مروری بر تجزیه و تحلیل پیش بینی هوش مصنوعی برای تهدید سایبری در فین تک با استفاده از یادگیری ماشین

با رشد سریع فین تک و پیشرفت فناوری های هوش مصنوعی، نیاز به چارچوب های مدیریت ریسک امنیت سایبری برای حفاظت از داده های مالی حساس بیش از پیش احساس می شود. یادگیری ماشین (ML) سازمان ها را قادر می سازد با تحلیل داده های حجیم و پیش بینی ریسک از فعالیت های جعلی و کلاهبرداری جلوگیری کنند. این مقاله نقش تحول آفرین تجزیه و تحلیل پیشرفته و یادگیری ماشین را در افزایش امنیت سایبری شرکت های فین تک بررسی می کند. یادگیری ماشین با بهره گیری از الگوریتم های نظارت شده، بدون نظارت و تقویتی، به شناسایی الگوهای پیچیده تقلب کمک می کند و با تحلیل رفتار کاربران و تراکنش ها، تشخیص تقلب را بهبود می بخشد. همچنین، ادغام این فناوری با روش های پیش بینی و تحلیل رفتاری، امکان مقابله موثر با تهدیدات نوظهور را فراهم می آورد. در نهایت، این تحقیق نقش حیاتی تجزیه و تحلیل پیشرفته و یادگیری ماشین را در شکل دهی آینده مدیریت ریسک امنیت سایبری در اکوسیستم فین تک برجسته می کند و تاکید دارد که پذیرش این فناوری ها برای حفظ امنیت و پایداری شرکت ها ضروری است.

کلیدواژه ها:

امنیت سایبری ، تجزیه و تحلیل پیشرفته داده ، فین تک ، یادگیری ماشین