想象一下，欺诈造成的损失高达150万美元——实际上，这是美国一家公司因一次金融欺诈而遭受的平均损失。网络安全漏洞被肆无忌惮的黑客利用的持续威胁不仅对个人而且对企业都是可怕的。一个强大的、先发制人的、面向未来的系统对于处理潜在的欺诈风险是必要的。改变欺诈检测随着数字时代的到来，一切都在迅速变化。但不幸的是，虽然技术进步在很多方面改变了我们周围的世界，但并不总是好的，但随之而来的坏处也会影响我们，甚至影响更深远。由于当今商业相关欺诈案件的发生率惊人，数字技术很容易受到大规模网络攻击。IoT互联世界随着物联网(IoT)的广泛采用成为现实，我们现在生活在一个比以往任何时候都更加互联和一体化的世界。虽然并非每个行业都全心全意地接受物联网，但大多数行业已经并且正在努力实现数字化转型。许多企业为了快速实现数字化转型目标，略微忽视了安全威胁。虽然物联网基础设施提供了许多便利、协作和生产力优势，但它也带来了严重的安全威胁，包括对物联网设备的直接攻击和物联网设备引起的数据隐私问题。即使是最安全的物联网设备、网络和系统也容易受到恶意活动的攻击。以下是一些迫在眉睫的网络安全威胁。1、DDoS攻击DDoS（DistributedDenialofService）攻击涉及向服务器发送冗余请求，使服务器过载，使服务器下线，消耗目标服务器的性能或网络带宽，导致服务器无法正常提供服务.2、物联网设备泄露数据企业或员工的敏感信息很容易通过这种方式泄露。黑客不难获得可公开访问的设备并破坏这些物联网设备。3.加密不良的通信渠道可能最容易受到网络攻击。在私人或公共网络上共享的未加密数据可能会被盗或更改。对于物联网网络，它为黑客入侵企业系统和网络打开了大门。4.敏感数据泄漏DNS中毒、从合法应用服务器转移和重新路由流量以及在数据所有者不知情或未经数据所有者许可的情况下泄漏敏感数据是该领域的重大挑战。此外，犯罪分子不断寻找新的方法来破坏物联网设备和系统，但欺诈管理团队仍在使用遗留系统和流程来管理或检测欺诈。根据一家领先的BPM（业务流程管理）组织的说法，企业比预期更容易发生欺诈案件，主要原因是：单一的欺诈管理方法——当团队和个人在世界不同地区和地区工作时，这种方法永远行不通。该方法不是采用集中式方法来预防和管理欺诈，而是跨业务流程、功能和位置进行扩展。大多数分析都是基于人类知识、过去的经验、基于单一规则的分析和直觉，而不是标准化的方法、最佳实践和系统。尽管如此，人工智能(AI)和机器学习(ML)为物联网领域的欺诈检测和预防市场注入了乐观情绪，提供了急需的推动力。强化物联网环境随着企业继续加大对强化物联网环境的投资，人工智能和机器学习等技术将用于保护数据和设备并防止攻击。借助AI解决方案，可以通过持续监控和分析保护宝贵资产并降低欺诈风险。除了实时跟踪大数据和交易之外，人工智能算法还可以使用预测分析来帮助企业了解过去的事件并预测未来可能出现的类似潜在威胁。物联网应用程序中的人工智能还可以自动化决策制定。例如，机器学习算法不断监控流经物联网设备的所有流量，提供正常物联网周期或行为模式的清晰画面。这有助于检测任何可疑活动并在这些威胁表现为更大的问题之前将其识别出来。企业希望从过去的错误中吸取教训从他人的错误或失败中吸取教训对于希望改善其物联网生态系统和及早发现欺诈行为的企业来说至关重要。此外，了解为什么您的应用程序、设备或物联网网络容易受到欺诈也很重要。识别这些漏洞并定期进行物联网安全审计是确保您的物联网不成为欺诈者牺牲品的关键。
