身份验证欺诈检测系统：它们的工作原理是什么？

身份欺诈正在加速蔓延：根据我们的《2026 年身份欺诈报告》，每 5 次生物识别欺诈尝试中就有 1 次与深度伪造相关，而注入攻击同比增长了40％。网络犯罪分子利用 SaaS 商业模式提供工具、服务和支持，从而收取费用的“欺诈即服务”也呈现出上升趋势，扩大了此类活动的规模。

欺诈检测系统已成为保护实体免遭犯罪分子访问或数据及资源盗窃的关键。如今最大的威胁不仅限于窃取数据，还包括冒充他人。因此，最强防御从身份识别开始。

欺诈检测软件可以监控系统并检测潜在欺诈的迹象，例如异常用户行为、异常网络活动以及 IP 地址异常，然后提醒团队注意潜在的问题并采取积极措施加以阻止。这些欺诈检测解决方案对于以频繁交易和机密信息为特征的行业（例如，医疗保健、金融、政府）以及技术基础结构复杂的大型企业尤其重要。

关键要点

随着威胁的日渐普遍和日益复杂，欺诈检测系统变得至关重要，对于受到严格监管的行业中的组织而言尤为如此。
现代欺诈检测软件将基于规则的逻辑、行为分析和机器学习相结合，形成一套多层次方法，可有效应对现有和新出现的威胁。
人工智能驱动的欺诈活动正在不断增加，并已达到前所未有的规模，其目标不再仅仅是交易，而是用户身份。
要在当前环境中实现有效的欺诈监控，就需要进行实时检测和风险评分、与身份验证和访问系统集成、支持零信任架构并符合合规性要求。
解决方案还应在安全性和用户体验之间取得平衡，以免要求过高和屏蔽错误。
身份优先欺诈检测将每个信号与已验证人员相关联，从而减少误报和漏报。

什么是欺诈检测系统？它们为何重要？

简而言之，欺诈检测系统监控交易、行为和凭证，实时识别潜在的违规和非法活动。这些活动不仅限于金融欺诈和犯罪交易，还包括滥用身份和窃取凭证等情况。超过 40% 的文件欺诈涉及国民身份证卡，这些身份证卡可用于伪造身份或窃取他人身份。

损失惨重：报告显示，根据接受调查的领导者反映，2024 年欺诈使美国企业损失了 1140 亿美元，相当于营收的 9.8％。

以欺诈检测软件为形式的身份欺诈预防可以减少损失、维护系统完整性并增强用户信任。这些解决方案利用行为分析、身份信号和风险评估等方法，持续计算发生欺诈的可能性并分析何时采取行动。

欺诈监控和检测系统通常部署在身份安全至关重要的运营环节中。这些环节包括金融交易、对私人数据和系统的访问以及敏感或高风险审批，例如福利发放或对私人数据的访问。

欺诈检测系统的工作原理

欺诈检测系统采用多种方法，构建一个覆盖整个网络的综合风险档案。

基于规则的逻辑构成第一道防线，可以标记出明显的异常情况，例如不可能的出行情况（如在几分钟内从不同国家/地区多次尝试登录）或在正常工作时间之外进行的大额交易。这些行为可能表明用户的身份已被黑客入侵或窃取，或者有人正在使用合成身份。这种方法还可以整合有关密码数据库泄露的信息，以标记潜在的被盗凭证。但是，它只能识别已知模式。

行为分析是另一层保障。该方法观察用户与系统的交互方式，并记录所有习惯偏差，例如设备特征、登录位置或时间、导航模式或会话持续时间的变化。由于行为生物识别可生成独特的用户签名，因此即使盗用凭证也很难复制。

最后，机器学习通过分析大型数据集来检测模式偏差，从而识别其他层可能忽略的细微变化。这种方法对于其学习和适应能力尤其重要，特别是在犯罪分子越来越多地利用人工智能来改进作案手法的情况下。

