Na początku roku oraz w połowie marca Linux Polska zorganizowała warsztaty dedykowane zastosowaniu Data Science w sektorze finansowym, które zebrały w Hotelu Sheraton specjalistów ds. bezpieczeństwa w instytucjach finansowych i bankach oraz osoby odpowiedzialne za przeciwdziałanie nadużyciom finansowym.
Ilość osób zainteresowanych zarówno styczniowym jak i marcowym warsztatem, podkreśla istotność omawianych tematów, jak i daje sygnał o kierunku w jakim zmierzają nowoczesne instytucje finansowe w zakresie ochrony i bezpieczeństwa klientów oraz ich kont bankowych.
Pierwszy z dwóch warsztatów poświęcony był wykrywaniu nadużyć i przestępstw finansowych dzięki aplikacji AML (Anti – Money Laundering). Uczestnicy mieli możliwość samodzielnego wykrycia nadużyć o charakterze anomalii kwotowych związanych z transferami pieniężnymi np. prób rozkładania w czasie kwoty 15 tys. euro, która stanowi próg raportowania do Generalnego Inspektora Informacji Finansowych dla transakcji dokonywanych przez firmy, czy też identyfikacji podejrzanych podmiotów i dodania ich do czarnej listy.
Anti – Money Laundering, SIEM, analiza incydentów – warsztaty
Anti – Money Laundering, SIEM, analiza incydentów – warsztatyDodatkowym tematem oraz wartościowym z punktu widzenia zmian w prowadzeniu ewidencji VAT fragmentem spotkania, była analiza Jednolitych Plików Kontrolnych za pomocą metody grafów. Marcin Jaworski, Senior Analytical Solutions Architect, pokazał jak dzięki analizie grafów wykryć nadużycia w oparciu o indywidualne profile transakcyjne klientów.
Tematyką przewodnią marcowego warsztatu
był SIEM i analiza incydentów, scenariuszy i procesów w celu
zapewnienia największego możliwego poziomu bezpieczeństwa systemów
informatycznych i danych przetwarzanych w instytucjach finansowych.
Ostatnim punktem w agendzie było zaprezentowanie aplikacji do analizy
zachowań użytkowników, która jest nadzieją dla bezpieczeństwa
informatycznego w bankach. Aplikacja monitoruje i rejestruje dane
związane z wzorami zachowań jak dostęp do plików, loginy i aktywność w
sieci w wybranym czasie. Analiza behawioralna użytkownika, to
rozwiązanie które skutecznie ogranicza ryzyko ataków zewnętrznych i
wycieku poufnych informacji, których źródłem są, świadomie lub
nieświadomie, pracownicy.
Anti – Money Laundering, SIEM, analiza incydentów – warsztaty
Anti – Money Laundering, SIEM, analiza incydentów – warsztaty
Anti – Money Laundering, SIEM, analiza incydentów – warsztaty
Anti – Money Laundering, SIEM, analiza incydentów – warsztatyZobacz też: AML Compliance – nowe rozwiązanie analityczne Linux Polska
Zobacz też: Kompletny zestaw aplikacji Data Science dla bezpiecznej branży finansowej
Zobacz też: Uczenie głębokie lekarstwem na zło, czyli deep learning w walce z cyberprzestępczością