了解并缓解当今的银行应用程序威胁


去年,英国金融服务业报告称网络安全漏洞有所增加,这一趋势在全球范围内复制。由于该行业拥有大量敏感的金融信息,因此一直对网络犯罪分子特别有吸引力。 与前几年相比,威胁的数量增加了两倍。

先进技术在使此类尝试变得更加复杂且更难以检测方面发挥了关键作用。向在线和移动银行的转变也使网络犯罪分子能够通过应用程序瞄准更多意想不到的受害者。欺骗性电子邮件、虚假应用程序消息和基于语音的网络钓鱼都在增加。

网络攻击的结果不仅对客户而且对银行都有害。这些问题远远超出了导致运营中断、客户不满意、声誉受损和监管罚款的财务损失。

话虽如此,看到许多金融机构不断调整其系统以确保及早发现任何潜在威胁,或者在某些情况下甚至在它们发生之前就预测和消除它们,这是积极的。人工智能 (AI) 和机器学习的进步极大地支持了添加更强大的防御层。英国 Starling 等银行正在努力提高人们对人工智能语音克隆等骗局的认识,因为近一半的消费者甚至不知道此类骗局的存在。

但是,随着威胁的不断演变,银行也应该采取保护措施。因此,掌握技术如何提供支持对于确保客户和银行的安全至关重要。

未来的威胁

网络犯罪分子找到了通过手机接触客户的创新方法,虽然其中一些方法众所周知,但还有一些方法不那么明显,但同样令人信服且有害。

例如,数据泄露是最常见的网络威胁,犯罪分子可以在未经授权的情况下访问客户应用程序的数据。这可能是由于安全缺陷导致用户的个人和财务信息泄露。另一个众所周知的威胁是网络钓鱼,伪装成用户银行人员的欺诈行为旨在收集敏感信息,包括密码和信用卡详细信息。

针对移动银行用户的一个不太熟悉的威胁包括流氓应用程序。网络犯罪分子构建假装合法的银行应用程序,欺骗用户下载这些应用程序并向他们提供个人详细信息。

最后,不安全的应用程序编程接口 (API) 很容易被操纵,以获得对应用程序与之交互的后端服务的访问权限。这使得用户容易遭受数据泄露。

避开麻烦

网络威胁有多种形式,需要量身定制的策略来预防。但也有多种方法可以利用技术来减少欺诈活动。例如,人工智能和机器学习可用于检测可疑案件、向相关人员发出警报以及管理威胁。该技术不断学习和适应,改进了风险检测,同时减少了误报。

具体到银行应用程序时,金融机构应确保考虑所有安全措施,包括多因素身份验证。这样用户的身份将得到更安全的验证。此外,端到端加密是确保敏感信息不会泄露以及只有有权访问端点设备的合适人员才能读取消息的关键。

最后,定期的安全审计提供了所采取的测量的透明度,并帮助银行发现需要调整的领域。同样,确保员工和客户都接受有关威胁以及如何识别和报告威胁的培训和教育也至关重要。强大的案例管理系统可以适应诈骗数量和类型的变化,分配给合适的熟练团队来协助纠正,并从模式中学习,可以大大减少对客户的影响和员工的工作量。

尽管欺诈活动变得越来越复杂,但银行拥有一系列可用技术来帮助他们保护客户和自身免受任何风险。网络威胁预防没有一刀切的方法,因此评估您的需求并制定最适合您的策略非常重要。与可靠的第三方顾问和技术合作伙伴合作可以帮助确定满足您需求的最佳解决方案。



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