机器学习可以是监督式的，这意味着它使用标记数据（过去的欺诈和合法活动示例）来训练用于预测新交易中欺诈可能性的模型。它通常在有足够历史数据可供模型学习时使用。
非监督式机器学习通过查找数据中的异常模式或异常情况来检测潜在欺诈行为，而无需标记示例。它可以在历史数据不足或需要识别新兴欺诈手段（例如合成身份和深度伪造）时使用。

混合欺诈检测将机器学习模型与基于规则的业务逻辑相结合，打造最准确、适应性最强、响应速度最快的方法。

欺诈检测系统使用这些策略来决定何时需要进行风险干预。当风险超过阈值时，系统会触发警报或升级身份验证难度，从而在安全性和为低风险用户和场景提供流畅用户体验之间取得平衡。

欺诈检测与欺诈监控：两者有何区别？

欺诈监控是指被动观察在线活动，例如交易或用户登录。单独使用欺诈监控时，需要团队分析这些活动并手动标记潜在问题。

很多大型企业和组织（例如银行网络和政府机构）的规模庞大，因此仅靠监控是不够的。可疑行为和异常情况很容易被忽略。如果涉及凭证盗窃或滥用，则可能被完全忽略，并在几秒钟内迅速升级。

另一方面，欺诈检测采取一种主动式的方法，在风险达到特定级别时发出警报。此时，系统会触发自动警报或响应。

许多现有的传统系统只能监控，而无法进行实时干预。当今高度复杂的威胁和庞大的企业基础结构要求系统能够在问题出现时及时识别这些问题并立即采取行动。现代系统专注于验证用户身份，可以更快、更准确、更高效地检测潜在欺诈行为。

欺诈检测系统用例

众多安全级别较高的行业使用欺诈检测系统来标记对其系统进行的基于身份的入侵尝试。

金融机构在启用账户访问权限或批准大额交易之前通过自适应身份验证来验证客户身份。方法包括设备指纹识别和行为分析，以标记异常的登录模式或交易。这有助于防止账户盗用、付款欺诈、使用合成 ID 以及使用泄露的凭证。

欺诈检测软件将多层身份情报相结合，帮助政府机构保护社会保障和医疗保险系统等数字服务门户网站。它可以分析登录行为和设备指纹，以检测提示身份盗用或账户盗用企图的异常情况。这样可以确保只有合法用户才能访问敏感的福利信息和个人数据或更改其账户。

医疗保健组织依靠欺诈检测软件来识别对 EHR 系统或患者门户的未经授权访问。例如，欺诈检测系统可以标记保险索赔、人口统计信息或病史中的异常情况，这些异常情况表明有人正在使用被盗身份获取医疗服务或处方。

拥有复杂网络以及分散或混合员工队伍的大型企业依靠欺诈检测软件来帮助他们控制潜在的欺诈企图。对于在线销售商品或服务的企业，这些工具会监控客户的支付活动，以识别潜在的被盗银行卡、异常购买模式或合成身份。

这些领域的欺诈检测监控系统不仅包含强大的身份验证机制，还会考虑行业特定的细微差别和因素。组织可根据自身的特定策略调整欺诈检测工作流程，针对不同的事件或一系列事件触发自适应身份验证要求。

现代欺诈威胁和挑战

最新一代的欺诈手段正在给组织造成前所未有的损失，因为新的欺诈手段不再仅仅针对系统本身，而是针对用户身份。美国近 60％的企业报告称 2025 年欺诈所造成的损失进一步增加；72％的企业预计人工智能引发的欺诈将成为一项重大挑战。

高度复杂的网络钓鱼攻击通常借助人工智能大规模实施，从而成功率更高。 “我们观察到生成式人工智能被用于创造虚假身份，包括生成人脸、利用现有人脸进行深度伪造或是进行网络钓鱼尝试（其中可能涉及人工智能生成的声音），”Entrust 欺诈专家高级经理 Simon Horswell 表示。犯罪分子经常推送多个多重身份验证请求，导致用户疲劳和沮丧，进而导致错误。被盗的用户数据被用来创建深度伪造 ID，这些 ID 越来越难与真实身份区分开来。

不幸的是，传统的欺诈监控工具和传统系统往往无法检测到这些尝试，这可能会在短时间内造成大量损失。现代欺诈检测软件提供持续的情境感知监控，将身份验证作为核心防御层，将每一次访问尝试或交易与已验证用户身份相关联，并实时评估其风险。

