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MasterCard afirmou que está usando a tecnologia de
machine learning para ajudar no controle de
ciberataques.
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Recentemente, em entrevista ao Wall Street Journal, o presidente de soluções corporativas para segurança da operadora de cartões, Ajay Bhalla, contou que a companhia conseguiu controlar três ataques distintos que tinham como alvo caixas do banco automatizados, limitando os danos em cerca de US$ 100 mil cada.
O sistema de monitoramento de transação, que também emprega ferramentas de visualização de dados, identificou os três ataques durante os dois primeiros meses de 2016, de acordo com a MasterCard – a companhia não deu mais detalhes sobre quais foram as instituições atingidas, mas sabe-se que duas delas são dos EUA e uma da América do Sul.
De acordo com Bhalla, machine learning ajuda o sistema a discernir uma mudança normal no comportamento do cliente de um comportamento estranho e permitir que as instituições tomem providências.
O sistema de rede de segurança, chamado de Safety Net, foi lançado globalmente no final do ano passado e analisa mais de 1,3 bilhão de transações diariamente, englobando contas de débito e crédito da MasterCard em bancos, comerciantes e caixas eletrônicos, por meio do uso de algoritmos que avaliam o comportamento do cliente em tempo real.
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