Jak PayPal zwiększa bezpieczeństwo dzięki sztucznej inteligencji

Dla PayPal transakcje sygnalizują oszustwo: dostęp do konta użytkownika z USA odbywa się w Wielkiej Brytanii, Chinach i innych miejscach na świecie. Jednak system bezpieczeństwa PayPal — dzięki rosnącemu uzależnieniu od technologii sztucznej inteligencji znanej jako głębokie uczenie — jest teraz w stanie wykrywać możliwe oszustwa bez popełniania błędów. Dzieje się tak dlatego, że algorytmy wydobywają dane z historii zakupów klienta — oprócz przeglądania wzorców prawdopodobnych oszustw przechowywanych w jego bazach danych — i mogą stwierdzić, czy na przykład podejrzane transakcje były niewinnymi działaniami pilota przemierzającego świat.

Z perspektywy cyberbezpieczeństwa PayPal ma cel na plecach: przetworzył w zeszłym roku płatności o wartości 235 miliardów dolarów z czterech miliardów transakcji przeprowadzonych przez ponad 170 milionów klientów. Oszustwo jest zawsze możliwe poprzez kradzież danych konsumentów w przypadku naruszeń, takich jak wiadomości phishingowe, które nakłaniają użytkowników do wprowadzenia swoich danych uwierzytelniających. Aby być na bieżąco, PayPal opiera się na intensywnej analizie transakcji w czasie rzeczywistym.

Gdy zostanie ujawniony wzorzec — na przykład jeśli nagłe ciągi wielu drobnych zakupów w sklepach okazują się oszustwem — zostaje on przekształcony w funkcję lub regułę, którą można zastosować w czasie rzeczywistym, aby zatrzymać zakupy, które pasują do tego profilu. Obecnie przetwarzamy tysiące „funkcji” w naszym systemie, w porównaniu z setkami, gdy system został po raz pierwszy użyty w 2013 roku, mówi Hui Wang, starszy dyrektor firmy ds. globalnych nauk o ryzyku.

W rezultacie PayPal może teraz robić takie rzeczy, jak odróżnienie znajomych kupujących razem bilety na koncerty od złodzieja dokonującego podobnych zakupów z listą skradzionych kont. A wszystko to odbywa się wewnętrznie, aby uniknąć nawet niewielkich opóźnień, które wystąpiłyby, gdyby firma polegała na dostawcy chmury. Jak mówi Wang, tysiące „funkcji” przeszukujących 16-letnią historię użytkowników trzeba wykonać w mniej niż sekundę.

Dodaje, że głębokie uczenie i inne podejścia do sztucznej inteligencji szybko stają się jedynym sposobem na nadążanie za zagrożeniami. Pracowali nad tym, aby wskaźnik oszustw PayPala był na niezwykle niskim poziomie, wynoszący 0,32 procent przychodu – to wynik znacznie lepszy niż średnia 1,32%, którą widzą sprzedawcy, według badania przeprowadzonego przez LexisNexis. Ostatnie Badanie Płatności Rezerwy Federalnej odkryli, że w 2012 roku dokonano nieuczciwych zakupów o wartości 6,1 miliarda dolarów, a problem wydaje się nasilać.

PayPal nie jest jedyną firmą, która wykorzystuje głębokie uczenie do poprawy cyberbezpieczeństwa. Izraelski startup Deep Instinct zastosował tę technikę do wykrywania złośliwego oprogramowania, twierdząc, że działa ona o 20 procent lepiej niż tradycyjne metody. A Ashar Aziz, wiceprezes i założyciel firmy ochroniarskiej FireEye, powiedział, że jego firma używa głębokiego uczenia się do wszystkiego, od wykrywania włamań do sieci po wykorzenianie ataków phishingowych.

Firmy mogą jeszcze bardziej poprawić cyberbezpieczeństwo, jeśli będą udostępniać repozytoria danych na temat cyberataków i oszustw, mówi Aziz. Jeśli nadal będziesz uzyskiwać więcej danych – i więcej mocy do ich przetwarzania – możesz być jeszcze lepszy, mówi.

ukryć