如今，網絡欺詐的威脅真實且普遍。 全世界每天有數百萬人成爲網絡犯罪的受害者。 隨着人類越來越依賴數字技術進行信息交換，這個數字只會增加。

採用物聯網 (IoT) 技術可能會使網絡欺詐變得復雜，但它也可以成爲解決方案的一部分。 物聯網的多功能性有助於欺詐檢測計劃。 以下是如何實施它以充分利用網絡安全。

“物聯網的多功能性有助於欺詐檢測計劃。”

物聯網和網絡安全

與所有新興數字技術一樣，物聯網也有許多優點和缺點。 連接到物聯網網絡的設備可能容易受到惡意軟件攻擊，具體取決於其安全級別，從而危及整個系統。

此外，如果強加密不能保護設備之間的連接，也可能容易受到網絡攻擊。 顧名思義，物聯網網絡中的所有數據都通過互聯網傳輸。 黑客可以利用該流量來劫持系統。

因此，物聯網網絡的網絡安全必須非常全面。 端到端安全框架是保護連接設備和連接本身所必需的。

多重身份驗證、防火牆層和數據加密對於保護物聯網網絡至關重要。 然而，連接多個設備和功能也可以強化其他安全機制。

人工智能在欺詐檢測項目中的應用

人工智能 (AI) 和機器學習程序是打擊數字欺詐的最有力武器。 軟件可以通過監控用戶行爲並計算交易是否欺詐的概率來檢測非法和高風險的在线活動。

人工智能和機器學習程序可以分析在线活動，並根據用戶的行爲預測這些活動是否來自試圖實施欺詐的黑客。 它們執行實時計算，在保護敏感信息的同時識別可能的盜竊行爲。

組織成爲欺詐受害者的主要原因之一是，大多數典型的預防方法在組織的不同部門之間是互斥的。 各個部門負責監控自己的數據——整個公司不存在標准。

這種方法過去曾有效，但網絡攻擊者使用更復雜的程序來查找和利用漏洞。 組織中某個部門的網絡安全漏洞可能比另一部門更多，從而導致數據泄露。

這對金融機構的損害尤其嚴重。 隨着網上銀行成爲人們管理財務的首選方法，數據泄露的機會變得更加普遍。 孤立的網絡安全方法不足以保護每個客戶的數據。

物聯網如何提供幫助

物聯網可以通過促進欺詐檢測程序之間的互連來增強欺詐檢測程序的能力。 同時連接到多個設備和數據流可以爲人工智能和機器學習程序提供更多數據，從而進行更全面的分析。

此外，物聯網可以使多個欺詐檢測程序協同工作，創建一個相互構建的網絡，以實現更全面的安全性。 機器學習程序甚至可以使用“蜂巢思維”方法來設計這種類型的合作。

連接組織的欺詐檢測程序可以使他們在抵御網絡攻擊者方面具有優勢。 物聯網允許程序相互了解以覆蓋潛在的漏洞，從而使黑客更難滲透組織的網絡安全。

物聯網的應用還可以擴展到更多的法律情況，例如違反《虛假申報法》（FCA）的行爲。 通過數字設備發生的欺詐可以通過網絡檢測到，從而使法律機構和政府機構能夠採取行動。

啓用去中心化數據庫

除了加強網絡安全之外，物聯網還可以將財務信息存儲在分散的數據庫中。 它們使用由多個節點和用戶控制的多個服務器。 對數據庫所做的更改會傳播到整個系統，因爲它們是通過物聯網網絡連接的。

與傳統的集中式數據庫相比，分散式數據庫具有許多優勢，傳統的集中式數據庫將所有數據存儲在單個服務器上。 這使得數據更易於管理，但也更容易受到網絡攻擊。 能夠滲透安全的黑客可以訪問客戶的所有數據。

另一方面，去中心化數據庫由多個服務器組成，每個服務器都有自己的網絡安全措施。 滲透一台服務器的黑客將無法訪問所有客戶的數據。 此外，副本可以存儲在其他服務器上，以確保被盜後不會丟失。

去中心化數據庫的另一個優點是它們可以最大限度地減少惡意軟件攻擊造成的損害。 成功滲透其中一台服務器的惡意軟件可以與網絡的其余部分切斷——捕獲並防止其造成進一步的破壞。

物聯網可以幫助打擊欺詐

物聯網是一項革命性技術，具有廣泛的應用前景。 連接數字設備和程序可以最大程度地減少黑客可以利用的漏洞，從而大大降低金融機構的欺詐率並提高公司在消費者心目中的聲譽。

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標題：物聯網如何加強欺詐檢測

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