Skip to main content

2 posts tagged with "кібербезпека"

View all tags

Виявлення шахрайства за допомогою ШІ в обліку у текстовому форматі

· 4 min read
Mike Thrift
Mike Thrift
Marketing Manager

Фінансове шахрайство коштує підприємствам у середньому 5% їхнього річного доходу, при цьому світові втрати у 2021 році перевищили 4,7 трильйона доларів. У той час як традиційні системи обліку насилу встигають за складними фінансовими злочинами, облік у текстовому форматі в поєднанні зі штучним інтелектом пропонує надійне рішення для захисту фінансової цілісності.

Коли організації переходять від звичайних електронних таблиць до систем обліку у текстовому форматі, таких як Beancount.io, вони виявляють здатність ШІ ідентифікувати приховані закономірності та аномалії, які можуть пропустити навіть досвідчені аудитори. Давайте розглянемо, як ця технологічна інтеграція підвищує фінансову безпеку, вивчимо реальні застосування та надамо практичні рекомендації щодо впровадження.

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

Чому традиційний облік не справляється

Традиційні системи обліку, особливо електронні таблиці, мають притаманні вразливості. Асоціація сертифікованих експертів з шахрайства попереджає, що ручні процеси, такі як електронні таблиці, можуть сприяти маніпуляціям та не мають надійних аудиторських слідів, що ускладнює виявлення шахрайства навіть для пильних команд.

Ізоляція традиційних систем від інших бізнес-інструментів створює сліпі зони. Аналіз у реальному часі стає громіздким, що призводить до затримки виявлення шахрайства та потенційно значних втрат. Облік у текстовому форматі, посилений моніторингом ШІ, усуває ці недоліки, надаючи прозорі, відстежувані записи, де кожна транзакція може бути легко перевірена.

Розуміння ролі ШІ у фінансовій безпеці

Сучасні алгоритми ШІ чудово виявляють фінансові аномалії за допомогою різних методів:

  • Виявлення аномалій за допомогою ізоляційних лісів та методів кластеризації
  • Навчання з учителем на основі історичних випадків шахрайства
  • Обробка природної мови для аналізу описів транзакцій
  • Безперервне навчання та адаптація до мінливих закономірностей

Середня за розміром технологічна компанія нещодавно переконалася в цьому на власному досвіді, коли ШІ позначив мікротранзакції, розподілені між кількома рахунками — схему розкрадання, яка уникла традиційних аудитів. З нашого власного досвіду, використання ШІ для виявлення шахрайства призводить до помітно нижчих втрат від шахрайства порівняно з покладанням виключно на звичайні методи.

Реальні історії успіху

Розглянемо роздрібну мережу, яка стикається з втратами запасів. Традиційні аудити припускали канцелярські помилки, але аналіз ШІ виявив скоординоване шахрайство з боку співробітників, які маніпулювали записами. Система ідентифікувала приховані закономірності у часі та сумах транзакцій, що вказували на систематичну крадіжку.

Інший приклад стосується фірми фінансових послуг, де ШІ виявив нерегулярні схеми обробки платежів. Система позначила транзакції, які здавалися нормальними окремо, але утворювали підозрілі закономірності при колективному аналізі. Це призвело до виявлення складної операції з відмивання грошей, яка місяцями уникала виявлення.

Впровадження виявлення ШІ в Beancount

Щоб інтегрувати виявлення шахрайства за допомогою ШІ у ваш робочий процес Beancount:

  1. Визначте конкретні вразливі місця у ваших фінансових процесах
  2. Оберіть інструменти ШІ, розроблені для середовищ з обліком у текстовому форматі
  3. Навчіть алгоритми на ваших історичних даних транзакцій
  4. Встановіть автоматизоване перехресне посилання із зовнішніми базами даних
  5. Створіть чіткі протоколи для розслідування аномалій, позначених ШІ

У нашому власному тестуванні системи ШІ значно скоротили час розслідування шахрайства. Ключ полягає у створенні безперебійного робочого процесу, де ШІ доповнює, а не замінює людський нагляд.

Людський досвід зустрічається з машинним інтелектом

Найефективніший підхід поєднує обчислювальну потужність ШІ з людським судженням. У той час як ШІ чудово розпізнає закономірності та здійснює безперервний моніторинг, людські експерти надають важливий контекст та інтерпретацію. Нещодавнє опитування Deloitte показало, що компанії, які використовують цей гібридний підхід, досягли 42% скорочення фінансових розбіжностей.

Фінансові фахівці відіграють життєво важливі ролі у:

  • Удосконаленні алгоритмів ШІ
  • Розслідуванні позначених транзакцій
  • Розрізненні між законними та підозрілими закономірностями
  • Розробці превентивних стратегій на основі аналітичних даних ШІ

Побудова міцнішої фінансової безпеки

Облік у текстовому форматі з виявленням шахрайства за допомогою ШІ пропонує кілька переваг:

  • Прозорі, аудитовані записи
  • Виявлення аномалій у реальному часі
  • Адаптивне навчання на основі нових закономірностей
  • Зменшення людських помилок
  • Комплексні аудиторські сліди

Поєднуючи людський досвід з можливостями ШІ, організації створюють надійний захист від фінансового шахрайства, зберігаючи при цьому прозорість та ефективність у своїй обліковій практиці.

Інтеграція ШІ в облік у текстовому форматі є значним кроком уперед у фінансовій безпеці. Оскільки методи шахрайства стають все більш складними, це поєднання прозорості та інтелектуального моніторингу надає інструменти, необхідні для ефективного захисту фінансової цілісності.

