21、网络威胁情报在指导金融机构应对网上银行账户接管事件中的有效性

网络威胁情报在指导金融机构应对网上银行账户接管事件中的有效性

1. 引言

互联网犯罪投诉中心将个人数据泄露定义为一种安全事件,在这种事件中,个人的敏感、受保护或机密数据在不可信的环境中被未经授权的个人复制、传输、查看、窃取或使用。2020 年,受害者报告的个人数据泄露事件年度损失超过 1.94 亿美元,较 2019 年增长了 61.6%。

银行账户接管(ATO)是一种个人数据泄露事件,网络犯罪分子未经授权访问客户的银行账户,并用于非法金融交易。2019 年至 2020 年期间,网络犯罪分子接管银行账户以窃取客户、金融机构和商家资金的行为增加了 282%。网络犯罪分子热衷于 ATO 诈骗的主要原因是,他们相对容易诱使银行账户客户遵守各种可疑请求,从而获取目标的个人身份信息。

面对这种情况,金融机构需要找到切实可行的解决方案,以便有效、快速地应对 ATO 事件,减轻对客户的伤害。金融机构管理 ATO 事件的方法包括被动和主动两种。被动解决方案包括对欺诈检测系统发出的客户账户可疑交易警报做出响应、在审计审查中发现客户账户的欺诈交易、执法调查或受害客户对其账户可疑活动的投诉。在主动方面,数据分析和机器学习技术被用于检测客户账户行为模式中的异常,以及利用各种威胁情报源来提高组织对新兴和现有威胁的认识。然而,关于主动方法,特别是威胁情报在应对银行 ATO 事件和减轻受害者后果方面的有效性的研究却很少。

为了探讨相关问题,我们与一家大型加拿大金融机构合作进行了一项案例研究,将在各种加密暗网市场上发现的被盗银行账户情报分享给银行的欺诈预防团队,以此展示学者和从业者联合研究的优势,以及这些努力在指导有效应对网上银行 ATO 事件方面的实用性。

2. 背景
【最优潮流】直流最优潮流(OPF)课设(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要围绕“直流最优潮流(OPF)课设”的Matlab代码实现展开,属于电力系统优化领域的教学与科研实践内容。文档介绍了通过Matlab进行电力系统最优潮流计算的基本原理与编程实现方法,重点聚焦于直流最优潮流模型的构建与求解过程,适用于课程设计或科研入门实践。文中提及使用YALMIP等优化工具包进行建模,并提供了相关资源下载链接,便于读者复现与学习。此外,文档还列举了大量与电力系统、智能优化算法、机器学习、路径规划等相关的Matlab仿真案例,体现出其服务于科研仿真辅导的综合性平台性质。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统优化、智能算法应用研究的科研人员。; 使用场景及目标:①掌握直流最优潮流的基本原理与Matlab实现方法;②完成课程设计或科研项目中的电力系统优化任务;③借助提供的丰富案例资源,拓展在智能优化、状态估计、微电调度等方向的研究思路与技术手段。; 阅读建议:建议读者结合文档中提供的盘资源,下载完整代码与工具包,边学习理论边动手实践。重点关注YALMIP工具的使用方法,并通过复现文中提到的多个案例,加深对电力系统优化问题建模与求解的理解。
本程序为针对江苏省中医院挂号系统设计的自动化预约工具,采用Python语言编写。项目压缩包内包含核心配置文件与主执行文件。 配置文件conf.ini中,用户需根据自身情况调整身份验证参数:可填写用户名与密码,或直接使用有效的身份令牌(若提供令牌则无需填写前两项)。其余配置项通常无需更改。 主文件main.py包含两项核心功能: 1. 预约测试模块:用于验证程序运行状态及预约流程的完整性。执行后将逐步引导用户选择院区、科室类别、具体科室、医师、就诊日期、时段及具体时间,最后确认就诊卡信息。成功预约后将返回包含预约编号及提示信息的结构化结果。 2. 监控预约模块:可持续监测指定医师在设定日期范围内的可预约时段。一旦检测到空闲号源,将自动完成预约操作。该模块默认以10秒为间隔循环检测,成功预约后仍会持续运行直至手动终止。用户需注意在预约成功后及时完成费用支付以确认挂号。 程序运行时会显示相关技术支持信息,包括采用的验证码识别组件及训练数据来源。操作界面采用分步交互方式,通过输入序号完成各环节选择。所有络请求均经过结构化处理,返回结果包含明确的状态码与执行耗时。 资源来源于络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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