想象一下，由于欺詐而損失會高達150萬美元——實際上，在美國這是一家公司遭到一次財務欺詐所造成的平均損失。網絡安全漏洞的持續威脅正被肆無忌憚的黑客利用，這不僅對個人來說是可怕的，對企業也是如此。應對潛在欺詐風險，一個強大的、先發制人的、面向未來的系統是十分必要的。

不斷變化的欺詐檢測

隨著數字時代的到來，一切都發生了迅速的變化。但不幸的是，雖然技術進步在很多方面改變了我們周圍的世界，但不總是朝著好的方面發展，隨之而來的糟糕的另一面也會影響我們，甚至更加深刻。

如今與商業有關的欺詐案件增速驚人，數字技術很容易受到大規模網絡攻擊的影響。

物聯網連接世界

隨著物聯網(IoT)廣泛應用成為現實，我們現在生活在一個比以往任何時候都更加互聯和一體化的世界。雖然不是每個行業都全心全意地擁抱物聯網，但大多數行業已經并正在努力進行數字化轉型。為了快速實現數字化轉型目標，許多企業略微忽略了安全方面的威脅。

雖然物聯網基礎設施提供了許多便利、協作和生產力方面的好處，但它也帶來了嚴重的安全威脅，包括對物聯網設備的直接攻擊以及物聯網設備產生的數據隱私問題。

即使是最安全的物聯網設備、網絡和系統也容易受到惡意活動的影響。以下是一些迫在眉睫的網絡安全威脅。

1、DDoS攻擊

DDoS(分布式拒絕服務Distributed Denialof Service)攻擊涉及用冗余請求淹沒服務器，使服務器超載，使服務器離線，消耗目標服務器性能或網絡帶寬，從而造成服務器無法正常地提供服務。

2、物聯網設備泄露數據

公司或員工的敏感信息很容易通過這種方式泄露出去。對于黑客來說，獲取一個公開可訪問的設備并破壞這些物聯網設備并不困難。

3、可憐的加密

通信渠道可能最容易受到網絡攻擊。在私人或公共網絡上共享的未經加密的數據可能被竊取或篡改。對于物聯網網絡來說，它為黑客攻破公司系統和網絡提供了大門。

4、敏感資料外泄

DNS中毒、從合法的應用服務器轉移和重新路由通信，以及在數據所有者不知情或未經許可的情況下泄露敏感數據，這些都是該領域的重大挑戰。

此外，不法分子正在不斷尋找破壞物聯網設備和系統的新方法，但欺詐管理團隊仍在使用遺留系統和流程來管理或檢測欺詐。

據一家領先的BPM(業務流程管理)組織稱，企業比預期更容易遭遇欺詐案件，主要原因是:

采用單一方法進行欺詐管理——當團隊和個人在世界不同地區和地區工作時，這種方法永遠不會奏效。該方法沒有采用集中手段來進行欺詐預防和管理，而是在業務流程、功能和位置之間進行擴展。

大多數分析基于人類的知識、過去的經驗、單一的基于規則的分析和直覺，而不是標準化的方法、最佳實踐和系統。

盡管如此，人工智能(AI)和機器學習(ML)為物聯網領域的欺詐檢測和防范市場注入了一劑樂觀的良藥，提供了亟需的推動力。

強化物聯網環境

隨著企業繼續投入更多資金加強物聯網環境，AI和ML等技術將被用于保護數據和設備，并防止攻擊。通過人工智能解決方案，可以通過持續的監控和分析來保護寶貴的資產，并降低欺詐風險。

除了實時跟蹤大數據和交易，人工智能算法還可以使用預測分析來幫助企業了解過去的事件，并預測未來可能出現的類似潛在威脅。

物聯網應用中的人工智能還可以實現自動化決策。例如，機器學習算法不斷監測流經物聯網設備的所有流量，提供正常物聯網周期或行為模式的清晰圖像。這可以幫助檢測任何可疑活動，并在這些威脅顯現為更大的問題之前識別它們。

企業希望從過去的錯誤中吸取教訓

對于想要改善其物聯網生態系統并及早發現欺詐行為的企業來說，從他人的錯誤或失敗中吸取教訓至關重要。此外，理解為什么你的應用程序、設備或物聯網網絡很脆弱，容易受到欺詐，這一點至關重要。

識別這些漏洞并進行定期物聯網安全審計是確保您的物聯網不會成為欺詐者的目標獵物的關鍵。