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Des solutions de paiement intelligentes font leur chemin au Mexique

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Des solutions de paiement intelligentes font leur chemin au Mexique

Paymentology et son partenaire Intercash lancent des solutions d'émission de cartes sur mesure pour les connaisseurs du numérique au Mexique.

L'opportunité de marché pour la FinTech en Amérique latine augmente d'année en année. La région a été en mesure de s'adapter rapidement aux technologies émergentes car la sécurité des paiements et l'inclusion financière sont faibles. Les banques recherchent des technologies plus récentes pour aider à combler cet écart.

Le Mexique est dans une excellente position car il a le taux de pénétration des smartphones le plus élevé d'Amérique latine et plus de 45% des transactions sont effectuées par carte. Le pays représente une opportunité passionnante pour les FinTechs qui cherchent à offrir des solutions de paiement intelligentes avec des fonctionnalités faciles à utiliser.

Suite à la récente reconnaissance par le réseau de transactions financières d'Amérique latine, PROSA, Intercash, un fournisseur mondial de solutions de paiement, et Paymentology, l'un des principaux processeurs de paiement des émetteurs, ont annoncé aujourd'hui le lancement de solutions innovantes d'émission de cartes au Mexique pour répondre au volume croissant de transactions par carte. .

Le partenariat permettra aux clients d'Intercash de bénéficier de la possibilité de lancer des solutions de paiement innovantes presque instantanément avec un accès inégalé aux données. De plus, cet accès aux données au point de vente permettra aux clients d'Intercash d'offrir des options de paiement en temps réel innovantes, personnalisées et répondant aux demandes des consommateurs avertis d'aujourd'hui.

En utilisant la plate-forme cloud native de Paymentology et le moteur PayRule.AI, les clients seront habilités à façonner le comportement et les préférences des consommateurs, ce qui est essentiel dans le monde actuel axé sur le client. Il est alimenté par une fonctionnalité d'intelligence augmentée qui fait progresser le processus d'autorisation des dépenses des consommateurs sur les cartes de crédit et de débit. Les clients d'Intercash auront accès aux données sur les dépenses des consommateurs, y compris la récupération de l'historique des transactions, ainsi qu'une ventilation granulaire des frais du système de cartes. Le moteur va jusqu'à récupérer et analyser l'historique complet des cartes en cours de vol pour l'approbation ou le refus des transactions.

Shane O'Hara, PDG de Paymentology, a déclaré: «Nous sommes ravis de collaborer avec Intercash pour aider à apporter les dernières solutions de paiement axées sur le client au Mexique, permettant à des millions de personnes de réaliser des transactions de paiement pratiques, rapides et sécurisées.»

Aaron Gladman, PDG de la division des cartes d'Intercash, a ajouté: «Les banques et les institutions gouvernementales recherchent désormais la technologie pour des solutions financières et de sécurité. Nous sommes ravis de nous associer à Paymentology pour notre initiative de lancement de solutions clés en main d'émission de cartes et de gestion de cartes sur le marché mexicain.

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Source: https://www.fintechnews.org/smart-payment-solutions-make-their-way-in-mexico/

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La convergence de l'IA, de la 5G et de la réalité augmentée pose de nouveaux risques pour la sécurité 

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Par John P. Desmond, Tendances de l'IA éditeur  

Quelque 500 experts en affaires et en sécurité de niveau C provenant d'entreprises avec plus de 5 milliards de dollars de revenus dans plusieurs secteurs ont exprimé leur inquiétude dans une récente enquête d'Accenture concernant les vulnérabilités de sécurité potentielles posées par la poursuite simultanée des technologies de l'IA, de la 5G et de la réalité augmentée. .  