但是，团队必须警惕解决方案中潜在的陷阱，例如：

将合法用户标记为可疑用户的误报
由于身份验证不足而未能识别欺诈行为的漏报
无法跟上快速变化的自动欺诈尝试的潜在检测
导致与现有系统的集成复杂且不可靠的孤立数据和不兼容工具
导致用户摩擦和体验不佳的过度激进的控制措施

有效的欺诈检测监控系统采用分层身份验证法，例如将设备指纹与行为分析；实时风险评分；以及能够根据情境线索进行调整的工作流程相结合。 “我们在金融交易的每个阶段都开始面临风险，”Horswell 表示。 “你应该将人工智能融入到其中的每一个层面，以增强和强化已经建立的安全保障。”

使用 Entrust 支持欺诈检测

Entrust 的欺诈检测方法基于此原则：如果无法验证此人身份，就无法验证交互行为。因此，我们的综合身份验证解决方案将身份证明、数字凭证和生物识别认证等功能相结合，帮助组织减少欺诈机会，而不会给真实用户带来不便。

我们的欺诈检测解决方案由屡获殊荣的人工智能提供支持，并接受过关于真实和伪造文档的训练。与仅接受过识别曾经遇到过的欺诈案例的其他机器学习方法相比，该方法可减少 54% 的漏报欺诈案例。

详细了解 Entrust 的以身份为中心的安全解决方案将如何帮助您的组织在身份生命周期的每个阶段抵御欺诈和网络威胁。

常见问题解答

最常见的欺诈检测方法是什么？

基于规则的检测是最常见的欺诈检测方法。这种使用预定义逻辑标记可疑活动的方法易于实施，并且能够有效识别已知的欺诈模式。但是，它无法检测新兴欺诈手段，因此必须结合机器学习来适应不断变化的欺诈手段。

银行业欺诈检测的例子有哪些？

银行可以使用欺诈检测系统来监控客户账户，标记异常情况，例如异常的巨额付款或与以往购买习惯不符的大量消费。这有助于他们识别客户凭证何时遭到泄露，从而防止未经授权的交易。

如何将欺诈检测系统与 IDV 平台集成？

将欺诈检测系统与 IDV 平台集成需要将身份验证数据（例如文档扫描和生物识别检查数据）连接到欺诈检测的风险评估和监控工具。这样就可以根据用户信任评分或行为模式进行实时身份验证、异常检测和自适应响应。

身份验证欺诈检测系统：它们的工作原理是什么？

关键要点

什么是欺诈检测系统？它们为何重要？

欺诈检测系统的工作原理

欺诈检测与欺诈监控：两者有何区别？

欺诈检测系统用例

现代欺诈威胁和挑战

使用 Entrust 支持欺诈检测

常见问题解答

最常见的欺诈检测方法是什么？

银行业欺诈检测的例子有哪些？

如何将欺诈检测系统与 IDV 平台集成？

浏览各节

您的组织是否已经准备好应对人工智能驱动的欺诈手段？利用我们的《2026 年身份欺诈报告》采取措施保护您的系统。

身份验证欺诈检测系统： 它们的工作原理是什么？

关键要点

什么是欺诈检测系统？它们为何重要？

欺诈检测系统的工作原理

欺诈检测与 欺诈监控： 两者有何区别？

欺诈检测系统用例

现代欺诈威胁和挑战

使用 Entrust 支持欺诈检测

常见问题解答

最常见的欺诈检测方法是什么？

银行业欺诈检测的例子有哪些？

如何将欺诈检测系统与 IDV 平台集成？

浏览各节

您的组织是否已经准备好应对人工智能驱动的欺诈手段？ 利用我们的《2026 年身份欺诈报告》采取措施保护您的系统。

身份验证欺诈检测系统：它们的工作原理是什么？

欺诈检测与欺诈监控：两者有何区别？

您的组织是否已经准备好应对人工智能驱动的欺诈手段？利用我们的《2026 年身份欺诈报告》采取措施保护您的系统。