以将新活动与基线进行比较以查找异常。机器学习模型:一旦你建立了一个大的数据存储、数据源和数据链接,你就需要建立人工智能(AI)和机器学习模型,这些模型可以自动分析数据源,建立基线和风险评分活动,而无需编程。这种学习过程使用复杂的算法来寻找数据中的模式,调整风险评分,并根据收集和分析的数据在未来做出更好的决策。"犯罪分子和黑客已经在使用包括人工智能在内的先进技术,以机器级的速度获取信息和进行诈骗。为了跟上攻击者的步伐,组织需要考虑使用新的方法,利用数据科学以人类无法处理的方式处理多维信息源,来增强基于传统规则的欺诈检测。"万事达卡公司NuData Security的DevOps工程总监Justin Fox说:"许多企业都遵守严格的标准和法规,这些标准和法规的重点是保护员工和客户的数据。挑战在于每个组织内部的技术实施——大多数标准和法规可以通过多种方式得到满足,从而在如何实现控制方面实现灵活性。这种灵活性意味着组织可以满足控制中规定的要求,同时保留后门或紧急访问机制,以便在需要时规避技术实施。"加密和访问控制列表是企业保护和管理对存储数据的访问的技术机制。让我们以一个运行在AWS云上的现代web应用程序为例,说明如何使用这些控件成功地保护客户的概要数据。一个常见的模式是使用AWS Amplify和一个像Vue这样的web框架来创建一个包含amazoncognito for user auth的web应用程序

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