Claudio Ordóñez, responsable de la cybersécurité pour Accenture au Chili

Pour former correctement les modèles d'IA, par exemple, l'entreprise doit protéger les données nécessaires pour former l'IA et l'environnement dans lequel elle est créée. Lorsque le modèle est utilisé, les données en mouvement doivent être protégées. Les données ne peuvent être collectées en un seul endroit, que ce soit pour des raisons techniques ou de sécurité, ou pour la protection de la propriété intellectuelle. "Par conséquent, cela oblige les entreprises à insérer un apprentissage sécurisé afin que les différentes parties puissent collaborer », a déclaré Claudio Ordóñez, Leader de la cybersécurité pour Accenture au Chili, dans un récent compte Étude de marché Biz.  

Les entreprises doivent étendre leurs pratiques de développement logiciel sécurisées, appelées DevSecOps, pour protéger l'IA tout au long du cycle de vie. «Malheureusement, il n'y a pas de solution miracle pour se défendre contre les manipulations de l'IA, il sera donc nécessaire d'utiliser des capacités en couches pour réduire les risques dans les processus métier alimentés par l'intelligence artificielle», a-t-il déclaré. Les mesures comprennent des fonctions et des contrôles de sécurité communs tels que la désinfection des données d'entrée, le renforcement de l'application et la mise en place d'une analyse de sécurité. De plus, des mesures doivent être prises pour assurer l'intégrité des données, le contrôle de la précision et la détection des sabotages, et capacités de réponse rapide.    

Risque d'extraction de modèle et d'atteintes à la vie privée  

Les modèles d'apprentissage automatique ont démontré des problèmes de sécurité et de confidentialité uniques. "Si un modèle est exposé à des fournisseurs de données externes, vous risquez de subir une extraction de modèle," Ordóñez averti. Dans ce cas, le hacker devrait être capable de Rétroconcevoir le modèle et générer un modèle de substitution qui reproduit la fonction du modèle d'origine, mais avec des résultats modifiés. «Cela a des implications évidentes pour la confidentialité de la propriété intellectuelle», a-t-il déclaré.  

Pour se prémunir contre l'extraction de modèles et les attaques contre la confidentialité, des contrôles sont nécessaires. Certains sont faciles à appliquer, comme les limitations de débit, mais certains modèles peuvent nécessiter une sécurité plus sophistiquée, comme une analyse d'utilisation anormale. Si le modèle d'IA est fourni en tant que service, les entreprises doivent envisager des contrôles de sécurité en place dans l'environnement de service cloud. "Les données et modèles open source ou générés en externe fournissent des vecteurs d'attaque pour les organisations », a déclaré Ordóñez, car les attaquants peuvent être en mesure d'insérer des données manipulées et de contourner la sécurité interne.   

Lorsqu'on leur a demandé comment leurs organisations envisageaient de créer les connaissances techniques nécessaires pour prendre en charge les technologies émergentes, la plupart des répondants à l'enquête Accenture ont déclaré qu'ils formeraient les employés existants (77%), collaboreraient ou établiraient des partenariats avec des organisations qui ont l'expérience (73%), embauchez de nouveaux talents (73%) et acquérir de nouvelles entreprises ou startups (49%).  

Selon Ordóñez, le temps nécessaire pour former des professionnels à ces compétences est sous-estimé. En outre, «les répondants supposent qu'il y aura de vastes talents disponibles pour embaucher de l'IA, de la 5G, de l'informatique quantique et de la réalité étendue, mais la réalité est qu'il y a et qu'il y aura une pénurie de ces compétences sur le marché», a-t-il déclaré. «Pour aggraver le problème, il sera encore plus difficile de trouver des talents en sécurité avec ces compétences technologiques émergentes», a-t-il déclaré.  

Les fonctionnalités de la technologie 5G soulèvent de nouveaux problèmes de sécurité, notamment la virtualisation qui étend la surface d'attaque et le suivi «hyper-précis» des emplacements d'attaque, augmentant ainsi les problèmes de confidentialité des utilisateurs. «À l'instar de la croissance des services cloud, la 5G a le potentiel de créer des réseaux fantômes qui fonctionnent en dehors des connaissances et de la gestion de l'entreprise», a déclaré Ordóñez.  

