ВИКОРИСТАННЯ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ У СИСТЕМАХ ЗАХИСТУ СЕРВІСІВ ЕЛЕКТРОННОЇ КОМЕРЦІЇ

Анотація

У статті розглянуто підходи на основі штучного інтелекту для вдосконалення існуючих систем безпеки сервісів електронної комерції. Разом з постійно зростаючою кількістю транзакцій, що проходять через платформи електронної комерції, розширюється і поле можливостей для атак зловмисників, які дедалі частіше використовують і вдосконалюють автоматизовані системи, що імітують поведінкові шаблони справжніх користувачів. Традиційні системи безпеки з використанням сигнатур та статичними механізмами обмежень погано адаптуються до динамічної зміни тактик зловмисників та потребують подальшого розвитку. Сучасні системи захисту, які використовують системи штучного інтелекту пропонують перехід до неперервного аналізу потоків подій у реальному часі. Це дозволяє детально відстежувати взаємодію користувачів з системою та вчасно реагувати на загрози. Лідери індустрії постійно працюють над розвитком цього напрямку та задають тенденції, що стають стандартами реалізації безпекової складової сервісів електронної комерції. В статті також окреслено переваги поведінкової біометрії, яка дає можливість моделювати індивідуальні особливості користувачів та вибудовувати стійкі профілі для точного відокремлення легітимних сесій від небажаних. Використання методів безперервного машинного навчання та аналізу підвищує швидкість виявлення аномалій серед потоків подій, що відбуваються в системі.Методологія. У статті проведено аналіз сучасних методів використання систем штучного інтелекту, що можуть бути використані для побудови багаторівневої архітектури системи безпеки.Наукова новизна. У роботі узагальнено сучасні методи використання систем штучного інтелекту для протидії актуальним безпековим викликам, що постають перед системами захисту сервісів електронної комерції.Висновки. Інтеграція технологій штучного інтелекту з вже існуючими системами захисту сервісів електронної комерції значно розширює їх можливості адаптуватись до сучасних загроз. Застосування штучного інтелекту з підтримкою моделей неперервного аналізу даних створює збалансовану стратегію захисту сервісів електронної комерції, підвищує точність виявлення небажаної активності, знижує фінансові втрати постачальників послуг та зміцнює довіру кінцевих користувачів до сервісів електронної комерції.