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如今，网络欺诈的威胁真实且普遍。 全世界每天有数百万人成为网络犯罪的受害者。 随着人类越来越依赖数字技术进行信息交换，这个数字只会增加。采用物联网 (IoT) 技术可能会使网络欺诈变得复杂，但它也可以成为解决方案的一部分。 物联网的多功能性有助于欺诈检测计划。 以下是如何实施它以充分利用网络安全。物联网和网络安全与所有新兴数字技术一样，物联网也有许多优点和缺点。 连接到物联网网络的设备可能容易受到恶意软件攻击，具体取决于其安全级别，从而危及整个系统。此外，如果强加密不能保护设备之间的连接，也可能容易受到网络攻击。 顾名思义，物联网网络中的所有数据都通过互联网传输。 黑客可以利用该流量来劫持系统。因此，物联网网络的网络安全必须非常全面。 端到端安全框架是保护连接设备和连接本身所必需的。多重身份验证、防火墙层和数据加密对于保护物联网网络至关重要。 然而，连接多个设备和功能也可以强化其他安全机制。人工智能在欺诈检测项目中的应用人工智能 (AI) 和机器学习程序是打击数字欺诈的最有力武器。 软件可以通过监控用户行为并计算交易是否欺诈的概率来检测非法和高风险的在线活动。人工智能和机器学习程序可以分析在线活动，并根据用户的行为预测这些活动是否来自试图实施欺诈的黑客。 它们执行实时计算，在保护敏感信息的同时识别可能的盗窃行为。组织成为欺诈受害者的主要原因之一是，大多数典型的预防方法在组织的不同部门之间是互斥的。 各个部门负责监控自己的数据——整个公司不存在标准。这种方法过去曾有效，但网络攻击者使用更复杂的程序来查找和利用漏洞。 组织中某个部门的网络安全漏洞可能比另一部门更多，从而导致数据泄露。这对金融机构的损害尤其严重。 随着网上银行成为人们管理财务的首选方法，数据泄露的机会变得更加普遍。 孤立的网络安全方法不足以保护每个客户的数据。物联网如何提供帮助物联网可以通过促进欺诈检测程序之间的互连来增强欺诈检测程序的能力。 同时连接到多个设备和数据流可以为人工智能和机器学习程序提供更多数据，从而进行更全面的分析。此外，物联网可以使多个欺诈检测程序协同工作，创建一个相互构建的网络，以实现更全面的安全性。 机器学习程序甚至可以使用“蜂巢思维”方法来设计这种类型的合作。连接组织的欺诈检测程序可以使他们在抵御网络攻击者方面具有优势。 物联网允许程序相互了解以覆盖潜在的漏洞，从而使黑客更难渗透组织的网络安全。物联网的应用还可以扩展到更多的法律情况，例如违反《虚假申报法》（FCA）的行为。 通过数字设备发生的欺诈可以通过网络检测到，从而使法律机构和政府机构能够采取行动。启用去中心化数据库除了加强网络安全之外，物联网还可以将财务信息存储在分散的数据库中。 它们使用由多个节点和用户控制的多个服务器。 对数据库所做的更改会传播到整个系统，因为它们是通过物联网网络连接的。与传统的集中式数据库相比，分散式数据库具有许多优势，传统的集中式数据库将所有数据存储在单个服务器上。 这使得数据更易于管理，但也更容易受到网络攻击。 能够渗透安全的黑客可以访问客户的所有数据。另一方面，去中心化数据库由多个服务器组成，每个服务器都有自己的网络安全措施。 渗透一台服务器的黑客将无法访问所有客户的数据。 此外，副本可以存储在其他服务器上，以确保被盗后不会丢失。去中心化数据库的另一个优点是它们可以最大限度地减少恶意软件攻击造成的损害。 成功渗透其中一台服务器的恶意软件可以与网络的其余部分切断——捕获并防止其造成进一步的破坏。物联网可以帮助打击欺诈物联网是一项革命性技术，具有广泛的应用前景。 连接数字设备和程序可以最大程度地减少黑客可以利用的漏洞，从而大大降低金融机构的欺诈率并提高公司在消费者心目中的声誉。