"L'enregistrement de l'appareil doit inclure une authentification pour gérer la surface d'attaque de l'entreprise. Sans cela, l'intégrité des messages et l'identité de l'utilisateur ne peuvent être assurées », a-t-il déclaré. Les entreprises auront besoin de l'engagement du responsable de la sécurité de l'information (RSSI) pour être efficaces. «Pour réussir, il faut un engagement et une expertise importants du RSSI en matière de gestion des cyberrisques dès le départ et tout au long de l’innovation au quotidien, y compris avoir la bonne mentalité, les bons comportements et la bonne culture pour y parvenir.»  

La réalité augmentée introduit également une gamme de nouveaux risques de sécurité, avec des problèmes de sécurité autour de l'emplacement, de reconnaissance de confiance, du contenu des images et du son environnant, et du «masquage du contenu». À ce propos, «La commande« ouvrir cette vanne »peut être dirigée vers le mauvais objet et générer une activation catastrophique», a suggéré Ordóñez.  

Techniques pour protéger la confidentialité des données à l'ère de la 5G 

Jiani Zhang, président, Alliance et unité de solutions industrielles, Systèmes persistants

La confidentialité des données est l'un des problèmes les plus importants de la décennie, alors que l'IA se développe et que de plus en plus de cadres réglementaires sont mis en place en même temps. Plusieurs techniques de gestion des données peuvent aider les organisations à rester en conformité et à être sécurisées, a suggéré Jiani Zhang, présidente de l'unité Alliance et solutions industrielles chez Persistent Systems, où elle travaille en étroite collaboration avec IBM et Red Hat pour développer des solutions pour les clients, comme indiqué récemment dans Le projet Enterprisers. 

Apprentissage fédéré. Dans un domaine avec des données sensibles sur les utilisateurs comme les soins de santé, la sagesse traditionnelle de la dernière décennie était de «désarchiver» les données chaque fois que cela était possible. Cependant, l'agrégation des données nécessaires pour former et déployer des algorithmes d'apprentissage automatique a créé «de graves problèmes de confidentialité et de sécurité», en particulier lorsque les données sont partagées au sein des organisations. 

Dans un modèle d'apprentissage fédéré, les données restent sécurisées dans leur environnement. Les modèles ML locaux sont formés sur des ensembles de données privés et les mises à jour de modèles circulent entre les ensembles de données pour être agrégées de manière centralisée. «Les données ne doivent jamais quitter leur environnement local», a déclaré Zhang.   

«De cette façon, les données restent sécurisées tout en donnant aux organisations la« sagesse de la foule », » dit-elle. «L'apprentissage fédéré réduit le risque d'une seule attaque ou fuite compromettant la confidentialité de toutes les données, car au lieu de rester dans un seul référentiel, les données sont réparties entre plusieurs.»  

AI explicable (XAI). De nombreux modèles AI / ML, les réseaux de neurones en particulier, sont des boîtes noires dont les entrées et les opérations ne sont pas visibles pour les parties intéressées. Un nouveau domaine de recherche est explicabilité, qui utilise des techniques pour aider à apporter la transparence, comme les arbres de décision représentant un système complexe, pour le rendre plus responsable.   

"Dans des domaines sensibles tels que la santé, la banque, les services financiers et les assurances, nous ne pouvons pas faire confiance aveuglément au processus décisionnel de l'IA », a déclaré Zhang. Un consommateur refusé pour un prêt bancaire, par exemple, a le droit de savoir pourquoi. «La XAI devrait être un domaine d'intérêt majeur pour les organisations qui développent des systèmes d'IA à l'avenir», a-t-elle suggéré. 

