fraude eletronica

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Fraude eletrônica { “evento”: “Fórum de Segurança da Informação da FADERGS”, “data” : “24/11/2015”, “autor” : “Jonathan Baraldi”, “email” : “[email protected]}

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Economy & Finance


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Page 1: Fraude eletronica

Fraude eletrônica{

“evento”: “Fórum de Segurança da Informação da FADERGS”,

“data” : “24/11/2015”,“autor” : “Jonathan Baraldi”,“email” : “[email protected]

}

Page 2: Fraude eletronica
Page 3: Fraude eletronica

A Fraude é uma falha no sistema. Onde permite que usuários autorizados ou não executem ações que irão causar dano ou prejudicar de alguma maneira outros usuários ou o próprio sistema.

Esses sistemas que pode ser qualquer indústria, desde a bancária até a de convênios de saúde.

Fraude

Page 4: Fraude eletronica

Fraude é adversa

Disciplinas como otimização para ferramentas de

busca tem competidores de

acordo com regras…

...prevenção de fraude tem

adversários hostis

propositalmente quebrando

as regras

Page 5: Fraude eletronica

Padrões de Fraudes mudam rapidamente

Regras geradas por humanos não

evoluem rápido suficiente

Cada barra é um dia

Esta é $691,000

Page 6: Fraude eletronica

Fraude é de cauda-longa

Soma dos casos menores é mais danosa que os casos maiores

país

varejo

emissor

cartão

Page 7: Fraude eletronica

Enxugar o gelo

Page 8: Fraude eletronica

Como combater?

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Sistemas inteligentes

“Sistemas inteligentes (machine learning) que aprendem automaticamente, preveem e agem

usando dados”

APRENDER PREVEEM

AGEM

“sem regraspredefinidas"

Page 10: Fraude eletronica

Exemplos de Machine Learning

As regras da estrada não funcionam aqui.

Page 11: Fraude eletronica

Exemplos de Machine Learning

Minhas compras fazem o sistema aprender.

Meu feedback ensinao sistema a se aprimorar e evoluir

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Exemplos de Machine Learning

Marcar os casos ensina o sistema a melhorar e evoluir

Compras anteriores fazem o sistema aprender.

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O que você precisaInfraestrutura

StorageMemóriaProcessadoresLargura de banda

TimeCientistas de dadosEngenheirosAnalistasDesenvolvedores

DadosBase treinamentoOver/UndersamplingOverfitting

Sistema de predição em que a linha verde representa um modelo sobreajustado e a linha preta um modelo regularizado.

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Tesla ADS

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BancáriaExpor a fraude antes resulta em reais economias financeiras. Ao mesmo tempo, uma taixas pobres de detecção e altos incidentes de alarmes falsos aumentam custos de equipe, e afastam clientes fiéis.

SegurosAtividades fraudolentas afetam a vida de pessoas inocentes, tanto por acidental quanto por intencional. Isso faz aumentar o valor dos planos e representa um grande problema para organizações e governo.

SaúdeFraude em convênio médico é um crime grave e consiste em prejudicar o sistema de saúde com propósitos ilícitos. Os serviços são prejudicados afetando todos os envolvidos.

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Demos

Page 17: Fraude eletronica

Previsão

Decisões guiadas por dados a baixo custo levam a um novo tipo de gerenciamento, futuros líderes irão fazer as perguntas certas para as máquinas, ao invés de seres humanos especializados, que irão analisar os dados e sugerir recomendações e decisões que suas empresas irão usar em muitas áreas.

Page 18: Fraude eletronica

Obrigado{

“evento”: “Fórum de Segurança da Informação da FADERGS”,

“data” : “24/11/2015”,“hora” : “19h”,“autor” : “Jonathan Baraldi”,“email” : “[email protected]

}