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加密货币欺诈报告2023
随着全球金融体系中加密货币的使用，犯罪行为者的使用也在不断增长。2023年，联邦调查局（FBI）互联网犯罪投诉中心（IC3）收到了69,000多个公众投诉，内容涉及涉及使用加密货币的财务欺诈，例如比特币，以太币，或者。估计与加密货币联系的损失总计超过56亿美元。虽然与加密货币相关的投诉数量仅占财务欺诈投诉总数的10％，但与这些投诉相关的损失占总损失的近50％。在2023年提出的投诉表明，犯罪分子利用IC3跟踪的每个计划类别中的加密货币。对加密货币的剥削在投资骗局中最普遍，损失占与加密货币有关的所有损失的71％。呼叫中心欺诈，包括技术/客户支持骗局和政府模仿骗局，约占与加密货币相关的损失的10％。加密货币的分散性质，不可逆转的交易速度以及在世界各地转移价值的能力使加密货币成为犯罪分子的有吸引力的工具，同时构成了恢复被盗资金的挑战。一旦个人发送付款，收件人就会拥有加密货币，并经常将其迅速转移到海外帐户中，以实现现金。快速准确的投诉报告是协助执法部门调查利用加密货币的欺诈计划的关键。IC3是美国或国外个人报告欺诈的中心摄入点。对这些投诉进行了分析和汇总，以确定趋势并帮助制定战略来对抗这些计划并保护骗局受害者免受损失。IC3还与联邦调查局现场办公室，其他执法机构和监管实体分享了其收到的投诉，以供进一步调查或诉讼。与司法部，执法部门，监管机构和金融机构合作伙伴一起，FBI不断致力于确定这些计划的肇事者并将其绳之以法。This cryptocurrency fraud report, which is supplemental to the 2023 IC3 Annual Report and the 2023 Elder Fraud Report filed earlier this year, is being released to bring attention to the proliferation of losses linked to cryptocurrency-related fraud, bolster awareness of the most prevalent schemes utilizing cryptocurrencies, and educate the public on the ways to protect themselves against these kinds of frauds.
QML_v4.4.docx 的 AML 和欺诈检测用例
1. 结构化和洗钱：进行低于阈值的交易以避免被发现——例如，从同一账户进行多次 9,900 美元的交易 2. 结构化和洗钱——例如，同一客户在不同日期从不同分行进行的交易，交易金额低于 5,000 美元，以避免被发现 3. 入侵银行账户并将账户金额清零——一次清空银行账户 4. 通过大额预付款和低于阈值的后续交易进行信用卡交易和洗钱 5. 具有非理性行为或购买模式的入侵信用卡交易 6. 向受制裁或犯罪的人员进行交易，或与风险分类和更新的个人资料不一致 7. 用户从不同的地理位置和设备登录并开始提取大笔资金。有人从指向开曼群岛的风险 IP 地理位置多次登录。 8. 新用户将数百笔小额款项转入其账户并批量提取。 9. 资金存取似乎太快了。 10. 最后，错误警报——银行处理被标记为 5000 美元以上的交易
远程卡付款的欺诈预防措施...
- 要确认被发行PSP认可的非3-D安全互联网付款，例如使用移动钱包解决方案进行的付款，商人，PSP，计划或移动解决方案提供商为此提供了强大的客户身份验证解决方案，以符合PSD2； - 通过法人实体发起的电子付款是通过专门的付款程序或仅适用于非消费者付款人可用的协议，当主管当局获得了所述程序和协议的确定性至少相当于DSP2 6的确保安全级别的确定性； - 收购PSP的付款位于欧洲经济区之外。
信息安全性，网络安全和欺诈控件
我们一直在使用数字技术和生态系统集成的各个方面进行欺诈管理，以增强客户体验并同时保护客户的长期利益。欺诈管理是我们可持续业务流程的一部分，并通过与各种内部数据库以及外部 /第三方服务的数字集成在客户入门流程的初始阶段开始。这些安排确保围绕可保险利益，财务生存能力和其他早期探测器的预先支票和平衡。在入门旅程中捕获客户的现场照片，并提供数字平台以独立验证客户选择的人生目标解决方案 - 确保在整个过程中的信任和透明度。
打击欺诈、腐败和……的措施计划
