Муканов М.А., Кожамкулова Ж.Ж.
СПОСОБЫ МОНИТОРИНГА ФРОДОВЫХ ОПЕРАЦИЙ *
Аннотация:
в современном финансовом мире платежные системы все чаще сталкиваются с угрозами, связанными с фродовыми операциями, такими как мошенничество с платежами, фишинг, использование украденных данных и отмывание денег. Эти угрозы создают значительные риски как для финансовых учреждений, так и для пользователей. В ответ на эти вызовы растет потребность в инструментах мониторинга в реальном времени, которые помогают выявлять аномалии и предотвращать мошеннические действия. Одним из самых мощных инструментов для мониторинга является Grafana — платформа для визуализации данных, которая интегрируется с различными базами данных, включая SQL [1]. В данной статье рассматриваются возможности использования Grafana для мониторинга фродовых операций и автоматизации предупреждений. Описываются традиционные методы обнаружения мошенничества, интеграция машинного обучения для анализа данных и преимущества мониторинга в реальном времени на основе SQL с помощью Grafana. Этот подход повышает точность выявления фродовых операций и время реакции на них, что улучшает общую безопасность финансовых систем.
Ключевые слова:
мониторинг фродовых операций, машинное обучение, базы данных, мониторинг в реальном времени, визуализация данных, анализ транзакций, выявление мошенничества
Введение.Современные платежные системы сталкиваются с множеством угроз, связанных с фродовыми операциями, такими как мошенничество с платежами, фишинг, использование украденных данных и отмывание денег. Эти угрозы создают значительные риски как для финансовых учреждений, так и для пользователей. В ответ на эти вызовы растет потребность в использовании аналитических инструментов для мониторинга в реальном времени, что позволяет выявлять аномалии и предотвращать мошеннические действия.Одним из наиболее мощных инструментов для мониторинга является система Grafana — платформа для визуализации данных и создания дашбордов, которая интегрируется с различными базами данных, включая SQL. В данной статье рассматриваются возможности использования Grafana для мониторинга фродовых операций и автоматизации предупреждений.Роль Grafana в мониторинге фродовых операций.Grafana является гибкой платформой визуализации данных, которая способна интегрироваться с различными источниками данных, включая базы данных SQL (MySQL, PostgreSQL, Microsoft SQL Server и другие). С помощью Grafana можно отслеживать и анализировать данные о транзакциях в режиме реального времени, что позволяет своевременно реагировать на подозрительные операции.Основные направления использования Grafana для мониторинга фродовых операций включают:Интеграция с платежными и банковскими системами для автоматического сбора данных о транзакциях.Построение дашбордов, отображающих аномальные паттерны поведения пользователей, что позволяет отслеживать подозрительные действия в системе.Автоматизация систем предупреждений и создание отчетов о подозрительной активности, что помогает оперативно реагировать на потенциальные угрозы.Grafana позволяет эффективно объединить в одной системе множество источников данных, что делает её мощным инструментом для анализа и предотвращения фродовых действий.Методы мониторинга фродовых операций.1. Традиционные методы мониторингаТрадиционные методы мониторинга фродовых операций основываются на проверке транзакций по заранее определенным правилам и порогам [4]. Эти методы включают проверку:Пороговых значений транзакций — когда сумма превышает установленный лимит.Таблица 1.Частоты транзакций — множество транзакций за короткий промежуток времени.Таблица 2.Географических местоположений — необычное местоположение пользователя может быть сигналом о мошенничестве.Таблица 3.Однако данные методы обладают недостаточной гибкостью, и часто их эффективность снижается при изменении схем мошенничества.2. Машинное обучение и аналитика данных.С развитием технологий машинного обучения (ML) и аналитики данных современные системы мониторинга используют сложные алгоритмы для предсказания и выявления фродовых операций. Машинное обучение позволяет анализировать большие объемы данных, находя аномалии и предсказывая вероятность мошенничества на основе поведения пользователей.Основные методы машинного обучения для борьбы с мошенничеством включают:Supervised Learning (обучение с учителем): анализ ранее размеченных данных для предсказания фродовых операций.Unsupervised Learning (обучение без учителя): обнаружение аномальных транзакций и новых типов мошенничества.Reinforcement Learning (обучение с подкреплением): адаптация моделей в режиме реального времени для реагирования на новые угрозы.Системы, основанные на этих подходах, могут адаптироваться к новым формам фрода и обладают высокой точностью в обнаружении мошеннических действий.Подключение Grafana к SQL-базам данных.Grafana может быть подключена к различным базам данных, что делает её универсальной платформой для мониторинга [3]. Она поддерживает SQL-запросы, с помощью которых можно извлекать данные о транзакциях, изменениях IP-адресов пользователей, количестве ошибок при вводе данных и других ключевых показателях.После подключения к базе данных можно настроить:Запросы для извлечения данных в реальном времени: это позволяет отслеживать операции пользователей с минимальными задержками.Автоматическое обновление дашбордов: обновление данных может быть настроено по расписанию, что позволяет непрерывно контролировать активность пользователей.Настройка предупреждений: можно задать условия для автоматической отправки уведомлений о подозрительных транзакциях или паттернах поведения.Пример: мониторинг изменений IP-адресов пользователя может помочь выявить попытки скрыть местоположение с использованием VPN или прокси.Фродовые операции и их мониторинг.Фродовые операции направлены на получение незаконной финансовой выгоды и могут включать в себя:Перебор уникальных карт: Мошенники часто используют технику перебора кредитных карт, чтобы найти действующие. Это проявляется в виде множества попыток ввода разных номеров карт в короткий промежуток времени.Смена IP-адресов: Постоянное изменение IP-адресов может быть признаком использования анонимайзеров для скрытия реального местоположения.Аномальные паттерны поведения: Внезапные всплески активности, большое количество неуспешных попыток транзакций и резкие изменения суммы переводов могут указывать на фродовую активность [2, 4].Используя Grafana, можно визуализировать эти аспекты для оперативного реагирования.Визуализация данных с помощью Grafana.Grafana предоставляет возможности для визуализации различных типов данных, что помогает анализировать фродовые операции более эффективно. Вот несколько примеров визуализаций, которые могут быть полезны для мониторинга фрода:Анализ уникальных карт: Выявление попыток многократного использования различных карт для одной учетной записи.Мониторинг IP-адресов: Визуализация количества смен IP-адресов за сессию.Анализ операций: Построение графиков для отслеживания количества операций за определенные периоды и выявления резких изменений активности.Заключение.Использование Grafana для мониторинга фродовых операций предоставляет компаниям мощный инструмент для анализа данных в реальном времени. Интеграция с SQL-базами данных позволяет визуализировать критически важные показатели и отслеживать ключевые индикаторы фродовой активности [5]. Внедрение таких систем поможет компаниям не только улучшить безопасность, но и оперативно реагировать на возникающие угрозы, минимизируя риски мошенничества.Таким образом, Grafana становится важным инструментом для организаций, стремящихся повысить прозрачность своих систем безопасности и автоматизировать процесс мониторинга подозрительных операций.
Номер журнала Вестник науки №12 (81) том 3
Ссылка для цитирования:
Муканов М.А., Кожамкулова Ж.Ж. СПОСОБЫ МОНИТОРИНГА ФРОДОВЫХ ОПЕРАЦИЙ // Вестник науки №12 (81) том 3. С. 1471 - 1478. 2024 г. ISSN 2712-8849 // Электронный ресурс: https://www.вестник-науки.рф/article/19909 (дата обращения: 23.06.2025 г.)
Вестник науки © 2024. 16+