Veri tespiti, Veri Yönetimi ve Gizlilik (DRP) risk yönetiminde önemli bir unsurdur ve organizasyondaki tüm verilerin sistematik olarak tanımlanması, yerinin belirlenmesi ve sınıflandırılması üzerine odaklanır. Bu süreç, verilerin tam envanterini almak, meta verilerini analiz etmek ve verilerin nerede depolandığını, nasıl kullanıldığını anlamak için veri haritalamayı içerir. Yapay zeka tabanlı analizler, desen tanıma teknikleri ve makine öğrenimi kullanılarak, farklı sistemlerdeki yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerin dinamik bir gözden geçirmesi yapılır. Sonuç olarak, verilerin kaynakları, türleri, hassasiyet seviyeleri ve yaşam döngüsü hakkında belgelenmiş sağlam bir veri kataloğu oluşturulur. Dolandırıcılık durumlarında, veri tespiti, verilerdeki potansiyel açıkları erken aşamada tespit etmeye ve proaktif güvenlik önlemleri almaya olanak tanır. Bu yaklaşım, bilinmeyen veya eski verilere odaklanarak, gizlilik ihlalleri, veri manipülasyonu veya yetkisiz erişim gibi dolandırıcılıkla sonuçlanabilecek sorunları önlemeye yardımcı olur.
Kötü Finansal Yönetim
Kötü finansal yönetim, genellikle raporlar ve analizleri destekleyen hatalı veya eksik verilere dayanmaktadır. Veri tespiti projeleri, ERP, BI ve muhasebe platformlarını gözden geçirerek, ana muhasebe kayıtları, hesap verileri ve bütçe tahsisatları gibi temel veri alanlarını tanımlamayı içerir. Gelişmiş algoritmalar kullanılarak, veri kaynakları ile raporlama sistemleri arasındaki farklar tespit edilir, örneğin döviz kuru farkları veya eksik amortisman ilkeleri gibi. Ayrıca, ortak sürücülerde ve eski veri tabanlarında saklanan gizli elektronik tablolar ve finansal belgeler aranarak verilerin kaybolması önlenir. Bu veri keşfi süreci, veri sahiplerini, veri kalitesi göstergelerini ve doğrulama aşamalarını içeren merkezi bir gösterge paneline entegre edilir. Bu kapsamlı veri kataloğu sayesinde, risk yöneticileri kötü yönetimi tespit edebilir ve hangi verilerin manipülasyona veya suiistimale daha yatkın olduğunu belirleyebilirler.
Dolandırıcılık
Veri tespiti, karmaşık dolandırıcılık desenlerini keşfetmede kritik bir rol oynar, özellikle çifte veriler, kullanılmayan kayıtlar ve müşteri veya işlem verilerindeki anomalilerde. İlk adımlar, mantıksız büyük işlemler veya tarih ve zaman damgası ile uyumsuz kombinasyonlar gibi verilerdeki mantıksız değerleri analiz etmeyi, ayrıca kullanıcı hesapları, banka hesapları ve tedarikçi verileri arasındaki ilişkileri incelemeyi içerir. Ağ analiz araçları, kimlik bilgileri veya IP adresleri kullanılarak oluşturulmuş hesap kümeleri gibi beklenmeyen bağlantıları tespit etmek için kullanılır. Ayrıca, e-posta ve sözleşme belgeleri gibi yapılandırılmamış verilerde, dolandırıcılık veya kötü niyetli talimatlara işaret eden anahtar kelimeler ve varlıklar aramak için doğal dil işleme (NLP) teknikleri kullanılır. Verilerin izlenebilirliği, şüpheli kayıtların tamamı hakkında bilgi sağlamak ve hedeflenmiş bir soruşturma başlatmak için verileri takip etmeye olanak tanır.
Yolsuzluk
Dijital yolsuzluk, genellikle sipariş ve sözleşme veritabanlarındaki ince değişikliklerden kaynaklanır ve veri tespiti, şüpheli değişikliklerin tanımlanması için ilk adımdır. Veri envanteri oluşturma süreci, siyasi veri tabanlarının, iç arama platformlarının ve kararların haritalanmasını içerir ve bu sayede finansal akışların veya ayrıcalıklı tarafların olduğu işlemler hızlı bir şekilde tanımlanır. Veri kayıtlarında, e-posta ve arama geçmişlerinde kişisel ekonomik çıkarlar veya gizli anlaşmalar gibi belirti aramak için metin analizi yapılır. Doğrulama süreçlerinde, siyasi belgelerle kimlerin ilişkili olduğu ve belgelerin hangi aşamalardan geçtiği gibi veriler belirlenir. Merkezi dosya depolama sistemleri, her belge sürümü için değiştirilemez hash değerleri kaydederek, gizli karar değişikliklerini hemen görünür hale getirir. Bu uyumlu veri seti, uyum ekiplerine yolsuzlukla ilgili potansiyel ağları göstermek ve ihlallere neden olan veri noktalarını belirlemek için çok ayrıntılı bir inceleme sağlar.
Kara Para Aklama
Kara para aklama durumlarında, veri tespiti, parçalanmış işlem yollarını belirlemek ve sahte iş yapısı stratejilerini uygulamak için kritik öneme sahiptir. Veri tespiti modülü, işlem API’lerini, yedekleme veri tabanlarını ve finansal akışların ve hesapların kaydedildiği sistemleri tanımlamaya odaklanır. Özellikle, kişisel ve ticari verilerle yapılan işlemleri birbirine bağlamak için özel veri profilleri analiz edilir ve büyük miktarda paranın küçük işlemler halinde parçalanması gibi yapılandırma tekniklerini tanımlamak için veriler analiz edilir. Dışa açık kara liste, PEP verisi ve negatif kaynaklarla veri zenginleştirilmesi, dahil olan tarafların risk profillerini artırır. Ayrıca, kayıtlar ve e-posta gibi yapılandırılmamış veriler, kara para aklama stratejilerini tespit etmek için çıkarılır. Sonuçlar, risk kaydına entegre edilerek her bir varlık için güncellenmiş bir risk puanı oluşturulur ve bu da şüpheli faaliyetlerin raporlanması veya finansal suçlarla ilgili soruşturmalara yönlendirilmesi için destek sağlar.
Uluslararası Yaptırımların İhlali
Veri tespiti, uluslararası yaptırım ihlallerini önlemede önemli bir rol oynar ve yaptırıma tabi tarafların verilerinin tespit edilmesi için veritabanlarında veri silolarını analiz eder. Otomatik veri analizleri, CRM sistemleri ve tedarikçi veri tabanlarındaki varlıkları, güncel yaptırım listeleriyle karşılaştırır. Kuruluşlar, takma adlar ve gizli yapılar, yaptırıma tabi taraflarla bağlantı kurmak için kimlik çözme teknikleriyle ilişkilendirilir. Ayrıca, ortak dosya platformlarında ve e-posta protokollerinde yapılan aramalar, yaptırım uygulanmış alanlarla ilgili gizli bağlantıları keşfetmek için dosya adları ve içerik analiz edilerek, veri iletişimi kontrol edilir. Sistemler arasındaki korelasyon, tüm bulguları uyum panosunda birleştirir, gerçek zamanlı güncellemeler sağlar ve potansiyel ihlallere dair uyarılar oluşturur. Böylece organizasyon, işlemleri veya veri transferlerini anında engelleyebilir ve yaptırım ihlallerine karşı güçlü bir raporlama süreci başlatabilir.
