外媒报道PayPal出现交易欺诈信号：一名美国用户的账户已在英国、中国等世界各地登录。然而，得益于PayPal安全系统——人工智能的深度学习，它能够识别欺诈迹象，同时避免错误。
其背后的原理是，该算法可以从消费者长达16年的购买历史中挖掘所需的数据。除了审查数据库中存储的可疑欺诈信号模式外，还可以识别可疑交易账单是否是错误的。
从网络安全的角度来看，PayPal 有一个目标：去年，PayPal 处理了1.7 亿消费者发起的40 亿笔交易，涉及2,350 亿美元。黑客利用漏洞通过发送“钓鱼”邮件等方式窃取用户数据，从而获得用户账户的访问权限，因此交易欺诈随时都有可能发生。为了在这场网络安全之战中保持领先地位，PayPal 依赖于对交易的深入、实时分析。
如果便利店出现一堆看似欺诈的小额交易，——系统将启用一些“参考功能”或规则，可以立即终止符合识别特征的交易。 PayPal负责全球风险防范的高管王辉表示：“如今我们的系统可以处理数千个‘特征识别’，而2013年首次推出时只能处理数百个。”
因此，PayPal的安全系统现在可以完成更多的事情。例如，多个账户一起购买演唱会门票，系统可以区分什么是“朋友购买”和“小偷一起偷票”。检索一系列帐号来执行同一笔交易。”而且这些过程可以在系统内完成，避免了延迟。“对最多16 条消费者记录的全面搜索必须在一秒钟内完成。”
王辉表示，深度学习等人工智能方法很快将成为应对网络安全威胁的唯一有效手段。据悉，在现有人工智能系统的帮助下，PayPal的交易欺诈率保持在0.32%，远低于行业平均欺诈率1.32%。美联储最新支付调查报告显示，2012年全球欺诈交易额达到61亿美元，并呈增长趋势。
PayPal 并不是唯一一家使用深度学习来增强网络安全的公司。以色列初创公司Instinct 应用该技术来查找恶意软件，并表示该方法的成功率比传统方法高20%。此外，网络安全公司FireEye 使用深度学习来消除检测网络，从而根除网络钓鱼攻击。
FireEye副总裁阿齐兹表示，如果企业愿意共享网络攻击和欺诈的数据缓存，网络安全防御能力可以进一步提高。
通过麻省理工学院
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