Преминете към основното съдържание

2 публикации маркиран с/със "киберсигурност"

Вижте всички етикети

Откриване на измами с ИИ в текстово счетоводство

· 4 минути четене
Mike Thrift
Mike Thrift
Marketing Manager

Финансовите измами струват на бизнеса средно 5% от годишните им приходи, като глобалните загуби надхвърлят 4.7 трилиона долара през 2021 г. Докато традиционните счетоводни системи се борят да се справят със сложните финансови престъпления, счетоводството в обикновен текст, комбинирано с изкуствен интелект, предлага стабилно решение за защита на финансовата цялост.

Тъй като организациите преминават от конвенционални електронни таблици към счетоводни системи в обикновен текст като Beancount.io, те откриват способността на ИИ да идентифицира фини модели и аномалии, които дори опитни одитори биха могли да пропуснат. Нека разгледаме как тази технологична интеграция подобрява финансовата сигурност, да проучим приложения от реалния свят и да предоставим практически насоки за внедряване.

2025-05-22-how-ai-powered-fraud-detection-in-plain-text-accounting-protects-financial-records

Защо традиционното счетоводство не е достатъчно

Традиционните счетоводни системи, особено електронните таблици, крият присъщи уязвимости. Асоциацията на сертифицираните експерти по измами предупреждава, че ръчните процеси като електронните таблици могат да позволят манипулация и да нямат стабилни одиторски следи, което прави откриването на измами предизвикателство дори за бдителни екипи.

Изолацията на традиционните системи от други бизнес инструменти създава "слепи петна". Анализът в реално време става тромав, което води до забавено откриване на измами и потенциално значителни загуби. Счетоводството в обикновен текст, подобрено от наблюдението с ИИ, адресира тези слабости, като предоставя прозрачни, проследими записи, където всяка транзакция може лесно да бъде одитирана.

Разбиране на ролята на ИИ във финансовата сигурност

Модерните ИИ алгоритми превъзхождат в откриването на финансови аномалии чрез различни техники:

  • Откриване на аномалии с помощта на изолационни гори и клъстерни методи
  • Обучение с учител от исторически случаи на измами
  • Обработка на естествен език за анализ на описания на транзакции
  • Непрекъснато учене и адаптиране към развиващи се модели

Средно голяма технологична компания наскоро откри това от първа ръка, когато ИИ отбеляза микротранзакции, разпределени в множество сметки – схема за присвояване, която беше избегнала традиционните одити. От нашия личен опит, използването на ИИ за откриване на измами води до забележимо по-ниски загуби от измами в сравнение с разчитането само на конвенционални методи.

Истории на успех от реалния свят

Разгледайте верига за търговия на дребно, която се бори със загуби от инвентар. Традиционните одити предполагаха канцеларски грешки, но анализът с ИИ разкри координирана измама от служители, манипулиращи записи. Системата идентифицира фини модели във времето и сумите на транзакциите, които сочеха към системна кражба.

Друг пример включва фирма за финансови услуги, където ИИ откри нередовни модели на обработка на плащания. Системата отбеляза транзакции, които изглеждаха нормални поотделно, но образуваха подозрителни модели, когато бяха анализирани колективно. Това доведе до откриването на сложна операция за пране на пари, която беше избягвала откриване в продължение на месеци.

Внедряване на ИИ откриване в Beancount

За да интегрирате ИИ откриване на измами във вашия работен процес с Beancount:

  1. Идентифицирайте специфични уязвими точки във вашите финансови процеси
  2. Изберете ИИ инструменти, предназначени за среди с обикновен текст
  3. Обучете алгоритми върху вашите исторически данни за транзакции
  4. Установете автоматизирано кръстосано препращане с външни бази данни
  5. Създайте ясни протоколи за разследване на отбелязани от ИИ аномалии

При нашите собствени тестове, ИИ системите значително намалиха времето за разследване на измами. Ключът се крие в създаването на безпроблемен работен процес, където ИИ допълва, а не замества човешкия надзор.

Човешка експертиза среща машинния интелект

Най-ефективният подход комбинира изчислителната мощ на ИИ с човешката преценка. Докато ИИ превъзхожда в разпознаването на модели и непрекъснатото наблюдение, човешките експерти предоставят решаващ контекст и интерпретация. Неотдавнашно проучване на Deloitte установи, че компаниите, използващи този хибриден подход, са постигнали 42% намаление на финансовите несъответствия.

Финансовите специалисти играят жизненоважни роли в:

  • Усъвършенстване на ИИ алгоритми
  • Разследване на отбелязани транзакции
  • Разграничаване между легитимни и подозрителни модели
  • Разработване на превантивни стратегии, базирани на ИИ прозрения

Изграждане на по-силна финансова сигурност

Счетоводството в обикновен текст с ИИ откриване на измами предлага няколко предимства:

  • Прозрачни, одитируеми записи
  • Откриване на аномалии в реално време
  • Адаптивно учене от нови модели
  • Намалена човешка грешка
  • Изчерпателни одиторски следи

Чрез комбиниране на човешка експертиза с възможностите на ИИ, организациите създават стабилна защита срещу финансови измами, като същевременно поддържат прозрачност и ефективност в своите счетоводни практики.

Интегрирането на ИИ в счетоводството в обикновен текст представлява значителен напредък във финансовата сигурност. Тъй като техниките за измами стават все по-сложни, тази комбинация от прозрачност и интелигентно наблюдение предоставя необходимите инструменти за ефективна защита на финансовата цялост.