AI Ops / ML Ops. L'idée est d'accélérer l'ensemble du cycle de vie du modèle ML en standardisant les opérations, en mesurant les performances et en résolvant automatiquement les problèmes. L'AIOps peut être appliqué aux trois couches suivantes: 

  • Infrastructure: Les outils automatisés permettent aux organisations de faire évoluer leur infrastructure et de répondre aux demandes de capacité. Zhang a mentionné un sous-ensemble émergent de DevOps appelé GitOps, qui applique les principes DevOps aux microservices cloud s'exécutant dans des conteneurs.  
  • Gestion des performances des applications (APM): Les organisations appliquent l'APM pour gérer les temps d'arrêt et maximiser les performances. Les solutions APM intègrent une approche AIOps, utilisant l'IA et le ML pour identifier de manière proactive les problèmes plutôt que d'adopter une approche réactive.  
  • Gestion des services informatiques (ITSM): Les services informatiques englobent les ressources matérielles, logicielles et informatiques dans des systèmes massifs. ITSM applique AIOps pour automatiser les flux de travail de billetterie, gérer et analyser les incidents, et autoriser et surveiller la documentation parmi ses responsabilités. 

Lisez les articles sources dans  Étude de marché Biz, dans le rapport correspondant de Accenture et in Le projet Enterprisers. 

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Source: https://www.aitrends.com/ai-and-5g/convergence-of-ai-5g-and-augmented-reality-poses-new-security-risks/

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Trussle travaille avec HooYu pour faciliter le processus d'intégration pour ses clients

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Trussle travaille avec HooYu pour faciliter le processus d'intégration pour ses clients

KYC et le fournisseur d'intégration des clients, HooYu, ont annoncé aujourd'hui qu'ils travaillaient avec la fintech britannique et le courtier en prêts hypothécaires en ligne, Trussle, pour offrir un parcours d'intégration sans friction à ses clients.

Engagé dans sa vision de rationaliser davantage le processus hypothécaire pour offrir un parcours de financement immobilier plus pratique aux clients, Trussle a choisi de travailler avec HooYu afin qu'ils puissent mettre en œuvre le parcours numérique configurable du fournisseur KYC. Les clients de Trussle sont désormais guidés à travers KYC, personnalisé dans la marque Trussle et HooYu effectue la validation en temps réel de la preuve des documents d'identité.

Le voyage demande également aux clients de fournir un selfie et fournit une comparaison biométrique du visage avec leur document d'identité. Les clients peuvent également être invités à fournir une preuve d'adresse de HooYu à des fins de vérification et de vérification de récence afin qu'ils puissent passer rapidement à leur demande de prêt hypothécaire.

Fondée en 2015 pour créer une plate-forme de conseil numérique gratuite pour les primo-accédants et les propriétaires, Trussle a accompagné des milliers de clients dans leurs besoins de financement immobilier. Trussle combine une technologie intelligente et une expertise humaine pour prendre des décisions hypothécaires plus rapides et plus éclairées, offrant une meilleure expérience et une plus grande certitude à ses clients.

Stephanie Marrs, vice-présidente des risques et de la conformité chez Trussle, a commenté: «L'achat d'une maison peut être l'une des expériences les plus stressantes qu'une personne vivra au cours de sa vie. Nous sommes passionnés par l'amélioration du processus que nos clients vivent lorsqu'ils obtiennent un prêt hypothécaire. Nous travaillons avec HooYu pour faciliter le processus d'intégration et gérer les risques de fraude plus tôt dans le parcours client. C'est une autre étape de notre engagement à offrir une meilleure expérience hypothécaire à nos clients. »

David Pope, directeur marketing de HooYu, a ajouté: «Chez HooYu, nous nous engageons à créer des parcours d'intégration des clients sans friction avec des processus KYC configurés pour chaque client. L'intégration de HooYu dans le parcours Trussle offre aux clients une expérience numérique encore plus fluide dans le processus de demande de prêt hypothécaire. »

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Source: https://www.fintechnews.org/trussle-works-with-hooyu-to-make-the-onboarding-process-easier-for-its-customers/

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La société BaaS, RubiX, annonce une rampe de lancement NFT à grande échelle sur une blockchain exclusive à l'échelle industrielle

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La société BaaS, RubiX, annonce une rampe de lancement NFT à grande échelle sur une blockchain exclusive à l'échelle industrielle

RubiX, une société à grande échelle de Blockchain-as-a-Service (BaaS) et de solutions de sécurité, annonce le lancement de son application Non-Fungible Tokens (NFT) basée sur la blockchain hautement évolutive RubiX soutenue par la technologie propriétaire QR Code qui sécurise, authentifie et prouve la propriété des actifs numériques et tangibles.

