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octobre 14, 2019

Intelligence artificielle et apprentissage automatique: les héros de la cyber-sécurité en matière de sécurité informatique6 minutes de lecture

FinTech


L'intelligence et l'apprentissage automatique au cœur de la cybersécurité en FinTech

En tant que sous-ensemble du domaine des services financiers, FinTech est la cible d'attaques hostiles. Les industries ont donc besoin de mécanismes sécurisés pour protéger leurs données. Prévenir les pertes de données est essentiel pour les Fintech.

Le Forum économique mondial affirme que la cybersécurité est le principal risque associé au secteur des services financiers.

Risques de cybersécurité associés aux technologies FinTech

La cybersécurité reste une préoccupation urgente pour les technologies FinTech. Depuis la crise financière mondiale de 1945 qui a considérablement défié les institutions financières traditionnelles, les start-up axées sur la technologie ont commencé à évoluer pour répondre aux besoins de la finance, de la gestion des risques, des investissements numériques, de la sécurité des données, etc. Nous sommes actuellement dans l'ère FinTech 4.0.

Les entreprises qui implémentent la technologie FinTech présentent un risque majeur en matière de cybersécurité, lié à des problèmes d’intégration tels que la confidentialité, l’héritage, la compatibilité, etc. 19659003] FinTech offre une multitude de services facilement accessibles via ses API. Par exemple, API banking . Ici, les API sont développées pour que les banques puissent accéder aux plateformes FinTech. Il devient ouvert, API bancaire lorsque des API ouvertes permettent aux développeurs tiers de créer des applications et des services bancaires.

Passons en revue les grands défis de la cybersécurité liés à la technologie FinTech.

Les applications mobiles déployées pour les services FinTech jouent un rôle prépondérant dans l'assurance de la cybersécurité. Les services FinTech nécessitent des algorithmes de cryptage puissants pour éviter les problèmes d'intégrité pouvant survenir lors du transfert de données financières.

  • Défi de la sécurité de l'environnement dans le cloud

Les services d'informatique en nuage tels que les passerelles de paiement, les portefeuilles numériques, ainsi que d'autres solutions de paiement en ligne sécurisé, sont des éléments clés de l'écosystème FinTech. Bien qu'il soit simple d'effectuer des paiements via le cloud computing, il est également crucial de maintenir la sécurité des données en ce qui concerne les banques. Des mesures de sécurité appropriées dans le cloud sont donc essentielles pour traiter les informations sensibles.

  • Défi de sécurité tiers

Les problèmes de sécurité liés aux tiers incluent les fuites de données, les problèmes de service, les dommages et intérêts en litige, etc. Les banques doivent être au courant des relations de service FinTech lorsqu'elles s'associent à des tiers.

  • Défis de l'identité numérique

Les principales applications FinTech sont des applications Web dotées d'appareils mobiles fonctionnant en mode frontal. Les banques et autres institutions financières doivent se familiariser avec l'architecture de sécurité des services bancaires électroniques offerts par ces applications avant de mettre en œuvre l'application FinTech.

  • Le blanchiment d'argent: un défi

L'utilisation de la crypto-monnaie pour les transactions financières expose les banques à la technologie FinTech activités de blanchiment d'argent. Ainsi, l’écosystème FinTech doit être formellement réglementé sur la base de normes mondiales.

Les clés privées peuvent être volées en cas de sécurité insuffisante dans l’architecture blockchain. Les algorithmes cryptographiques doivent être puissants et les transactions doivent être confidentielles.

L'augmentation du nombre d'implémentations d'interfaces FinTech entraînera également une augmentation du nombre de problèmes de cybersécurité.

L'apprentissage automatique peut-il prédire et empêcher les fraudeurs?

Comment l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique permettent la cybersécurité pour la technologie FinTech?

L'intelligence artificielle est à la fois réactive, proactive et préventive. AI réinvente les technologies financières en intégrant des solutions de biométrie comportementale. Ces solutions permettent de surveiller les interactions des clients et des appareils lors des transactions renforçant la sécurité et l'authentification. La biométrie comportementale ou BB avec intelligence artificielle fournit des fonctionnalités de résolution de problèmes pour les FinTech. Les technologies financières utilisent l’Intelligence Artificielle, un système expert qui améliore les capacités de prise de décision en utilisant un raisonnement déductif. L'analyse Big Data est utilisée ici pour se concentrer sur des données de qualité.

La technologie sous-jacente à l’utilisation de l’intelligence artificielle fait appel au raisonnement, à l’apprentissage, à la perception, à la résolution de problèmes et à l’intelligence linguistique afin de fournir des informations essentielles. Cela aide à comprendre les affaires dans les opérations en temps réel.

En cette ère numérique d’attaques et de malversations liées à la cybersécurité, l’intelligence artificielle peut être utilisée efficacement pour prévenir les risques et les attaques. Les principales manières dont AI et ML protègent les FinTech sont les suivantes:

1. Détection de fraude

Les algorithmes d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique sont utilisés pour détecter les fraudes dans les technologies financières en permettant d'identifier les transactions en temps réel avec précision. La stratégie traditionnelle de détection de la fraude consistait à analyser de gros volumes de données par rapport à des ensembles de règles définies à l'aide d'ordinateurs. Ce processus était long et complexe. Contrairement à cette méthode traditionnelle, des outils d'analyse de données plus intelligents pour la détection des fraudes, tels que la découverte de connaissances dans les bases de données (KDD), la reconnaissance de formes, les réseaux de neurones, l'apprentissage automatique, les statistiques et l'exploration de données, ont évolué.

2. Contrôle de l'accès

Le contrôle de l'accès aux données critiques est crucial pour la sécurité. L'apprentissage automatique permet de tirer des enseignements critiques de schémas comportementaux antérieurs, tels que la géolocalisation, l'heure de connexion, etc., afin de contrôler l'accès aux points finaux. Les scores de risque sont affinés en combinant des méthodes d'apprentissage automatique supervisées et non supervisées pour réduire la fraude et contrecarrer les tentatives d'infraction.

3. Contrats intelligents

Les contrats intelligents sont codés dans un langage de programmation et stockés dans la blockchain. Avec la blockchain, de nouveaux contrats peuvent être ajoutés aux contrats existants sans avoir à modifier les contrats individuels, en cas d'extension du contrat. L'intelligence artificielle est devenue une partie intégrante de la technologie financière au fur et à mesure que de plus en plus de banques traditionnelles s'associent à cette dernière pour tirer parti des avantages des deux mondes. Par exemple, lorsque les clients rencontrent des problèmes avec un historique de crédit médiocre lorsqu'ils demandent un prêt.

L'intelligence artificielle doit encore transformer le visage des technologies financières de multiples façons. Appelez immédiatement un interlocuteur et nos stratèges vous expliqueront comment tirer parti des avantages de l'IA et du ML pour sécuriser les opérations et prévenir les attaques par violation.



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