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轻松访问进行欺诈性紧急数据请求的信息会影响美国的公司和执法机构
联邦调查局（FBI）正在发布这份私人行业通知，以突出美国和外国政府的电子邮件地址的趋势，这些趋势用于向美国的公司进行欺诈性的紧急数据请求，并展示个人识别信息（PII）。虽然其他威胁参与者（例如Lapsus $）先前使用了欺诈性紧急数据请求的概念，但有关紧急数据请求过程和销售损害证书的犯罪论坛上的发帖增加导致了他们使用的使用。联邦调查局鼓励组织在缓解部分中实施建议，以减少提交欺诈性的紧急数据请求的可能性和影响，以便在紧急情况下可以使用未经授权的紧急数据请求访问紧急情况，以立即从企业请求信息，并绕开企业的其他审查，并绕开了合法性的其他审查。
财务欺诈检测中的新颖方法：混合机器学习和基于不确定性的深度学习
摘要。欺诈检测在各个行业，尤其是在金融部门中起着至关重要的作用，在金融部门中，防止欺诈活动对于减少损失和维持消费者信任至关重要。本文解决了欺诈检测的关键挑战，包括数据失衡和不确定性，这通常会阻碍检测模型的有效性。为了克服这些挑战，我们探索了传统的机器学习方法，并介绍了两种新颖的方法来实现检测能力。首先，我们提出了一条混合管道，该管道既整合受监督和无监督的学习技术，从而更准确地识别欺诈活动。通过这种混合模型，我们在传统模型上展示了性能指标的迹象，有效地解决了数据不平衡造成的局限性。其次，我们开发了一种新颖的深度学习模型，将不确定性纳入其框架中。该模型专门设计用于处理现实世界欺诈检测方案中存在的固有的不确定性，从而使更强大且可靠的检测出现在外。我们使用公开可用数据集的经验评估表明，这种新的深度学习方法优于不考虑不确定性的类似模型。通过将不确定性管理整合到模型的结构中，我们在欺诈检测中实现了更高的准确性和可靠性。这些发现突出了解决欺诈检测中数据不平衡和不确定性的重要性，并证明了混合和深度学习模型的潜力，以增强电子商务和其他财务应用中欺诈检测系统的性能。
实时交易欺诈检测的网络内学习
摘要。机器学习（ML）已成为打击交易欺诈以争取其智能的主流式。对于金融机构和企业，实时欺诈交易的低延迟检测非常重要，因为它可以快速识别和预防。同时通过使用ML来减轻欺诈性交易，同时还减少了潜伏期的努力，为此，可编程网络设备中的推断提供了潜在的解决方案。在本文中，我们介绍了思维，在可编程设备中进行了基于ML的欺诈检测。思维是在软件和硬件网络设备上进行的，包括BMV2，Intel Tofino和Nvidia Bluefield-2 DPU，并通过三个公开可用的交易数据集进行了评估。实验结果表明，MID会实时检测交易欺诈，每秒6.4 Terabits和微秒级的延迟。与基于服务器的解决方案相比，心灵每秒可以处理×800以上的跨动作，以及每笔交易的延迟降低超过×1300。同时，Mind达到了99.94％的基于服务器基准的准确性和93.66％的F1得分，仅在分类性能中显示出边际退化。因此，心灵在服务器数量中节省了大量节省，导致降低成本和能源消耗，同时提供客户体验。
犹他州希尔空军基地电话快速参考指南除非另有说明，否则以下列表的商业区号为 801-XXX-XXXX。DSN 为 586-XXXX、775-XXXX 和 777-XXXX。此目录根据组织和个人提供的列表编制而成，其准确性取决于所提供信息。更新信息可发送至第 75 空军基地联队公共事务部，75abw.pa@us.af.mil。请勿在不安全的电话上讨论机密信息。出于通信安全目的，官方国防部电话始终受到监控。国防部电话仅用于传输官方政府信息，并始终受到通信安全监控。 A-B 空军援助协会 777-4681 航空客运站 777-3088 飞行员领导学校 586-8913 飞行员及家属准备中心 777-4681 美国红十字会 877-272-7337 地区辩护律师 777-2940 艺术与手工艺 777-2649 汽车爱好商店 777-3476 保龄球中心 777-6565 BX 理发店 773-4602 BX 主商店 773-1207 BX 快递服务站（主站） 801-774-3600 BX 快递服务站（西门） 774-9072 BX 商店（主站） 773-4417 C-F 职业顾问（军事） 777-9573 伤亡援助 775-5487 土木工程师客户服务 777-1856 教堂 777-2106 牧师（下班后） 777-3007 儿童发展中心（东部） 777-6321 儿童发展中心（西部） 777-6223 文职人员薪酬 777-1851 文职人员 775-3329 计算机协助服务台 586-8324
