Система Предотвращения Мошенничества Threatmark Jun 2026

ThreatMark shifts the paradigm of cybersecurity from "policing" to "knowing." By integrating deep behavioral intelligence with advanced machine learning, it provides a robust shield against account takeover (ATO), new account fraud, and complex payment scams, ensuring that digital trust is maintained without sacrificing user convenience.

ThreatMark is a designed primarily for online banking, fintech, and e-commerce. Unlike rule-based systems that look for known attack patterns, ThreatMark focuses on user behavior analytics (UBA) and device intelligence to spot anomalies. : It is particularly effective at spotting scams

: It is particularly effective at spotting scams where a user is being "coached" over the phone (Authorized Push Payment fraud), as the user's physical behavior often changes under stress or external direction. Summary Это позволяет обнаружить атаки

В ходе сессии система создает «цифровой профиль» пользователя. Если во время транзакции поведение отклоняется от эталонного профиля (например, ввод логина и пароля происходит с нетипичной скоростью или под другим углом наклона телефона), система фиксирует аномалию. Это позволяет обнаружить атаки, когда мошенник использует легитимные учетные данные, но физически не может воспроизвести поведение владельца. система фиксирует аномалию.

В условиях стремительного развития киберпреступности традиционные методы защиты, основанные на статических правилах, перестают быть эффективными. (Anti-Fraud Suite, AFS) представляет собой платформу нового поколения, которая использует поведенческий интеллект (Behavioral Intelligence) и машинное обучение для комплексной защиты цифровых банковских каналов.