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Solution contre les fraudes en temps réel par Gigamon et Argyle Data

Data - Par Tristan Karache - Publié le 20 mars 2015
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Les deux entreprises ont rassemblé leurs compétences sur ce projet commun afin de proposer aux entreprises une solution pour limiter les pertes financières d’origine frauduleuse.

Solution contre les fraudes en temps réel par Gigamon et Argyle Data

 

Gigamon et Argyle Data annoncent leur volonté de construire ensemble un outil capable de détecter les fraudes et de protéger les recettes. Selon une enquête faite par la Communications Fraud Control Association en 2013, 46,3 milliards de dollars disparaissent chaque année en raison d’actes frauduleux. Les fraudes relatives à l’itinérance, aux abonnements clients, ou encore celles dites «Wangiri » perpétrées par sms, ainsi que le piratage des PBX et systèmes de VoIP seraient les plus coûteuses pour les fournisseurs de communications.

C’est donc dans ce contexte qu’interviennent Gigamon et Argyle Data qui souhaitent proposer une alternative avec un outil unique dont l’objectif est d’analyser et détecter les fraudes. Simple d’utilisation, la solution devrait proposer une vue complète du trafic sur l’ensemble des infrastructures réseau et ce, en temps réel au niveau des abonnés. Ainsi, les opérateurs grâce à cette visibilité et au monitoring vont bénéficier d’une vision complète du comportement des utilisateurs pour au final, optimiser, extraire et réagir selon ces informations.

Gigamon dans ce projet, s’occupe de rendre visibles et surtout lisibles toutes les données issues du réseau avec plusieurs applications que sont GigaSMART, Flow Mapping, FlowVUE et l’outil Adaptive Filtering qui lui est un moteur de filtrage dont la fonction principale est d’identifier le contenu d’un paquet entier. Argyle Data utilise Hadoop pour traiter rapidement des pétaoctets de données en temps réel , fourni par le dispositif d’applications de Gigamon, et grâce aux algorithmes d’apprentissage automatique et les outils poussés d’analyse d’Argyle Data, il devient possible de détecter les fraudes parmi les données en évolution permanente.  

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Data - Par Tristan Karache - Publié le 20 mars 2015