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2024欺诈主题评论-EN
与识别和评估存在的欺诈风险因素相关的一些检查结果。这表明审计师可能没有足够且适当的培训，背景或专业资源来协助欺诈风险评估，并将适当的响应速度程序作为整体审计参与的一部分。需要参与伙伴，以确保参与团队的成员共同具有适当的能力和能力，包括足够的时间来执行参与。考虑到参与的性质和情况，需要作为计划的一部分做出此决定，但也必须重新评估参与过程中可能发生的任何更改。
COVID-19 疫苗欺诈警报 - NJ.gov
• 通过广告或提供支付押金或费用即可提前接种疫苗的服务； • 要求会员自掏腰包接种疫苗或将其名字列入疫苗候补名单； • 提出在接种疫苗时接受额外的医学检测或程序； • 营销人员提出出售和/或运送疫苗剂量以换取支付押金或费用； • 自称来自医疗办公室、保险公司或 COVID-19 疫苗中心的人发送未经请求的电子邮件、电话或个人联系，要求提供个人和/或医疗信息以确定接种者是否有资格参加临床疫苗试验或接种疫苗； • 声称 FDA 批准了无法核实的疫苗； • 通过社交媒体平台、电子邮件、电话、在线或未经请求/未知来源发布的疫苗广告；以及 • 个人亲自、通过电话或通过电子邮件联系会员，告知他们政府或政府官员要求他们接种 COVID-19 疫苗。
2025 年至 2028 年反欺诈战略
基于风险的战略概述； 伙伴关系和参与； 预防、发现、追捕和阻止；以及 创新和现代化。 对相关理事会政策的影响 无 本报告如何使我们的治理安排和居民受益 2025 年至 2028 年反欺诈战略加强了理事会在预防财务损失、欺诈和腐败方面的治理安排，并使居民对公共资金的正确管理充满信心。
反欺诈、反贿赂和反腐败战略
腐败政策声明 本声明阐述了什罗普郡议会 (议会) 关于欺诈、贿赂和腐败的政策。它得到了议会高级管理层和民选成员的全力支持。什罗普郡计划 2022 至 2025 列出了议会的总体优先事项。其中一个关键要素是有关健康组织以及财务管理和控制的目标。确保分配适当的资源来打击欺诈是实现目标的关键。议会非常重视保护公共财政的责任，并完全致力于最高的道德标准，确保正确使用和保护公共资金和资产，符合诺兰的七项公共生活原则（见附录 2）。为了实现议会公司计划中规定的目标，议会需要最大限度地利用可用的财政资源。为此，议会一直致力于继续提高其对欺诈、贿赂和腐败以及其他形式的财务违规行为的抵御能力。理事会主张严格遵守其反欺诈、贿赂和腐败框架及相关政策。虽然会仔细考虑每个案件的具体情况，但在大多数情况下，理事会将对各种形式的欺诈、贿赂和腐败采取零容忍态度。理事会不会容忍其成员、员工、供应商、承包商、合作伙伴、服务用户或公众的欺诈、贿赂或腐败行为，并将采取一切必要措施调查所有欺诈、贿赂或腐败指控，并根据每个案件采取可采取的制裁措施，包括免职、纪律处分、解雇、民事追偿诉讼和/或移交警方和/或其他机构。所需的道德标准包含在成员行为准则和员工行为准则中，这两份文件都是理事会总体章程的一部分。理事会充分认识到其对使用公共资金和持有公共资产的责任。预防和必要时调查欺诈和腐败被视为其承诺承担的职责的一个重要方面。理事会的程序和文化对于确保高标准的公共生活至关重要。理事会的普遍信念和期望是，与其相关的人员（员工、成员、学校管理者、服务用户、承包商和志愿机构）将诚实正直地行事。成员和员工应以身作则，对自己的行为负责。理事会将采取措施，帮助确保理事会所属的伙伴关系采用高标准的道德行为。这将通过将本战略的适当要素应用于所有伙伴关系工作来实现，只要这样做是相关的。对于合作工作，此类行为准则和政策的责任通常由合作中的相关个人组织承担。在适当的情况下，理事会将提请合作伙伴组织注意其关切。本政策声明以反欺诈、反贿赂和反腐败战略为基础。该战略列出了理事会提议在中期内采取哪些行动，以继续提高其对欺诈和腐败的抵御能力。它列出了预防欺诈的主要职责、如果怀疑存在欺诈该怎么办以及管理层将采取的行动。
反欺诈策略 2024 年 9 月
EIT KIC 文化与创意是 EIT 的一部分，致力于在其运营领域建立和维护信任，尤其是与对实现其使命和目标至关重要的关键个人、合作伙伴、团体和机构。它遵循欧洲议会法规 (EC) N° 294/2008 设立的欧洲创新技术研究所概述的良好治理原则。强调道德行为以培养与利益相关者的信任，并提倡合法行为以维护 KIC 在研究、教育、商业、合作和投资等外部关系中的声誉。在内部，KIC LE 旨在做出没有冲突的决策，并在没有过多官僚主义的情况下高效地组织工作。任何欺诈或腐败活动都可能耗尽资金并损害 KIC 的声誉，影响人们对其透明地交付成果的能力的信任。
使用...
