論文の概要: Doing good by fighting fraud: Ethical anti-fraud systems for mobile payments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.14861v1
• Date: Mon, 28 Jun 2021 17:28:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-29 15:08:18.731451
• Title: Doing good by fighting fraud: Ethical anti-fraud systems for mobile payments
• Title（参考訳）: 詐欺と戦うことで善を尽くす:モバイル決済のための倫理的反詐欺システム
• Authors: Zainul Abi Din (1), Hari Venugopalan (1), Henry Lin (2), Adam Wushensky (2), Steven Liu (2), Samuel T. King (1 and 2) ((1) University of California, Davis, (2) Bouncer Technologies)
• Abstract要約: 本稿では,モバイルデバイス上で動作している実際のアプリケーションにおいて,既存のセキュリティ問題であるBoxerを大規模に測定する。 Boxerは全体的にうまく機能するが、機械学習モデルを実行するデバイスを毎秒1フレーム未満(FPS)で効率的にスキャンすることができず、安価なデバイスを使用するユーザをブロックしている。 このシステムは、現代のモバイルデバイスで見られる幅広いパフォーマンス特性とハードウェア構成にまたがる支払いカードをスキャンする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: pp builders commonly use security challenges, aform of step-up authentication, to add security to their apps. However, the ethical implications of this type of architecture has not been studied previously. In this paper, we present a large-scale measurement study of running an existing anti-fraud security challenge, Boxer, in real apps running on mobile devices. We find that although Boxer does work well overall, it is unable to scan effectively on devices that run its machine learning models at less than one frame per second (FPS), blocking users who use inexpensive devices. With the insights from our study, we design Daredevil, anew anti-fraud system for scanning payment cards that work swell across the broad range of performance characteristics and hardware configurations found on modern mobile devices. Daredevil reduces the number of devices that run at less than one FPS by an order of magnitude compared to Boxer, providing a more equitable system for fighting fraud. In total, we collect data from 5,085,444 real devices spread across 496 real apps running production software and interacting with real users.
• Abstract（参考訳）: ppビルダーは一般的に、アプリケーションへのセキュリティ追加にステップアップ認証の形式であるセキュリティ課題を使用する。 しかし、この種の建築の倫理的影響は以前にも研究されていない。 本稿では,モバイルデバイス上で動作している実際のアプリケーションにおいて,既存のセキュリティ問題であるBoxerを大規模に測定する。 Boxerは全体的にうまく機能するが、機械学習モデルを実行するデバイスを毎秒1フレーム未満(FPS)で効率的にスキャンすることができず、安価なデバイスを使用するユーザをブロックしている。 現代のモバイルデバイスで見られる幅広いパフォーマンス特性とハードウェア構成にまたがる、支払いカードのスキャンのための新しいアンチフレイドシステムであるdaredevilをデザインした。 Daredevilは、1FPS以下で動くデバイスの数を、Boxerに比べて桁違いに減らし、詐欺と戦うためのより公平なシステムを提供する。 総計5,085,444台の実デバイスから、プロダクションソフトウェアを実行し、実際のユーザと対話する496個の実アプリにまたがるデータを収集した。

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