Wie das IoT die Betrugserkennung verändert

Stellen Sie sich vor, Sie verlieren 1,5 Millionen US-Dollar durch Betrug – so viel kostet ein durchschnittlicher Finanzbetrug ein Unternehmen. Darüber hinaus wird die ständige Bedrohung durch Sicherheitslücken in der Cybersicherheit von skrupellosen Hackern ausgenutzt, was nicht nur für Einzelpersonen, sondern auch für Unternehmen erschreckend ist. Damit Unternehmen ohne das Risiko potenzieller Betrugsfälle reibungslos funktionieren können, ist ein robustes, präventives und zukunftsfähiges Kampfsystem nicht verhandelbar.

Ändern der Betrugserkennung

Mit dem Anbruch des digitalen Zeitalters haben sich die Dinge schnell geändert. Doch während der technologische Fortschritt die Welt um uns herum in vielerlei Hinsicht verändert hat, wird die andere Seite der Medaille leider von Tag zu Tag hässlicher.

Zum Beispiel haben geschäftsbezogene Betrugsfälle alarmierend zugenommen, aber die Art dieser Fälle hat gezeigt, wie anfällig intelligente Technologien für groß angelegte Cyberangriffe sein können.

Die vernetzte IoT-Welt

IoT-verbundene Welt

Da das Internet der Dinge (IoT) Realität wird, leben wir heute in einer vernetzteren und integrierten Welt als je zuvor. Obwohl nicht jede Branche das IoT von ganzem Herzen angenommen hat, haben und kämpfen die meisten mit verschiedenen Risiken im Zusammenhang mit potenziellem Betrug. Um ihre Ziele der digitalen Transformation schnell zu erreichen, wurde der Sicherheitsaspekt von vielen Unternehmen leicht ignoriert.

Während die IoT-Infrastruktur eine Vielzahl von Vorteilen für Komfort, Zusammenarbeit und Produktivität bietet, birgt sie schwerwiegende Sicherheitsbedrohungen, einschließlich direkter Angriffe auf IoT-Geräte und durch IoT-Geräte verursachte Datenschutzprobleme.

Selbst die sichersten IoT-Geräte, -Netzwerke und -Systeme sind anfällig für böswillige Aktivitäten. Hier sind einige Beispiele für drohende Cybersicherheitsbedrohungen.

1. DDoS-Angriffe

Bei einer Denial-of-Service-Distribution oder einem DDoS-Angriff wird ein Server mit redundanten Anforderungen überflutet, die ihn überlasten, und ihn offline geschaltet, da er diese Anforderungen nicht verarbeiten kann.

2. Datenschutzverletzungen über IoT-Geräte

Sensible Informationen über das Unternehmen oder die Mitarbeiter können auf diese Weise leicht durchgesickert sein. Für Hacker ist es nicht schwer, ein öffentlich zugängliches Gerät in die Hände zu bekommen und diese IoT-Geräte zu durchbrechen.

3. Schlechte Verschlüsselung

Kommunikationskanäle sind vielleicht am anfälligsten für Cyberangriffe. Schlecht verschlüsselte Daten, die über private oder öffentliche Netzwerke geteilt werden, können gestohlen oder manipuliert werden. Für IoT-Netzwerke bedeutet dies eine Gefahr, da es Hackern die Tür zum Eindringen in Unternehmenssysteme und -netzwerke bietet.

Verlust sensibler Daten

DNS-Poisoning, das Umleiten und Umleiten der Kommunikation von einem legitimen Anwendungsserver sowie das Durchsickern sensibler Daten ohne Wissen oder Erlaubnis des Dateneigentümers sind einige der anderen bedeutenden Herausforderungen in diesem Bereich.

Und während Bösewichte neue Wege finden, um IoT-Geräte und -Systeme zu durchbrechen, verwenden Betrugsmanagementteams immer noch Legacy-Systeme und -Prozesse, um Betrug zu verwalten oder aufzudecken.

Laut einem führenden BPM Organisation, erliegen Unternehmen mehr Betrugsfällen als erwartet, weil:

  • Sie verfolgen einen isolierten Ansatz beim Betrugsmanagement – ​​dies funktioniert nie, wenn Teams und Einzelpersonen in verschiedenen Regionen und Teilen der Welt arbeiten.
  • Anstatt einen zentralisierten Ansatz zur Betrugsprävention und -verwaltung zu verfolgen, wird der Ansatz über Geschäftsprozesse, Funktionen und Standorte verteilt.
  • Die meisten Analysen basieren auf menschlichem Wissen, Erfahrungen aus der Vergangenheit, einzelnen regelbasierten Analysen und Intuition statt auf standardisierten Methoden, Best Practices und Systemen.

Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) haben jedoch eine Portion Optimismus eingebracht und dem Markt für Betrugserkennung und -prävention im Bereich des IoT einen dringend benötigten Schub gegeben.

Stärkung der IoT-Umgebung

Da Unternehmen weiterhin mehr Geld in die Stärkung der IoT-Umgebung investieren, ist es selbstverständlich, dass Technologien wie KI und ML eingesetzt werden, um Daten und Geräte zu schützen und Angriffe zu verhindern. Mit KI-fähigen Lösungen ist es möglich, Ihre wertvollen Vermögenswerte zu schützen und das Betrugsrisiko durch kontinuierliche Überwachung und Analyse zu reduzieren.

Neben der Echtzeitverfolgung von Big Data und Transaktionen können KI-Algorithmen auch Predictive Analytics verwenden, um Unternehmen zu helfen, vergangene Ereignisse zu verstehen und ähnliche potenzielle Bedrohungen vorherzusagen, die in der Zukunft auftreten könnten.

Auch KI in IoT-Anwendungen kann eine automatisierte Entscheidungsfindung ermöglichen. Algorithmen für maschinelles Lernen überwachen beispielsweise ständig den gesamten Datenverkehr, der durch IoT-Geräte fließt, und geben Ihnen ein klares Bild davon, wie ein normaler IoT-Zyklus oder Verhaltensmuster aussieht. Dies kann Ihnen helfen, verdächtige Aktivitäten zu erkennen und solche Bedrohungen zu identifizieren, bevor sie sich zu einem größeren Problem entwickeln.

Unternehmen wollen aus Fehlern der Vergangenheit lernen

Für Unternehmen, die ihre IoT-Ökosystem und Betrug frühzeitig erkennen, ist es entscheidend, dass sie aus den Fehlern oder Versäumnissen anderer lernen. Darüber hinaus ist es wichtig, dass Sie verstehen, warum Ihre Apps, Geräte oder IoT-Netzwerke schwach und anfällig für Betrug sind.

Die Identifizierung dieser Lücken und die Durchführung regelmäßiger IoT-Sicherheitsaudits ist der Schlüssel, um sicherzustellen, dass Ihr IoT-Datenverkehr nicht betrügerischen Akteuren zum Opfer fällt.

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Source: ReadWrite by readwrite.com.

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