摘要：随着电子商务和在线交易的快速扩展，在线支付欺诈检测，付款欺诈的风险已成为企业和消费者的重大关注点。本项目着重于在线支付欺诈检测系统的开发和实施，利用高级机器学习算法和数据分析技术。通过分析交易数据，用户行为模式和上下文信息，该系统旨在实时识别和防止欺诈活动。通过数据预处理，功能工程和模型培训，该系统学会了区分合法和欺诈性交易。使用各种机器学习算法，包括逻辑回归，随机森林和神经网络，用于检测指示欺诈行为的异常和模式。评估指标（例如精确度，召回和F1得分）用于评估系统的性能，并确保其在检测欺诈交易方面的有效性，同时最大程度地减少误报。此外，该项目还探讨了实时数据流，异常检测技术和行为生物识别技术的集成，以进一步增强系统的欺诈检测能力。最终，开发的在线支付欺诈检测系统是保护企业和消费者免受财务损失并保留对在线支付生态系统的信任的关键工具。但是，这种扩展也导致了在线支付欺诈的增加，对数字支付系统的安全性和可信度构成了重大挑战。关键字：在线支付欺诈，机器学习，欺诈检测，电子商务安全，异常检测，数据分析时间监测，行为生物识别技术I引言电子商务和在线交易的快速增长为消费者和企业带来了前所未有的便利性。欺诈活动可能会导致重大财务损失，对品牌声誉的损失以及消费者信任的下降。因此，开发强大的欺诈检测机制对于保护其运营和客户群的企业至关重要。此项目旨在使用高级机器学习技术和数据分析设计和实施在线付款欺诈检测系统。通过分析大量的交易数据和用户行为模式，系统试图实时识别和防止欺诈性交易。检测过程涉及数据预处理，功能工程以及各种机器学习算法的应用，例如逻辑回归，随机森林和神经网络。这些模型经过训练，以识别指示欺诈的模式和异常，从而实现主动措施。除了传统的机器学习方法外，该项目探讨了实时数据流和行为生物识别技术的整合以提高欺诈检测的准确性和效率。使用精度，召回和F1得分等指标评估系统的性能，从而确保检测欺诈交易和最小化假阳性之间的平衡。通过提供全面且可扩展的解决方案，该项目有助于保护企业和消费者免受在线支付欺诈的侵害，最终促进了更安全的
国际公共部门欺诈论坛利用人工智能打击公共部门欺诈
在加拿大，他们运营着一项就业保险 (EI) 疾病计划。利用人工智能的诚信项目之一，通过重点识别虚假的医生证明，支持对 EI 福利计划滥用行为的持续调查。一旦发现此类证明，就会将其与 EI 福利联系起来，以选择要调查的案件。该项目使用转录和图像，并采用各种人工智能技术从中提取相关信息。例如，将自然语言处理 (NLP) 应用于转录以提取有关医生的详细信息。光学字符识别 (OCR) 用于从医学图像中提取该信息，而网络分析则有助于识别与已知或新发现的欺诈案件相关的索赔人。
深欺诈网：一种用于网络安全和财务欺诈检测和分类的深度学习方法
鉴于对数字系统的依赖性日益增长以及财务欺诈事件的升级，必须实施有效的网络安全协议和欺诈检测方法。威胁的动态性质通常会挑战常规方法，因此需要采用更复杂的策略。个人依赖于预先建立的法规或解决问题的过程，这些法规在识别新颖和复杂的欺诈性趋势方面具有限制。传统技术需要帮助处理噪声数据以及误报和真实积极因素产生的巨额费用。为了应对这些障碍，本研究引入了深层欺诈网，该框架利用深度学习来检测和对财务欺诈和网络安全威胁的实例进行分类。深度欺诈网系统模型需要利用深度神经网络，以通过培训从广泛的数据集中获取复杂的模式和特征。框架集成了减少降噪方法，以增强欺诈检测的精度并提高输入数据的质量。深欺诈净方法的精度为98.85％，准确性为93.35％，灵敏度为99.05％，特异性为93.16％，误报率为7.34％，真正的正率为89.58％。这些发现表明，深欺诈网可以有效地检测和分类欺诈行为的实例，并减少错误分类。该方法对优先考虑强大安全性和欺诈检测的各个领域具有潜在的影响，包括但不限于银行业，电子商务和在线交易。
优化信用卡欺诈检测
信用卡欺诈已成为数字时代的一个紧迫问题，对金融机构和消费者都构成了重大风险。本研究通过将人工神经网络 (ANN) 与梯度提升、eXtreme Boost (XGBoost) 模型相结合，引入了一种用于信用卡欺诈检测的优化框架。此外，该研究还探讨了不平衡数据的挑战，并通过过采样方法和成本敏感建模提出了解决方案。结果证明了该框架在实际应用中的有效性，在识别欺诈交易方面取得了卓越的性能，同时最大限度地减少了误报。这项工作强调了利用混合模型和自适应策略保持领先于不断发展的欺诈策略并增强金融部门网络安全弹性的重要性。未来的研究将侧重于部署实时检测系统并结合先进的时间模型来解决动态欺诈模式
欺诈、错误和损失战略 2024-2027
控制报告——提供外部验证的审查，以评估现有信息技术 (IT) 一般控制的设计和运行效果，从而促进服务的完整性、稳定性和可靠性。该报告包括变更管理、逻辑安全、问题管理和性能/容量规划、物理安全和环境控制、计算机操作和工资单分发（服务至 2024 年夏季结束）。此外，还将评估与服务交付相关的关键行业标准——包括 ISO 9001（实施有效的质量管理体系）和 ISO 27001（实施有效的信息安全管理体系）。