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Come PayPal aumenta la sicurezza con l'intelligenza artificiale
Per PayPal, le transazioni segnalano una frode: si accede all'account di un utente statunitense nel Regno Unito, in Cina e in altre parti del mondo. Ma il sistema di sicurezza di PayPal, grazie alla crescente dipendenza da una tecnologia di intelligenza artificiale nota come deep learning, è ora in grado di individuare possibili frodi senza commettere errori. Questo perché gli algoritmi estraggono i dati dalla cronologia degli acquisti del cliente, oltre a rivedere i modelli di probabili frodi archiviati nei suoi database, e possono dire se, ad esempio, le transazioni sospette sono state azioni innocenti di un pilota che gira il mondo.
Dal punto di vista della sicurezza informatica, PayPal ha un obiettivo alle spalle: ha elaborato $ 235 miliardi di pagamenti l'anno scorso da quattro miliardi di transazioni dei suoi oltre 170 milioni di clienti. La frode è sempre possibile tramite il furto dei dati dei consumatori in violazioni come e-mail di phishing che convincono gli utenti a inserire le proprie credenziali. Per andare avanti, PayPal si affida a un'analisi intensiva e in tempo reale delle transazioni.
Quando viene rivelato uno schema, ad esempio se stringhe improvvise di molti piccoli acquisti presso i minimarket si rivelano essere una frode, si trasforma in una funzionalità o in una regola che può essere applicata in tempo reale per interrompere gli acquisti che si adattano a questo profilo. Ora elaboriamo migliaia di 'funzionalità' nel nostro sistema, rispetto alle centinaia di quando il sistema è stato utilizzato per la prima volta nel 2013, afferma Hui Wang, direttore senior delle scienze del rischio globale dell'azienda.
Di conseguenza, PayPal ora può fare cose come distinguere tra amici che acquistano insieme i biglietti per il concerto e un ladro che effettua acquisti simili con un elenco di account rubati. Ed è tutto fatto internamente per evitare anche la minima latenza che si verificherebbe se l'azienda si affidasse a un provider cloud. Migliaia di 'funzioni' che cercano in 16 anni di cronologia degli utenti devono essere eseguite in meno di un secondo, afferma Wang.
Il deep learning e altri approcci di intelligenza artificiale stanno rapidamente diventando l'unico modo per tenere il passo con le minacce, aggiunge. Hanno lavorato per aiutare a mantenere il tasso di frode di PayPal notevolmente basso, allo 0,32% delle entrate, una cifra di gran lunga migliore della media dell'1,32% che i commercianti vedono, secondo uno studio di LexisNexis. Il più recente Studio sui pagamenti della Federal Reserve ha scoperto che nel 2012 sono stati effettuati 6,1 miliardi di dollari di acquisti fraudolenti e il problema sembra peggiorare.
PayPal non è l'unica azienda che utilizza il deep learning per migliorare la sicurezza informatica. La startup israeliana Deep Instinct ha applicato la tecnica per individuare il malware, affermando che funziona il 20% meglio degli approcci tradizionali. E Ashar Aziz, vicepresidente e fondatore dell'azienda di sicurezza FireEye, ha affermato che la sua azienda ha utilizzato il deep learning per tutto, dal rilevamento delle intrusioni nella rete all'eliminazione degli attacchi di phishing.
Le aziende possono migliorare ulteriormente la sicurezza informatica se condividono archivi di dati su attacchi informatici e frodi, afferma Aziz. Se continui a ottenere più dati e più potenza per elaborarli, puoi migliorare ulteriormente, afferma.