Помислете да проучите тези възможности във вашата собствена организация. Инвестицията в счетоводство в обикновен текст, подобрено с ИИ, може да бъде разликата между ранно откриване на измама и откриването ѝ твърде късно.

Представяне на програмата за награди за разработчици на Beancount

· 4 минути четене
Mike Thrift
Mike Thrift
Marketing Manager

Beancount.io с вълнение обявява чисто новата програма за награди за разработчици в нашата общност! Програмата за награди за откриване на бъгове в сигурността е отворена оферта към външни лица да получат компенсация за докладване на beancount.io и мобилното приложение Beancount с отворен код на бъгове, свързани със сигурността на основната функционалност.

Нито една технология не е перфектна и ние вярваме, че работата с разработчици, инженери и технолози по целия свят е от решаващо значение за идентифицирането на слабости в нашия проект по време на разработка. Ако смятате, че сте открили проблем със сигурността в нашия продукт или услуга, насърчаваме ви да ни уведомите. Приветстваме съвместната работа с вас за бързото разрешаване на проблема.

Период на кампанията

2020-10-13-security-bug-bounty

15.10.2020 г. 17:00 PST до 30.11.2020 г. 17:00 PST

Обхват

Следните компоненти на Beancount са включени в Етап 1 на кампанията за награди за бъгове:

  1. beancount.io/ledger : Вашият личен финансов мениджър.
  2. мобилното приложение Beancount с отворен код

Стъпки за участие и докладване на бъгове

  • Ако НЕ е свързано с лична идентификационна информация (PII) и точни данни от счетоводната книга. Предоставяйте информация за бъгове чрез заявка за ПРОБЛЕМ в GitHub на адрес https://github.com/puncsky/beancount-mobile/issues/:
    • Актив. Изберете хранилището, към което е свързан бъгът, и създайте „Нов проблем“ в него.
    • Сериозност. Изберете нивото на уязвимост според „Квалифициращи уязвимости“
    • Резюме — Добавете резюме на бъга
    • Описание — Всякакви допълнителни подробности за този бъг
    • Стъпки — Стъпки за възпроизвеждане
    • Подкрепящи материали/препратки — Изходен код за възпроизвеждане, избройте всякакви допълнителни материали (напр. екранни снимки, логове и т.н.)
    • Въздействие — Какво въздействие има откритият бъг, какво би могъл да постигне нападател?
    • Вашето име, държава и Telegram ID за контакт.
  • Ако е свързано с PII и точни данни от счетоводната книга, свържете се с puncsky в Telegram и изпратете горната информация.
  • Екипът на Beancount.io ще прегледа всички бъгове и ще ви предостави обратна връзка възможно най-бързо чрез коментарите на страницата с конкретен бъг или лично чрез Telegram, ако е свързано с PII и точни данни от счетоводната книга.
  • Разпределението на наградите ще се извърши под формата на физически подарък, подаръчна карта или USDT еквивалент след приключване на кампанията около 01.12.2020 г. PST.

Квалифициращи уязвимости

За да се класира за награда, бъгът в сигурността трябва да бъде оригинален и преди това недокладван.

Само следните проблеми с дизайна или имплементацията, които съществено засягат стабилността или сигурността на Beancount.io, се квалифицират за награда. Често срещани примери включват:

  • Изтичане на PII и данни от счетоводната книга, докато хост машината не е компрометирана
  • Специално действие, което причинява спиране или срив на целия уебсайт или мобилно приложение
  • Потребител влияе на друг потребител без предварително предоставено разрешение за достъп

За сценарии, които не попадат в една от горните категории, ние все пак оценяваме докладите, които ни помагат да осигурим нашата инфраструктура и нашите потребители, и награждаваме тези доклади на индивидуална основа.

Уязвимости извън обхвата

При докладване на уязвимости, моля, вземете предвид сценария на атака, възможността за експлоатация и въздействието върху сигурността на бъга. Следните проблеми се считат за извън обхвата и НЯМА да приемаме нито един от следните видове атаки:

  • Атаки за отказ на услуга (DoS)
  • Фишинг атаки
  • Атаки чрез социално инженерство
  • Отразено изтегляне на файл
  • Разкриване на версия на софтуер
  • Проблеми, изискващи директен физически достъп
  • Проблеми, изискващи изключително малко вероятна потребителска интеракция
  • Недостатъци, засягащи остарели браузъри и плъгини
  • Публично достъпни панели за вход
  • CSV инжектиране
  • Изброяване на имейли / оракули за акаунти
  • Слабости в CSP (Content Security Policy)
  • Имейл спуфинг
  • Техники, позволяващи преглед на потребителски профилни снимки (те се считат за публични)

Награди

Наградата за най-критичния бъг, излагащ PII и данни от счетоводната книга, е AirPods Pro (в САЩ) или USDT еквивалент.

Наградата за бъг в сигурността е подаръчна карта на Amazon на стойност $20 или USDT еквивалент.

Ние сме малък екип с ограничен бюджет и можем да раздадем само

  • 1 AirPods Pro за всички.
  • 10 награди от $20 на месец, до 3 месеца. Ако действителните случаи надвишат тази сума през дадения месец, ще изпратим останалата награда през следващия месец. (общо $600 за тази кампания)

Имате въпроси?

Задайте ни ги на https://t.me/beancount