預(yù)測(cè)、預(yù)防線上欺詐，除了要及時(shí)優(yōu)化更新安全策略，動(dòng)作必須比網(wǎng)絡(luò)罪犯更快?？偛课挥谂f金山的 Sift Science 就是這樣一家網(wǎng)絡(luò)安全公司。本周二(7月19日)，該公司宣布獲得了一筆 3000 萬(wàn)美元的 C 輪融資，領(lǐng)投方是 Insight Venture Partners。
在美國(guó)網(wǎng)絡(luò)犯罪投訴中心(IC3)發(fā)布的2015年報(bào)中，僅互聯(lián)網(wǎng)犯罪一項(xiàng)就給美國(guó)社會(huì)造成了 10.7 億美元的損失，涉及范圍包括個(gè)人及公司數(shù)據(jù)泄露、信用卡欺詐、網(wǎng)絡(luò)釣魚(yú)、賬戶竊取，等等。
事實(shí)上，網(wǎng)絡(luò)犯罪給美國(guó)企業(yè)帶來(lái)的直接或間接損失，要遠(yuǎn)高于美國(guó)網(wǎng)絡(luò)犯罪投訴中心年報(bào)中的數(shù)字。
相比于其他行業(yè)，某些行業(yè)的網(wǎng)站和 App 更容易受到犯罪分子的攻擊，比如數(shù)字禮品卡行業(yè)、資金轉(zhuǎn)賬行業(yè)、以及按需服務(wù)平臺(tái)，等等。
利用機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能技術(shù)，Sift Science 可以自動(dòng)推測(cè)某筆可疑交易，判斷某個(gè)線上業(yè)務(wù)是否得到授權(quán)或存在潛在欺詐威脅。
該公司 CEO Jason Tan 解釋說(shuō)，在電子商務(wù)領(lǐng)域里早期階段，企業(yè)主要依賴于規(guī)則和剛性系統(tǒng)“標(biāo)記”潛在詐騙用戶。舉個(gè)例子，在禮品卡購(gòu)買、退還、或是贖回交易中，公司首先要先執(zhí)行標(biāo)記操作，這個(gè)步驟必須要由人工判斷，之后他們才能決定是否授權(quán)或拒絕一筆交易。顯然，這種靜態(tài)的、基于規(guī)則的防欺詐系統(tǒng)會(huì)讓大量好的消費(fèi)者和用戶流失，同時(shí)也會(huì)落后于不斷變化的網(wǎng)絡(luò)欺詐技術(shù)。
Sift 的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)可以不斷追蹤線上正常行為和異常行為，并且把這些行為與犯罪活動(dòng)進(jìn)行一一匹配、對(duì)比。目前，該公司業(yè)務(wù)范圍局限在美國(guó)市場(chǎng)，絕大多數(shù)早期客戶都是零售和電子商務(wù)公司，他們都非常擔(dān)心退款欺詐風(fēng)險(xiǎn)。
現(xiàn)在，Sift 已經(jīng)能夠保護(hù)超過(guò) 6000 個(gè)網(wǎng)站和 App，包括 Airbnb、Yelp、Indeed、Zillow、Match.com、 Twilio、 OpenTable、以及Wayfair。
正如 Jason Tan 所說(shuō)，如今 Sift 公司的一個(gè)主要目標(biāo)，就是要確?；ヂ?lián)網(wǎng)的每一個(gè)角度都安全。而且，從用戶體驗(yàn)的角度來(lái)說(shuō)，不能讓企業(yè)的安全防護(hù)變得像機(jī)場(chǎng)安檢那樣繁瑣、低效率。
據(jù)悉，該公司計(jì)劃利用本輪融資拓展零售和電子商務(wù)之外的行業(yè)服務(wù)，并加大人才招聘。目前 Sift 擁有 60 名全職員工，計(jì)劃在明年至少新增 30 名新員工。
在宣布獲得最新融資的同時(shí)，Sift 公司還發(fā)布了幾款專注于社區(qū)和內(nèi)容的網(wǎng)絡(luò)安全產(chǎn)品，能夠支持預(yù)測(cè)和預(yù)防網(wǎng)站和 App 上的欺詐行為?，F(xiàn)階段，Sift Science 的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手有 RSA 和 IBM 這樣提供安全服務(wù)的大型企業(yè)，也有理由機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)防欺詐行為的初創(chuàng)公司，比如 Riskified、Signifyd、以及Forter。
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