大數據領域，實時打擊欺詐犯罪的4個戰場

【編者按】欺詐行為存在于各行各業，基于芯片和PIN等技術，一些安全性更高、更加復雜的欺詐檢測機制發展起來了，衛生保健領域、能源領域、金融領域以及賭博業成為了打擊欺詐行為的堅固陣地，對潛在的欺詐和犯罪行為進行實時檢測，可以使潛在的損失最小化，此外還能得到一些意外的收獲，下面看Greiner為我們帶來了精彩的分析。

以下為譯文：

當人們談到欺詐時，可能第一個想到的是銀行，事實也是如此――銀行是犯罪分子最容易盯上的對象。過去Interac Association的一份報告顯示在加拿大借記卡欺詐損失實際上已經下降了62％，而且多年過去后，到了2013年，受益于芯片和PIN技術的發展，一些安全性更高、更加復雜的欺詐檢測機制發展起來了，這些機制還可以幫助企業實時檢測到正在發生的欺詐行為，這使抓住犯罪分子的成功率大大提高了。

這是個好消息，但是相比好消息，壞消息更多：技術的發展不僅沒有消除詐騙犯罪，而且有可能永遠都不可能消除詐騙犯罪，欺詐者仍然能夠利用許多其他方法從個人和企業那里謀取金錢和其他資產。

幸運的是，長久以來，收集起來了大量的數據，通過分析這些數據能夠檢測出正在進行的詐騙行為，這或許能夠幫助公司和執法者走出困境。作為SAS加拿大安全情報實踐的負責人，Dan Nagle告訴我們目前存在四個領域，這些領域在檢測欺詐行為方面做的越來越好，雖然他不能提及公司的名字（在安全領域，談及防御系統時，客戶的謹慎是可以理解），但本文我們還是需要對這四個領域的欺詐檢測技術進行分析。

衛生保健領域

Nagle先生告訴我們，很多人通過偽造醫藥處方獲取限制藥物（比如Oxycontin），這對于犯罪分子來說是一個很大的市場，有組織的犯罪團伙通常強迫弱勢人群填寫這些處方，然后獲取這些限制藥物，通過轉售獲利。

SAS和它的一位客戶一直努力解決這個問題，這位客戶是加拿大一個重要的醫療保健組織，該組織的使命是確保藥房及其他一些人的行為合法，它們要建立一個系統，可以很好地將正常藥品購買行為和違法行為區分開。它需要審查處方內容以及購買的地點，確定在每次交易中存在欺詐的潛在可能性。分析軟件使用復雜的算法來發現非法活動中的一般模式，以便執法者可以對違法行為及時作出行動。

這一套系統為系統管理員提供了實時報警功能，幫助在監控中發現存在藥品濫用嫌疑的行為――通常是犯罪分子的同謀從業人員（如：醫生或藥店），或者是病人，他們可能是受到勒索被迫填假處方的受害者，當然也有可能是犯罪分子自己動手。

Nagle先生說：“這是一個悲哀的現實，一些人只是剛拿到進入加拿大的簽證，還沒有找到掙錢的方法，而這些欺詐團伙、幫派接近他們，強迫他們開出含有鴉片制劑的處方，而那些團伙、幫派就可以從藥店得到他們想要的藥品，進而流入到市場上。”

能源領域

也許好多人都不敢相信，電力公司也因為欺詐造成了巨額損失。非法（有些還披著“合法”的外衣）企業或組織通過各種途徑從別人那里偷電，省掉自己的電費，有些通過迂回的方式，有些則直接連接到饋電線路。

電力供應商需要對電力進行實時測量，了解每個客戶使用電源的情況，以便可以更準確地預測需求并進行電量調整。而電力管理人員經常被大量的數據困擾，它們需要從中找到電力盜竊的證據，而他們面臨的最大挑戰是如何從大量數據中將這些證據篩選出來，進而找出電力盜竊行為，而且事實上，數據無法長時間保存，需要存儲的數據又太多，這意味著電力公司必須做到實時的欺詐檢測，至少要在證據消失之前檢測出欺詐行為。

解決方案：基于智能電表的分析系統，監測電力系統中不正常的波動，將分析工具和工程系統發出的信號相結合，從中發現違規行為。Nagle告訴我們：“最有趣的是在開發系統時，SAS意外地發現了測定大麻生長所在位置的方法。”

金融領域

回到金融世界，解決信用卡和借記卡欺詐仍然需要欺詐檢測技術，雖然這些欺詐犯罪在下降，但目前金融欺詐仍是一個急需解決的問題，加拿大的兩大銀行匯豐和Laurentian現在已經轉向通過數據分析來解決這一難題。

匯豐關注的重點是怎樣評估出每一次信用卡交易潛在的風險。拒絕一個合法用戶的合法操作和允許非法交易行為一樣，都是人們不想看到的，因此數據分析需要很高的可靠性和實時性。這種方式得避免客戶合法交易被阻止的尷尬，還要防止用戶的信用卡被非法使用，否則客戶很有可能就要換一家銀行了。

另一方面，Laurentian的系統則致力于利用數據挖掘出周期性詐騙行為，比如：洗錢。為了做到這一點，Laurentian將欺詐檢測與其他系統整合到一起，因為它要了解每一個客戶交易的詳細信息、用戶之間的聯系以及生意上的往來。事實上，它是從資金流出發，無論資金流動是多么迂回，銀行都能通過分析來確定交易是否合法。

賭博業

看過Oceans 11（十一羅漢）的都能了解到賭博業面臨的“險境”，事實上，在線和離線的賭場相對于金融企業存在著更多的欺詐風險，狡猾的欺詐行為增加了檢測的難度。Nagle先生解釋說詐騙者侵入合法玩家的賬戶（這就和Facebook帳戶的入侵事件一樣頻繁），他們侵入這些賬戶進行盜竊或洗錢等違法行為。

分析系統為每個賭徒建立了相應的信息文檔，可以實時了解他們在玩什么游戲，投注模式、游戲時間和以及其他更多的信息，甚至指紋信息。這樣，如果賭徒出現反常舉動，該系統就可以立即向賭場發出警報。

Nagle先生告訴我們該系統還有一個額外的好處，該系統除了檢測欺詐還可以幫助賭場和執法者建立犯罪組織的檔案。

對欺詐行為進行積極主動的打擊――這完全不同于傳統方法，傳統方法只能在欺詐發生后，依靠取證來打擊犯罪。隨著網絡犯罪的增長，未來預測犯罪、制止犯罪將成為重要的發展趨勢。

原文鏈接：Four ways big data fights fraudsters in real time （翻譯/毛夢琪 責編/魏偉）

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