«Il n'y a pas de produit plus chaud en crypto pour le moment que NFT car le marché croît de façon exponentielle de jour en jour. En 2020, le trading NFT valait plus de 250 millions de dollars, soit une augmentation de près de 300% par rapport à 2019 », déclare Chakradhar Kommera, directeur de la technologie chez RubiX. «Nous visons à rendre NFT plus accessible à nos entreprises partenaires et aux consommateurs en général. L'application RubiX bouleverse le paysage NFT avec une solution unique et irremplaçable basée sur la blockchain RubiX par rapport à la plupart des technologies basées sur la blockchain Ethereum, qui est sensible aux risques de sécurité et aux problèmes tels que le vol ou la perte de clés de retrait.

Les avantages de la blockchain RubiX incluent:

  • Nœuds intelligents et minimaux pour un consensus basé sur PoW
  • Très évolutif et plusieurs fois plus puissant que Bitcoin et Ethereum
  • Vitesse - chaque transaction est effectuée dans un délai d'environ 250 ms. Chaque nœud peut traiter quatre transactions par seconde et le nombre de nœuds n'est pas plafonné
  • Technologie QR Code propriétaire qui élimine le risque de duplication des NFT sur les plates-formes
  • Jeton d'identité décentralisée (DID) qui est divisé de manière non linéaire en partages privés et publics
  • Les NFT peuvent être lancés et gérés avec un code de contrat intelligent minimal
  • Possibilité de fractionner et de stocker les clés privées non seulement pour améliorer la sécurité, mais également pour offrir un mécanisme de récupération puissant

L'accélération du NFT a été alimentée par la nécessité de lutter contre la fraude et la falsification dans les œuvres d'art, mais est maintenant rapidement adoptée par d'autres industries qui peuvent bénéficier d'un certificat d'authenticité numérique non clonable. RubiX NFT est un actif numérique qui peut être utilisé pour prouver la propriété de biens virtuels et tangibles contenant des informations distinctives facilement vérifiables, ce qui rend leur réplication impossible. L'application la plus populaire de NFT reste aujourd'hui l'art numérique, mais le RubiX NFT peut également être appliqué à des secteurs tels que les articles de sport et les souvenirs, les produits de luxe, l'immobilier et les institutions financières comme la gestion d'actifs, l'assurance, les paiements et la fintech.

RubiX Group est une société de sécurité mondiale créée en 2012 qui a récemment migré toutes ses solutions vers sa propre blockchain open source. En plus des applications NFT, la société fournit une suite de solutions de sécurité, des identificateurs décentralisés sans mot de passe (DID) et des solutions de chaîne de blocs sur les technologies brevetées RubiX. Les partenaires incluent Sojitz Corporation, Internet Initiative Japan (IIJ), Wipro, Fingerprints, Microsoft, Axis Bank, Cognizant, First Abu Dhabi National Bank, Abu Dhabi National Oil Company (ADNOC), HCL Technologies et 20 autres grandes entreprises mondiales avec plus de 40 clients supplémentaires en cours de développement.

La société prévoit de lancer sa chaîne publique RubiX (RBX) au deuxième trimestre 2, qui seront les jetons de protocole natifs pour la blockchain RubiX et disponibles à l'achat pour l'entreprise et les particuliers qui souhaitent investir dans des jetons de protocole.

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Source: https://www.fintechnews.org/baas-company-rubix-announces-full-scale-nft-launchpad-on-proprietary-industrial-scale-blockchain/

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