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L’interprétabilité : le maillon essentiel pour l’adoption du Machine Learning dans la lutte contre la fraude Les méthodes de machine learning sont de plus en plus utilisées, notamment dans les produits anti-fraude (développés par Ercom Analytics ou par d’autres éditeurs) pour capturer les signaux faibles et exploiter des corrélations complexes entre un grand nombre de … Continuer la lecture de Fraude et interprétabilité des modèles de machine learning

La fraude à la carte bancaire est le type de fraude le plus visible du grand public : en effet, selon The Nilson Report, le préjudice mondial causé par la fraude à la carte bancaire s’élevait à 21 milliards de dollars (18,4 milliards d’euros) en 2015. Moins connues du grand public, les fraudes aux virements (cf https://blog.ercom.fr/lingenierie-sociale-et-ses-consequences/) suscitent l’intérêt … Continuer la lecture de Lutte contre la fraude : du Big au Fast Data

Alors que l’actualité met en avant des attaques informatiques toujours plus sophistiquées, les décideurs en viendraient presque à oublier que l’humain est l’un des principaux  maillons faibles de la sécurité informatique. Ainsi, selon le dernier rapport IBM – Ponemon Institute publié en 2016, 25% des vols de données sont liés à des erreurs ou des … Continuer la lecture de L’ingénierie sociale et ses conséquences

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