我们生活在一个科技时代，新闻和信息的传播速度比我们想象的要快得多！随着技术的进步，骗子也足够聪明，可以使用这种力量来偏离巨大的群众。欺诈者正在使用人工智能等先进技术来绕过保护系统。
当诈骗者对许多权威人士发出类似的声音并欺骗无辜者时，已经有许多案例。正如我们所说，每枚硬币都有两个面，技术日新月异，借助这种先进技术的欺诈者也在进步。每项技术都有一些其他差距，这些人利用这些差距来获得不当优势。
有没有办法通过使用人工智能和机器学习来检测和预防此类欺诈？
从技术上讲，并不能 100% 保证可以防止此类骗局，因为这些人利用了先进技术的差距，因此填补差距对我们来说可能是更好的选择。如果我们不能防止此类骗局，我们肯定可以使用 AI 和 ML 保护自己免受此类骗局的侵害。早期的“基于规则的检测方法”被用于检测此类欺诈行为，但随着此类欺诈者的智能越来越高，这种方法似乎正在失效。通过正确使用人工智能和机器学习等先进技术，可以进行更好的预防性分析。为了进一步了解机器学习和人工智能之间的区别，比较它们：
- 准确度：基于规则的方法准确度约为 30-50%，因为在基于规则的方法中，系统不会从攻击中学习，它只是检查程序中定义的条件。在 100 次攻击中，只有 30-45 次攻击被阻止，其他攻击成功破坏了数据。使用机器学习检测欺诈的准确性更高，因为它不以条件为条件工作，而是搜索这些骗局的相似之处，并试图找到一个共同的模式。
- 速度：由于在基于规则的方法中，检测是根据一些规则和条件完成的，因此与 ML & AI 相比，使用这种方法检测欺诈通常需要更长的时间。
- 有效性：截至 1990 年代末和 2000 年代初，基于规则的检测是有效的，但随着技术的发展，攻击和诈骗已在其系统和数量中发挥作用。在新的十年中，基于规则的检测似乎正在消失，越来越多的公司正在使用机器学习和人工智能来保护自己免受此类欺诈。
此外，这里要注意的一件非常重要的事情是，基于规则的方法只能检测是否发生了任何欺诈/诈骗攻击，但是通过机器学习和人工智能，我们可以根据跟踪个人过去的用户交互来预测此类事件的发生并且肯定可以以更好的方式防止它。
机器学习和人工智能系统如何检测欺诈行为？
该系统适用于四种不同的模型，主要用于检测和预防此类攻击。型号如下：
1.无监督学习：该模型基于实时数据同步，系统可以自我学习和训练，从用户那里获得更多的知识。该模型基于用户交互创建一个模式，这使得检测与模型相关的特性变得容易。该模型被认为最适合打击金融和交易欺诈。
2. 半监督学习：模型在标记数据和人工数据上进行训练。系统接收到标记数据，通常数量较少。程序员在无监督学习的帮助下收集类似的数据并手动输入模型。该模型形成的模式非常有用，因为它们可以轻松区分标记模式和手动模式。
3. 监督学习：监督学习模型与基于规则的方法非常相似。唯一的区别是，与基于规则的检测方法相比，我们可以拥有更多数量的输入规则。这种学习方法主要用于金融欺诈检测。唯一的限制是系统检查不能超出系统训练的先前可用数据。
4. 强化学习：在这种学习模型中，系统会根据用户行为及其得出的结论不断学习和更新其算法。在这种模型中，系统总是试图学习并找到理想的模型和算法。
与欺诈相关的两个突出部门
1. 银行业：骗子通常在网上寻找钱来窃取，他们主要针对富有的个人或公司。他们的主要目的是查找银行卡号、CVV 号和任何有关银行交易的敏感细节。使用机器学习来处理此类骗局可能是一个理想的解决方案，因为它可以为我们提供以下详细信息：
- 检查转账的款项是否合法。了解此类转移的来源、目的地和目的。可以使用 ML 模型实时跟踪列入黑名单的帐户，从而有助于根据模式捕获此类犯罪分子。
- 这些模型还可用于检查个人的信用评分。基于之前的贷款/还款/工资/交易，这样的模型可以预测贷款的金额，以及是否可以偿还。
- 防止银行业下跌，因为许多银行由于没有适当的监管和资金运作而下跌。如果在任何特定条件下它们转换为 NPA（不良资产），则可以在向它们提供贷款之前根据以前的可用数据对这些公司进行分析。如果训练得当，这些模型还可以检查资金流动的连续性和库存，通过消除资金库存，帮助一个国家保持经济运行。
2. 电子商务：以获取用户敏感信息为主要目的的骗子卷入了电子商务欺诈中。由于我们的许多敏感信息，例如卡号、CVV、地址、电话号码等，都需要放置在此类网站上，因此诈骗者试图破解此类信息。对于下面列出的每一个优点，ML 模型都应该非常准确地训练，并且应该仔细检查所有可能的错误。
- 使用 ML 模型，我们可以防止虚假购买攻击并阻止列入黑名单的 IP 地址。此外，还可以找到常见的用户特定购买模式，这可以帮助电子商务公司提供更好的购买选择。
- 任何产品上故意放置的虚假评论都可以被删除，而真实的评论可以展示给客户，从而增加消费者的购买力。
- 许多假冒产品和服务可以被识别和删除，它们通过提供额外的折扣来引诱人们，反过来询问他们的敏感信息。
因此，随着技术的进步，诈骗和欺诈也占据了当今互联网的很大一部分。随着许多人试图在互联网上注入更多欺诈行为，很少有人使用先进技术来打击此类欺诈行为。因此，正确使用带有人工智能的机器学习模型可以防止重大的网络诈骗，并使在线市场成为一个更好、更安全的地方。