Розгляньте можливість вивчення цих можливостей у вашій власній організації. Інвестиції в облік у текстовому форматі, посилений ШІ, можуть стати різницею між раннім виявленням шахрайства та його виявленням занадто пізно.

Представляємо Програму винагород для розробників Beancount

· 4 min read
Mike Thrift
Mike Thrift
Marketing Manager

Beancount.io із захопленням оголошує про абсолютно нову програму винагород для розробників у нашій спільноті! Програма Security Bug Bounty — це відкрита пропозиція зовнішнім особам отримати компенсацію за повідомлення про баги, пов'язані з безпекою основної функціональності beancount.io та мобільного застосунку Beancount з відкритим вихідним кодом.

Жодна технологія не є досконалою, і ми віримо, що співпраця з розробниками, інженерами та технологами по всьому світу є вирішальною для виявлення слабких місць у нашому проєкті під час його розробки. Якщо ви вважаєте, що знайшли проблему безпеки в нашому продукті чи послузі, ми закликаємо вас повідомити нас. Ми раді співпрацювати з вами для швидкого вирішення проблеми.

Період кампанії

2020-10-13-bug-bounty-безпеки

З 15.10.2020 17:00 PST до 30.11.2020 17:00 PST

Обсяг

Наступні компоненти Beancount включені в 1 етап кампанії Bug Bounty:

  1. beancount.io/ledger : Ваш менеджер особистих фінансів.
  2. мобільний застосунок Beancount з відкритим вихідним кодом

Кроки для участі та повідомлення про баги

  • Якщо це НЕ стосується особистої ідентифікаційної інформації (PII) та точних даних бухгалтерської книги. Надайте інформацію про баги через запит GitHub ISSUE за посиланням https://github.com/puncsky/beancount-mobile/issues/:
    • Актив. Оберіть репозиторій, до якого відноситься баг, і створіть у ньому «New Issue» (Нову проблему).
    • Серйозність. Оберіть рівень вразливості відповідно до «Кваліфікаційних вразливостей».
    • Короткий опис — Додайте короткий опис багу.
    • Опис — Будь-які додаткові деталі щодо цього багу.
    • Кроки — Кроки для відтворення.
    • Допоміжні матеріали/Посилання — Вихідний код для відтворення, перелік будь-яких додаткових матеріалів (наприклад, знімки екрана, логи тощо).
    • Вплив — Який вплив має знайдений баг, чого міг би досягти зловмисник?
    • Ваше ім'я, країна та Telegram ID для зв'язку.
  • Якщо це стосується PII та точних даних бухгалтерської книги, зв'яжіться з puncsky у Telegram та надішліть вищезазначену інформацію.
  • Команда Beancount.io перегляне всі баги та надасть вам зворотний зв'язок якомога швидше через коментарі на сторінці з конкретним багом або особисто через Telegram, якщо це стосується PII та точних даних бухгалтерської книги.
  • Розподіл винагород буде здійснюватися у вигляді фізичного подарунка, подарункової картки або еквівалента USDT після завершення кампанії приблизно 01.12.2020 PST.

Кваліфікаційні вразливості

Щоб претендувати на винагороду, баг безпеки має бути оригінальним і раніше не повідомленим.

Лише наступні проблеми дизайну або реалізації, які суттєво впливають на стабільність або безпеку Beancount.io, кваліфікуються для винагороди. Поширені приклади включають:

  • Витік PII та даних бухгалтерської книги, якщо хост-машина не скомпрометована.
  • Спеціальна дія, яка призводить до призупинення або збою всього вебсайту чи мобільного застосунку.
  • Користувач впливає на іншого користувача без попереднього надання доступу.

Для сценаріїв, які не підпадають під одну з вищезазначених категорій, ми все одно цінуємо повідомлення, що допомагають нам убезпечити нашу інфраструктуру та наших користувачів, і винагороджуємо такі повідомлення на індивідуальній основі.

Вразливості поза межами дії

Повідомляючи про вразливості, будь ласка, враховуйте сценарій атаки, можливість експлуатації та вплив багу на безпеку. Наступні проблеми вважаються поза межами дії, і ми НЕ прийматимемо жоден з наступних типів атак:

  • Атаки типу «відмова в обслуговуванні»
  • Фішингові атаки
  • Атаки соціальної інженерії
  • Віддзеркалене завантаження файлів
  • Розкриття версії програмного забезпечення
  • Проблеми, що вимагають прямого фізичного доступу
  • Проблеми, що вимагають надзвичайно малоймовірної взаємодії з користувачем
  • Недоліки, що впливають на застарілі браузери та плагіни
  • Публічно доступні панелі входу
  • Ін'єкція CSV
  • Перелік електронних адрес / оракули облікових записів
  • Слабкі місця CSP
  • Підробка електронної пошти
  • Методи, що дозволяють переглядати фотографії профілів користувачів (вони вважаються публічними)

Винагороди

Приз за найкритичніший баг, що розкриває PII та дані бухгалтерської книги, — це AirPods Pro (у США) або еквівалент USDT.

Приз за баг безпеки — подарункова картка Amazon на $20 або еквівалент USDT.

Ми — невелика команда з обмеженим бюджетом і можемо розподілити лише

  • 1 AirPods Pro для всіх.
  • 10 винагород по $20 на місяць, до 3 місяців. Якщо фактична кількість перевищить цю суму за місяць, ми надішлемо решту винагороди наступного місяця. (Загалом $600 за цю кампанію)

Маєте запитання?

Запитайте нас за посиланням https://t.me/beancount