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管理联邦计划欺诈风险的框架
Gao发现GAO为什么进行这项研究欺诈行为对联邦计划的完整性构成了重大风险，并侵蚀了公共政府的信任。联邦计划的经理维持增强计划完整性的主要责任。立法，管理和预算办公室的指导（OMB）以及新的内部控制标准越来越集中于计划经理需要采取战略方法来管理不正确的付款和风险，包括欺诈。此外，GAO的先前评论重点介绍了联邦经理人采取更具战略性，基于风险的方法来管理欺诈风险并开发有效的抗抗抗差异控制的机会。积极主动的欺诈风险管理旨在通过确保纳税人美元和政府服务实现其预期目的来促进计划的使命和战略目标。这项研究的目的是确定领先的实践，并将这些实践概念化为基于风险的框架，以帮助计划经理管理欺诈风险。为了解决这一目标，GAO进行了三个由反判专业人员组成的焦点小组。此外，GAO还采访了联邦监察长办公室（OIG），来自其他国家的国家审计机构，世界银行，经济合作与发展组织以及代表私人公司，州和地方审计协会以及非营利组织的反弗拉德专家。GAO还进行了广泛的文献综述，并获得了计划官员的领先实践的独立验证。GAO还进行了广泛的文献综述，并获得了计划官员的领先实践的独立验证。
举报人如何打击可再生能源领域的欺诈行为
本文指出，一项联邦举报人法规《虚假申报法》（“FCA”）可以打击可再生能源、可再生能源证书（“REC”）和碳补偿市场上的欺诈行为。这些资产的卖家声称代表其客户应对气候变化。然而，这些卖家有许多机会和动机进行欺诈。联邦机构和承包商很快将面临这种欺诈风险，因为他们需要购买可再生能源、REC 和碳补偿以实现新的联邦可持续发展目标。本文解释了每种资产的卖家最有可能如何欺骗政府。本文指出，知晓此类欺诈行为的举报人可以利用《虚假申报法》起诉犯罪者并收取赏金。本文进一步指出，联邦政府应将先前 FCA 案件的教训纳入这些资产的采购规则中。通过这样做，政府可以最大限度地提高气候举报人的成功几率。
NAVMC 2768 欺诈指标手册 - Marines.mil
9.指挥官的“警惕之眼”。防止欺诈和浪费的最有效手段之一就是“警惕之眼”。指挥官通常太忙，无法对行动进行详细分析。但是，简单的观察或倾听就能发挥非常有用的作用。此外，好奇的指挥官通常可以发现需要进一步关注的异常情况。认识到观察可能只是更深层次问题的征兆。例如，对某项活动向其客户/用户提供的服务的持续投诉可能是由无与伦比的欺诈或浪费操作引起的。建立一个主动指挥热线计划，下属通过该计划协助指挥官发现欺诈、浪费和滥用，并建立一个指挥欺诈委员会来审查重大案件。根据 MCO 7510.5，制定补救计划（适当时）将确保问责制。
2006 年《欺诈法》立法后评估 - GOV.UK
2020 年量刑法第 22 附表第 24 段于 2022 年 5 月 2 日根据《2003 年刑事司法法》（生效日期第 33 号）和《2020 年量刑法》（生效日期第 2 号）条例生效。第 24 段生效的效果是将治安法庭对单一可审理的双向罪行判处的最高监禁期限从六个月增加到十二个月，并修订《2006 年欺诈法》附表 2 第 1 段，规定对本法中可审理的双向罪行之一进行简易程序定罪的最高刑罚为 12 个月，除非该罪行是在 2022 年 5 月 2 日之前犯下的。此更改仅影响可在治安法庭判刑的案件。这些罪行的总体最高刑罚没有增加。
人工智能欺诈检测模型的数据隐私
无论使用哪种欺诈检测算法，它们都越来越受欢迎，因为它们能够利用大量个人数据、进行自动决策和创建配置文件。此类活动可提供竞争优势并影响商业活动。但是，根据 GDPR 第 22 条和第 35 条 [16]，这些类型的处理活动需要额外的安全措施来保护 PII。由于不仅已识别人员的数据，而且可识别人员的数据都会受到影响，因此 GDPR 对此类活动提出了严格的要求。例如，在欺诈检测技术的设计和开发过程中，根据 GDPR 第 25 条 [16]，设计和默认的数据保护要求企业以这样的方式设计解决方案，即在处理过程中的任何时间点，个人数据流都受到技术和组织措施 (TOM) 的保护，如表 1 所示。云解决方案的集成 - 无论是内部还是外部开发和/或托管 - 都必须额外保护静态和转换中的数据。
OpenShift AI 教程 - 欺诈检测示例
