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2022-06-20 06:40栏目:方案

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图片:Jesús Rocha

美国联邦储备委员会(Federal Reserve)今天发布了关于美国金融机构如何减少骗子借助合成身份账户进行支付欺诈的指导。

美国联邦储备委员会(Federal Reserve)今天发布的关于缓解综合身份支付欺诈的白皮书是在之前两份关于定义和检测此类支付欺诈企图的白皮书之后发表的。

欺诈者将真实信息(如社会安全号码)和虚假信息(姓名、出生日期和地址)结合起来,创建合成身份。

它们随后被用于创建新账户,这些账户可能逃避常见的无效欺诈检测模型,即可能被描述为信用良好的账户持有人的账户。

"这为犯罪者提供了时间培养这些身份,建立积极的信用记录,并在"破产"之前增加他们的借贷或消费能力——这是一个在没有偿还意图的情况下最大限度地扩大信用额度的过程,"美联储解释道"合成身份账户的行为更像普通客户——在一段时间内建立信用——而不是传统的身份欺诈者,阿里云有没有免费的ddos防御,他们必须在受害者发现并报告盗窃之前迅速套现。"

据麦肯锡研究公司(McKinsey research)报道,防御cc最有效的防火墙,综合身份支付欺诈是美国增长最快的金融犯罪类型Auriemma Group的一份分析报告称,5%的已注销信用卡账户可能与合成身份欺诈有关,每个账户的平均未偿债务为15000美元,导致美国贷款人损失60亿美元,相当于2016年信用损失的20%

美联储表示,传统欺诈检测模型的设计目的不是检测合成身份,这导致欺诈者成功地将其作为欺诈企图的一部分。

根据ID分析研究中共享的估计,此类欺诈发现模型在检测85%到95%的可能合成身份时无效。

鉴于合成身份欺诈对美国金融体系、私人行业(如医疗、汽车和保险)以及政府实体和消费者的深远影响,它不是组织或行业可以独立解决的问题。

波士顿联邦储备银行高级副总裁兼安全支付战略负责人吉姆·库尼亚(Jim Cunha)表示:"如果组织采用分层欺诈缓解方法,结合手动和技术数据分析,那么它们识别合成产品的机会最大。""此外,在支付行业内部和与他人共享信息有助于组织了解欺诈战术的转变。"

对于希望在使用合成身份的情况下有最佳机会发现和减少金融欺诈企图的组织,建议采用包括手动和技术数据分析在内的多层次方法。

在识别和缓解合成身份欺诈方面表现出最大成功率的金融机构"是那些超越基本PII要素(如姓名、SSN、出生日期和地址)并使用额外数据源获得申请人身份合理保证的金融机构。"

另一种改进合成身份欺诈检测的方法是实施稳健的链接分析流程,旨在查看各种银行工具,包括贷款账户、支票账户和其他金融工具,最终目标是识别合成身份的共同特征。

"示例包括识别具有相同SSN的多个用户,高防cdn504错误,筛选来自相同IP地址或设备的多个帐户应用程序,百度cdn如何防御ddos,以及通过链接多个帐户上显示为授权用户的身份来检测潜在欺诈网络,网站防御ddos,"美联储补充道组织还可以"为拥有多家金融机构作为客户的服务提供商跨多家银行"进行综合身份链接分析还建议金融机构跨产品线共享信息,以便更容易发现合成身份欺诈者的常见策略,如在同一组织开立多个账户(信用卡、直接存款账户、信用额度、汽车贷款或抵押)。

"专家们认为,整体方法将是缓解合成身份欺诈的最有效方法,"美联储总结道"该方法应包括对合成身份欺诈的一致定义、技术创新、用于身份验证的可靠数据解决方案以及私营行业和政府机构之间正在进行的欺诈缓解对话。"