Bewaffnet mit Maschinendaten und Machine Learning können Betrugserkennungsteams Daten durchsuchen, aufspüren und untersuchen, um Anomalien schnell zu erkennen – und damit finanzielle Verluste sowie Schäden für Ruf und organisatorische Effizienz abzuwenden.
Splunk bietet ein integriertes Sicherheitssystem, das schnell Verhaltensmuster definiert, um Unternehmensinformationen, Assets, Accounts und Transaktionen mit Geschwindigkeit auf Unternehmensniveau zu schützen.
Proaktive Regeln und Monitoring
Suchvorgänge und Monitoring für beliebige Daten mit benutzerdefinierten Regeln und Automation
Erkennen von Ausreißern
Erkennen und Untersuchen von Ausreißern durch Anomalien in Maschinendaten, die dazu beitragen, betrügerische Aktivitäten zu entdecken
Vorteile von Splunk für die Betrugserkennung
Flexible, komplexe Berichte und Visualisierungen unterstützen praktisch alle Benutzer oder Rollen und machen es einfach, Betrugsrisiken zu analysieren, zu bewerten und zu behandeln.
Indizieren und konsolidieren Sie die Event-Daten aus in Silos verwalteten Tools und konsolidieren Sie die daraus resultierenden Betrugseinstufungswerte.
Splunk Security Essentials für die Betrugserkennung
Splunkbase erweitert die Splunk-Plattform um eine Bibliothek mit hunderten von Apps und Add-ons von Splunk, unseren Partnern und unserer Community.
Kunden können anhand der Beispielszenarien in Splunk Security Essentials für die Betrugserkennung erfahren, wie Splunk Enterprise zur Erkennung verschiedener Formen von Betrug eingesetzt werden kann. In der App wird gezeigt, wie Splunk Enterprise bzw. Machine Learning bei verschiedenen Betrugsszenarien und Anwendungsfällen von der Erkennung bis zur komplexen Visualisierung und Untersuchung eingesetzt werden kann. Jedes Beispiel von Betrugserkennung enthält eine Beschreibung seiner Implementierung mit der Splunk-Suchsprache SPL (Search Processing Language) und dem Machine Learning-Toolkit (MLTK).