请注意，可以通过单击启动独立笔记本服务器链接、选择笔记本图像并单击启动服务器来启动 Jupyter 笔记本。但是，这将是一次性的 Jupyter 笔记本，单独运行。要实施数据科学工作流程，您必须创建一个数据科学项目（如以下过程所述）。项目允许您和您的团队在分离的命名空间内组织和协作资源。您可以从项目中创建多个工作台，每个工作台都有自己的 IDE 环境（例如，JupyterLab），每个工作台都有自己的连接和集群存储。此外，工作台可以与管道和模型服务器共享模型和数据。
利用人工智能的力量进行欺诈检测
具体而言，保险公司和投保人将面临财务状况恶化或稳定性下降、诚信受损等负面后果。对于保险公司而言，直接影响表现为因错误索赔支付而产生的金钱损失、与欺诈调查和起诉相关的行政管理费用、民事诉讼辩护的法律费用以及人为夸大的索赔准备金。随着时间的推移，持续的欺诈加剧了定价模型的压力，迫使精算师提高保费以抵消不断增加的损失。此外，普遍存在的欺诈行为威胁到保险公司的偿付能力，损害了投资者的信心，并引发了对长期可持续性的担忧。
Medipark 医生被判犯有欺诈和不诚实行为
LPM 的马林塔尔市长 Adam Kuhlman 辞去了哈达普镇议员的职务，声称该党攻击了他的声誉。LPM 发言人 Eneas Emvula 证实了辞职。Kuhlman 在一次普通的议会会议上正式提出辞职。Kuhlman 进一步指责其他议员泄露议会决议，并告知南部城镇的居民议会决定完全由他做出。他还指责 LPM 领导人 Bernardus Swartbooi 根据谣言和影射采取行动，指责他与反对党合作推翻 LPM。“2 月 12 日，我收到了一位领导人兼首席变革运动家 Swartbooi 发来的短信，指责我站在那些旨在破坏无地人民运动的人一边。这位领导人的短信写道：“在我看来，你是站在那些反对这个政党的人一边的。你正在游说其他政党
在线支付中的 AI Deepfake 和欺诈检测......
摘要 — 供应链中的信用风险管理已成为一个重要的研究领域，因为它对运营稳定性和财务可持续性具有重要意义。供应链参与者之间错综复杂的相互依赖关系意味着信用风险可以跨网络传播，其影响因行业而异。本研究探讨了生成对抗网络 (GAN) 在增强供应链信用风险识别中的应用。GAN 能够生成合成信用风险场景，解决与数据稀缺和数据集不平衡相关的挑战。通过利用 GAN 生成的数据，该模型提高了预测准确性，同时有效地捕获了供应链数据中的动态和时间依赖关系。该研究重点关注三个代表性行业——制造业（钢铁）、分销业（制药）和服务业（电子商务），以评估特定行业的信用风险传染。实验结果表明，基于 GAN 的模型优于传统方法，包括逻辑回归、决策树和神经网络，实现了卓越的准确性、召回率和 F1 分数。研究结果强调了 GAN 在主动风险管理方面的潜力，为缓解供应链中的财务中断提供了强有力的工具。未来的研究可以通过纳入外部市场因素和供应商关系来扩展该模型，以进一步增强预测能力。
FinCEN 对涉及 Deepfake 的欺诈计划发出警报......
1. 参见 31 USC § 5312(a)(2)；31 CFR § 1010.100(t)。2. 深度伪造媒体或“deepfakes”是一种合成内容，它使用人工智能/机器学习来创建逼真但不真实的视频、图片、音频和文本。参见美国国土安全部 (DHS)，“深度伪造身份的威胁日益增加”（“DHS 报告”）。正如 DHS 进一步指出的那样，深度伪造和合成媒体的威胁并非来自用于创建它们的技术，而是来自人们自然倾向于相信他们所看到的内容，因此，深度伪造和合成媒体不需要特别先进或可信就可以有效传播错误信息或虚假信息。3. 人工智能是一种基于机器的系统，可以针对一组给定的人类定义目标做出影响真实或虚拟环境的预测、建议或决策。 “生成式人工智能”是指模拟输入数据的结构和特征以生成衍生合成内容的人工智能模型类。这可以包括图像、视频、音频、文本和其他数字内容。请参阅白宫《关于安全、可靠和值得信赖地开发和使用人工智能的行政命令》（2023 年 10 月 30 日）（“EO 14110”）。4. 美国财政部（财政部），《财政与人工智能》。5. 身份相关漏洞利用是金融机构面临的主要网络犯罪和欺诈问题。金融犯罪执法局于 2024 年 1 月制定并发布了一份《身份金融趋势分析》，概述了在开户、访问账户和交易过程中考虑各种身份流程漏洞利用的框架。请参阅金融犯罪执法局，“金融趋势分析：身份相关可疑活动：2021 年威胁与趋势”（2024 年 1 月 9 日）。