冲击金融部门全球犯法网络的打击

时间:2022-03-24 18:05:06

时时时地,银行和金融机构(及其客户)成为机会主义黑客的方针,但他们越发担忧那些更聪明,能够获得更好技术和新技术常识的人,并且通过以下方法供给大量资金。有组织犯法集团或民族国家。
 

冲击金融部门全球犯法网络的打击


“这些有组织的全球犯法网络将其资源用于访谒数据,执行打击和清洗这些打击的收益,以进一步为其议程供给资金,”BAE Systems的高级欺诈和金融犯法参谋Gareth Evans说。
 

在2019年,他估量这些打击的庞大性将进一步增加。
 

取得适当的平衡

银行和金融机构在掩护客户资产方面面临越来越大的压力,同时平衡监管变革和业务压力,以在竞争激烈的世界*给最佳的客户体验。
 

他们需要到达的另一个平衡点是展示他们的安适法子以使客户感想安适并使他们的流程和措施混淆,以便犯法分子无法操作它们。
 

“以机场和超市之间的差异为例。在机场,您必需移除鞋子和皮带,条记本电脑和随身物品才华通过扫描仪。安适非常明显。在超市这样的系统会阻止顾客进入商店,相反,隐藏的相机,商店侦探等的安适性越发微妙,“他解释道。
 

“银行做了两件事,在前面他们用一次性暗码,安适代币,使用生物识别技术等来证明他们的安适性,而在幕后他们使用大量隐蔽技术来监控行为并识别窃取金钱的企图,货物或通过银行根本设施转移不义之财的收益。“
 

符号入侵者

客户将获得一个密钥(暗码)到他们的帐户门,并卖力连结其安适,但我们都知道暗码(在较小水平上生物识别)有缝隙,他们可以被捕获,猜度或强制,所以银行不能只依靠它们。
 

为了发明入侵者并阻止他们获取客户的资金或信息,他们必需能够判断使用正确密钥的用户是否是合法用户,并且他们通过越发本性化的方法了解他们的客户通过他们的勾当和银行业务程度。
 

“金融机构在很洪流平上通过改进本身的刀兵库来应对这些威胁。我们看到技术的进步,例如给与大数据技术,人工智能和机器学习,使银行能够做出更有效的决策,“埃文斯报告Help Net Security。
 

“无论挑战是欺诈还是洗钱和合规,银行都但愿通过更快,更准确地分析更大都据来识别犯法分子。我们还看到银行正在寻求逾越即时交易,给与社交网络分析和网络链接分析等技术来成立更广泛的联系,以便在传统的基于法则的交易监控中获得更广泛的视角。“
 

最后,金融机构还致力于通过更多自动化和更好的运营打点,更智能地打点欺诈警报和案件,并提交SAR(可疑勾当呈报)。
 

信息共享是告成的关键

在许多其他行业,但金融一个出格,交换关于欺诈的信息/洗钱的测验考试应该是泛泛的。
 

“目前有一些非常积极的信息共享打算。首先浮此刻英国的是:联合洗钱谍报事情组(JMLIT)表白,银行,监管机谈判功令部门在密符合作时可以孕育产生巨大影响,并实现真正的,可衡量的功效,“他指出。
 

“但是,同样重要的是要注意,在许多情况下,银行在与相互以及与*共享数据时可能会非常厌恶危害。这完全可以理解,因此这些*明确允许银行共享数据凡是是第一步 - 即使现有立法已涵盖这一点。
 

另一个需要解决的问题是内部数据共享问题。
 

“银行使用内部隔间或筒仓进行操纵有很好的文化,卫生和安适理由,但这凡是意味着欺诈,银行合规和网络安适团队之间的谍报,数据和信息共享很难或根柢不存在,”他指出。
 

“许多银行对此都很明智,我们认为以安适有效的方法冲破组织内部的谍报孤岛可以真正辅佐创建更有效的反洗钱,反欺诈和网络安适团队以及更好的功效。”