由科学和创新部管理的复苏、转型和复原力计划行动的反欺诈、腐败和利益冲突措施计划 1. 引言 创新总秘书处是复苏、转型和复原力计划（PRTR）第 17 部分措施的负责机构。凭借这一地位，秘书处在科学与创新部范围内负责编制、签署和处理相应措施的管理报告。因此，从这个意义上讲，创新总秘书处并不执行与PRTR相关的费用，而是这一职能对应于前者范围内的不同管理机构。该计划根据欧洲议会和理事会 2021 年 2 月 12 日通过的设立复苏和复原力基金的第 2021/241 号条例 (EU) 第 22.1 条制定，该条例要求成员国作为该基金资金的受益人或借款人，采取一切适当措施保护联盟的财政利益，并确保与该基金资助措施有关的资金使用符合适用的联盟和国家法律，特别是在预防、发现和纠正欺诈、腐败和利益冲突方面。同样，9月29日颁布的HFP/1030/2021号命令第6.1条建立了复苏、转型和复原力计划的管理系统，其中规定，参与执行PRTR措施的每个实体、决策者或执行者都必须有一个“反欺诈措施计划”，该计划允许其保证并声明，在各自的行动领域，相应的资金已按照适用法规使用，特别是在预防、发现和纠正欺诈、腐败和利益冲突方面。此外，科学与创新副秘书处还制定了《反欺诈、腐败和利益冲突措施指南》，用于科学与创新部管理的复苏、转型和复原力计划的行动，该指南于2021年11月22日发布，作为科学与创新部范围内PRTR管理机构在这方面的指导工具。
竞争性能源供应欺骗、欺诈的遗留问题……
► 缅因州公用事业委员会 2018 年的一项分析表明，2014 年至 2016 年期间，缅因州住宅替代供应商客户支付的费用比通过配电公用事业公司购买标准服务所支付的费用高出约 7770 万美元。
欺诈警报 - DHS OIG - 国土安全部
诈骗警报：国土安全部冒充骗局 美国国土安全部 (DHS) 监察长办公室 (OIG) 公共服务公告重点介绍了诈骗者如何冒充国土安全部人员欺骗公众以及如何避免成为受害者。 背景 每年，国土安全部监察长办公室都会收到数百起诈骗者冒充国土安全部员工欺骗公众的报告。冒充者会伪造真实的国土安全部电话号码，并创建类似于国土安全部电子邮件的电子邮件地址，以显得合法。有些人甚至发送真实或篡改的执法证件图片。冒充者试图说服受害者提供个人身份信息、密码、信用卡或银行号码，或者使用汇款服务或非常规方法付款。 最新趋势 诈骗者通常以移民、老年人、少数群体或与外国有联系的人为目标。最常见的诡计包括声称：
空间优势建立反欺诈策略
在制定反欺诈策略时，要考虑现在和将来面临的挑战和机遇以及组织将如何改变以满足这些挑战和机遇至关重要。这可能包括不断发展的欺诈策略，新兴技术，监管变化或经济转变。该战略应预测这些发展，确定可能出现的挑战和机遇，并计划积极的措施以实现组织目标。通过彻底评估当前环境，组织可以建立清晰，可行的里程碑，从而确保进步与长期目标保持一致。
欺诈预测和智能信用卡的验证...
摘要本研究揭示了一种智能信用卡欺诈检测和验证的有力方法。此系统使用混合模型集成了数据预处理，功能工程和实时预测，该模型结合了监督的机器学习算法，编码器和LSTM网络。有监督的LSTM网络分类交易，而无监督的自动编码器会发现异常值。评估标准在召回和准确性之间取得了平衡。警报是在检测欺诈时由系统发送的，并实时运行。合规性，可伸缩性和恒定监视是关键点。为了缩小当代货币交易中的易于安全性和安全性之间的差距，该项目提供了一种最先进的方法来增强智能信用卡的安全性。关键字：LSTM，自动编码器，异常I.引入智能信用卡的介绍，一个新的无摩擦和快速货币交易的时代已经开始。这些高度发展的支付系统的使用简化了消费者和企业的日常财务交易。但是，随着智能信用卡的扩散，一种新的且存在的危险是一种新的危险：信用卡盗窃。犯罪分子用来利用系统中漏洞的不断发展的方法使打击信用卡盗窃成为巨大的问题。成功应对这种威胁需要开发新颖而灵活的解决方案。这项研究通过引入彻底的方法是智能信用卡欺诈预测和使用混合机器学习验证来解决这一紧急要求。首先收集和预处理包括各种智能信用卡交易的广泛数据集，作为该项目多面方法的一部分。数据集包含有效和欺诈性交易，使其成为建筑模型的宝贵资源。无监督的自动编码器神经网络是本研究的关键组成部分，因为它检测到交易数据中的异常值的程度。使用自动编码器的编码器组件来学习潜在特征，即使不是立即明显，此方法也可以识别欺诈。在研究中使用了包括LSTM网络（适合序列数据的LSTM网络）的监督机器学习方法，以提高预测准确性。为了提高模型区分实际和欺诈交易的能力，使用
信用卡欺诈检测模型的机器...
摘要 - 欺诈检测在现代银行业中起着至关重要的作用，旨在减轻影响个人和金融机构的财务损失。经常使用信用卡的人口中有很大一部分人口，提高财务包容性的努力导致了卡的使用量增加。此外，电子商务的兴起带来了信用卡欺诈事件的激增。不幸的是，用于识别信用卡欺诈的传统统计方法很耗时，可能无法提供准确的结果。因此，机器学习算法已被广泛采用，以进行有效的信用卡欺诈检测。本研究通过采用三种抽样策略来应对不平衡的信用卡数据集的挑战：基于集群的多数股票下采样技术（CCMUT），合成少数民族过度采样技术（SMOTE）和过度采样技术。然后使用训练数据集训练九种机器学习算法，包括随机森林（RF），K最近的邻居（KNN），决策树（DT），逻辑回归（LR），ADA-BOOST，ADA-BOOST，EXTREES，MLP，MLP分类器，天真的贝叶斯和梯度增强的Boosting Classifier。使用准确性，精度，召回，F1分数和F2分数等指标评估这些方法的性能。本研究中使用的数据集是从Kaggle数据存储库中获得的。