据DataVisor称，庞大的欺诈勾当开始蚕食机器学习解决方案，尤其是那些仅按照历史损掉经验检测已知欺诈模式的解决方案。
IP欺诈信号的中位生命周期仅为3.5天
由于坏演员在打击中开始使用现代技术（甚至是机器学习），企业必需通过一个完整的解决方案加强检测事情，该解决方案还可以检测新的和新呈现的欺诈模式并及早发明它们，或者冒着被欺诈者越来越优越的技术实力所逾越的危害。
Q3 2018年DataVisor欺诈指数呈报是对商业和互联网中在线欺诈的趋势类型和要领的季度评估。本呈报使用DataVisor在2018年7月至9月期间收集的信息，在分析赶过40多亿个事件的样本数据和分析全球赶过7.5亿活跃用户帐户的过程中。该分析回包孕420万个用户代办代理字符串，120,000个设备类型和500,000个电话号码前缀，以及其他指标。
“本季度的欺诈指数呈报显示，欺诈者越来越意识到可触发机器学习欺诈检测系统的行为，”DataVisor首席技术官方宇暗示。“这强调了我们的不雅概念，即传统的机器学习系统仅用于跟上已知类型的欺诈行为。不幸的是，当谈到欺诈检测时，如果你只是跟上，你就已经掉队了。"
欺诈指数呈报发明，欺诈者已经擅长规避静态信号，并给与灵活的后端根本设施，以便他们能够快速转变其运作方法。在检测到的欺诈信号中，36％的勾当时间不到一天，64％的勾当时间不到一周。IP地点是最不不变的，IP欺诈信号的中值寿命仅为3.5天。
该呈报区分了高度庞大性和低庞大性打击。高度庞大的打击者（凡是在金融范围）可以在开始小规模“测试”打击之前进行长达18个月的正常在线业务操纵，以确定方针公司可能会供给哪些响应。来自高度庞大的欺诈者的约莫45％的打击产生在这些类型的交错阶段。
具有更高庞大性的欺诈打击也往往在打击阶段之间具有更显着的“延迟”。按照该呈报，在40％的高级打击中，打击者至少期待一天才华到达峰值打击，而20％的人期待赶过一个月。对比之下，80％的初级庞大打击是在假账户创建的一天内执行的。
私有域已成为欺诈性用户帐户注册的风行手段。注册私有域允许欺诈者集体创建电子邮件帐户，使他们能够绕过电话验证，CAPTCHA以及大众电子邮件处事凡是需要的其他身份验证要领。
IP地点欺诈信号类型的漫衍
这些电子邮件域名欺诈信号中的大大都都是通过第三方卖家的欺诈行为识别出来的，包孕诈骗和/或假冒和/或伪造物品的发卖。假账户也仅用于促销滥用，或通过虚假采办或留下虚假评论来酬报地提高卖家的声誉。
这些新的欺诈要领表白，现有的机器学习解决方案可能不敷以连结领先于日益庞大的打击计谋。
“早期检测对付防备欺诈至关重要，并且仅使用点解决方案或基于模型的要领是不够的，”DataVisor的Yu暗示。“真正的预防需要多个镜头 - 一套将业务法则与自适应AI相结合的解决方案，可以检测已知和未知的欺诈模式。组合要领使用户能够准确识别已知打击，并领先于凡是无法检测的新打击类型。"