犹他州希尔空军基地电话快速参考指南 除非另有说明，否则以下列表的商业区号为 801-XXX-XXXX。DSN 为 586-XXXX、775-XXXX 和 777-XXXX。本目录由组织和个人提供的列表汇编而成，其准确性取决于所提供信息。更新信息可发送至第 75 空军基地联队公共事务部，75abw.pa@us.af.mil。请勿在不安全的电话上讨论机密信息。官方国防部电话始终处于通信安全监控之下。国防部电话仅用于传输官方政府信息，并始终受到通信安全监控。A-B 空军援助协会 777-4681 航空客运站 777-3088 飞行员领导学校 586-8913 飞行员及家属准备中心 777-4681 美国红十字会 877-272-7337 地区辩护律师 777-2940 艺术与手工艺 777-2649 汽车爱好商店 777-3476 保龄球中心 777-6565 BX 理发店 773-4602 BX 主商店 773-1207 BX 快递服务站（主站） 801-774-3600 BX 快递服务站（西门） 774-9072 BX 商店（主站） 773-4417 C-F 职业顾问（军事） 777-9573 伤亡援助775-5487 土木工程师客户服务 777-1856 教堂 777-2106 牧师（下班后） 777-3007 儿童发展中心（东部） 777-6321 儿童发展中心（西部） 777-6223 文职人员薪酬 777-1851 文职人员 775-3329 计算机援助服务台 586-8324 小卖部 385-430-8420 牙科中队接待处 777-7011 家庭暴力受害者维权危机热线 385-209-1811 教育办公室（军事） 777-2710 教育和培训（文职） 777-9154 员工援助计划 866-580-9078 平等机会办公室 777-4856远征训练 777-3670 家庭营 775-3250 第一学期飞行员中心 (FTAC) 586-1878 健身中心 777-2762 部队支援中队 777-4134 框架商店 586-0567 反欺诈、浪费和滥用热线 777-5361 G-L 高尔夫球场俱乐部会所 777-3272 Hill 航空博物馆 777-6818 Hill 指挥所 777-3007 Hillcrest 餐饮设施 777-3428 住房管理办公室 777-1840 住房私有化办公室 (BHMH) 784-5600
H1 2024 | Equifax Canada市场脉搏欺诈趋势
在Equifax（NYSE：EFX）上，我们认为知识会推动进步。作为全球数据，分析和技术公司，我们通过帮助金融机构，公司，雇主和政府机构在全球经济中发挥重要作用，以更大的信心做出关键决策。我们独特的差异化数据，分析和云技术融合了洞察力，可以洞悉推动人们前进的决策。总部位于亚特兰大，并得到了全球近15,000名员工的支持，Equifax在北美，中美，南美，欧洲和亚太地区的24个国家 /地区开展或投资。有关更多信息，请访问equifax.ca。
使用机器的金融交易中的欺诈检测...
I.简介欺诈性销售和传感器长期以来已经交织在一起。在互联网的现代时代，欺诈性交易比以往任何时候都更频繁，这是财务损失的主要来源。销售欺诈带来的节俭金额在2019年超过280亿美元，2020年的300亿美元，到2021年的320亿美元。全球预计销售欺诈将继续攀升，在2022年达到340亿美元。因此，为了庆祝和筛选财政交易，银行和财政服务提供商可能需要一个自动欺诈的查找工具。欺诈检测工具旨在确定大量交易数据中的异常行为模式，然后利用这些模式来分析和监视新的商机（2，3）。机器素养是一种人工智能（AI）功能系统的改进和素养（1-10）。为了根据我们提供的示例来找到数据中的模式，并根据我们提供的示例形成更好的判断，扫盲过程始于合规或数据，这与示例，第一手的经验或指导相当（11-20）。主要目标是使计算机在没有人为援助的情况下自行学习，或者在后果（21-30）中对适应性行为的支持。具有无监督学习能力的网络称为“深层扫盲”，这是“机器素养”的子类
在保险欺诈检测中应用机器学习：成就和未来的前景
摘要。保险是现代社会的关键组成部分，保险欺诈对坦率的客户，保险局和整个经济造成了重大财务损失。保险业不断寻找面对欺诈性索赔挑战的措施。识别保险欺诈的传统方式在当今的数字世界中还不够有效。人工智能和机器学习的技术发展将革命带入保险欺诈检测方法。本文探讨了人工智能的各种应用程序，这些应用在侵害主张中检测出欺诈行为。更具体地说，本研究确定了不同类型保险中欺诈检测的关键挑战，并解释了如何使用几种特定的机器学习算法来克服这些障碍。调查结果表明，机器学习在各种保险欺诈检测系统中的应用可显着提高预测准确性和整体效率。人工智能为面对以前在保险行业无法想象的欺诈行为的新方法提供了动力。本文还讨论了现有基于机器学习的欺诈检测方法的其他优点和局限性。结果表明，人工智能和机器学习的应用已经为打击保险欺诈做出了巨大贡献。该分析还指出了将来在保险欺诈检测系统中利用机器学习的未来研究的一些潜在方向。