Фрагмент для ознакомления
2
Биометрическая аутентификация - это метод идентификации и аутентификации личности, основанный на уникальных биологических характеристиках человека.
Преимущества биометрической аутентификации:
Высокая надежность: Биометрические данные сложно подделать.
Удобство: Не нужно запоминать пароли или носить с собой токены.
Скорость: Процесс аутентификации происходит быстро.
Виды биометрических методов:
1. Сканирование отпечатка пальца: Анализ уникального рисунка папиллярных линий на пальце. Широко используется в смартфонах, ноутбуках, системах контроля доступа.
2. Распознавание лица: Идентификация по чертам лица, таким как расстояние между глазами, форма носа, линия подбородка. Используется в смартфонах, системах видеонаблюдения, паспортном контроле.
3. Сканирование радужной оболочки глаза: Анализ уникального рисунка радужной оболочки глаза. Обеспечивает очень высокую точность и надежность. Используется в системах безопасности высокого уровня, например, в банках и государственных учреждениях.
4. Распознавание голоса: Идентификация по уникальным характеристикам голоса, таким как тембр, интонация, произношение. Используется в системах голосовой аутентификации, голосовом управлении устройствами.
5. Геометрия руки: Анализ формы и размеров руки. Используется в системах контроля доступа.
6. Сканирование вен: Анализ рисунка вен на руке. Обеспечивает высокую точность и сложность подделки.
Недостатки биометрической аутентификации:
Стоимость: Биометрические системы могут быть дорогими в установке и обслуживании.
Конфиденциальность: Возможны риски утечки биометрических данных.
Ложные срабатывания: Биометрические системы могут иногда ошибаться, не узнавая пользователя или принимая другого человека за него.
Токенизация
Токенизация в контексте банковских операций — это процесс замены реальных данных банковской карты (номер карты, срок действия, CVV-код) уникальным цифровым токеном. Этот токен не имеет никакой ценности для злоумышленников, так как не содержит реальной информации о карте.
Как работает токенизация:
1. Создается токен: Когда вы добавляете карту в систему, поддерживающую токенизацию (например, Apple Pay, Google Pay, Samsung Pay), сервис токенизации генерирует уникальный токен для вашей карты.
2. Токен привязывается к устройству: Этот токен привязывается к вашему устройству или аккаунту в сервисе.
3. Токен используется для оплаты: При оплате онлайн или в магазине, вместо реальных данных карты передается токен.
4. Транзакция обрабатывается: Сервис токенизации, получив токен, сопоставляет его с реальными данными карты и проводит транзакцию.
Преимущества токенизации:
Повышенная безопасность: Даже если токен перехвачен, он не может быть использован для совершения мошеннических операций, так как не содержит реальных данных карты.
Защита от утечки данных: Реальные данные карты не хранятся на устройстве или в сервисе, что снижает риск их компрометации.
Удобство: Не нужно каждый раз вводить данные карты при оплате.
Более безопасные онлайн-платежи: Токенизация делает онлайн-покупки более безопасными, защищая данные карты от перехвата.
Токенизация является эффективным методом повышения безопасности банковских операций и защиты данных клиентов. Эта технология все шире используется в современных платежных системах.
Искусственный интеллект и машинное обучение
Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) играют всё более важную роль в обеспечении безопасности банковских операций. Они помогают банкам предотвращать мошенничество, выявлять подозрительные операции и защищать средства и данные клиентов.
Как ИИ и МО используются для обеспечения безопасности:
Выявление мошенничества:
- Анализ транзакций: ИИ и МО анализируют огромные объёмы данных о транзакциях, выявляя необычные шаблоны и аномалии, которые могут указывать на мошенничество.
- Поведенческий анализ: Системы МО изучают типичное поведение клиентов и могут обнаружить отклонения, например, необычно большие суммы транзакций или операции в необычных местах, которые могут свидетельствовать о мошенничестве.
- Проверка личности: ИИ может использоваться для проверки личности клиентов, сравнивая фотографии или видео с документами, удостоверяющими личность, чтобы предотвратить кражу личных данных.
Прогнозирование рисков: ИИ и МО могут прогнозировать риски, связанные с определёнными клиентами или транзакциями, чтобы банки могли принимать превентивные меры.
Фрагмент для ознакомления
3
1. Николенко С. И., Кадурин А. А., Архангельская Е. О. Глубокое обучение. Погружение в мир нейронных сетей / Питер, 2020
2. Ezat Ahmadzadeh, Hyunil Kim, Ongee Jeong, Namki Kim, Inkyu Moon. A Deep Bidirectional LSTM-GRU Network Model for Automated Ciphertext Classification. IEEE Access, Volume: 10, P. 3228-3237
3. Инструкция Банка России «Об обязательных нормативах банков» от 28.06.2017 N 180-И (ред. от 27.11.2018) [Электронный ресурс]: Официальный сайт Банка России URL: www.cbr.ru. (дата обращения: 28.02.2023)
4. Чайкина Е. В. Цифровая экономика: новые возможности для банков // Экономика и управление: теория и практика. 2018. Т. 4. № 4-1. С. 43–49.