EMV கணக்கீடு
- EMV கணக்கீடு
EMV (Europay, Mastercard, Visa) கணக்கீடு என்பது நவீன டிஜிட்டல் கட்டணங்கள் மற்றும் கிரிப்டோகரன்சி பரிவர்த்தனைகளின் பாதுகாப்பை உறுதி செய்யும் ஒரு முக்கிய அம்சமாகும். இது, பரிவர்த்தனையின் நம்பகத்தன்மையை மதிப்பிடுவதற்கும், மோசடியைத் தடுப்பதற்கும் பயன்படுத்தப்படும் ஒரு சிக்கலான வழிமுறையாகும். இந்த கட்டுரை, EMV கணக்கீட்டின் அடிப்படைகள், அதன் செயல்பாடுகள், பயன்பாடுகள் மற்றும் எதிர்கால போக்குகள் குறித்து விரிவாக விளக்குகிறது.
- EMV கணக்கீட்டின் தோற்றம் மற்றும் பரிணாமம்
EMV தொழில்நுட்பம் 1990-களில் உருவானது. அந்தக் காலகட்டத்தில், கட்டண அட்டை மோசடி அதிகரித்துக்கொண்டே இருந்தது. குறிப்பாக, காந்தப் பட்டை அட்டைகள் எளிதில் நகலெடுக்கப்பட்டதால் மோசடி செய்பவர்களுக்கு சாதகமாக இருந்தது. இந்தச் சிக்கலைத் தீர்க்க, Europay, Mastercard மற்றும் Visa ஆகிய நிறுவனங்கள் இணைந்து EMV தரநிலையை உருவாக்கின.
EMV அட்டைகள், சிப் (Chip) எனப்படும் ஒரு சிறிய மின்னணுச் சர்க்யூட்டை உள்ளடக்கியது. இந்த சிப், பரிவர்த்தனை தரவை குறியாக்கம் செய்து பாதுகாக்கிறது. காந்தப் பட்டை அட்டைகளுடன் ஒப்பிடும்போது, EMV அட்டைகள் மிகவும் பாதுகாப்பானவை.
EMV கணக்கீடு, EMV தரநிலையின் ஒரு பகுதியாக, பரிவர்த்தனையின் போது பல்வேறு தரவு புள்ளிகளை பகுப்பாய்வு செய்து, மோசடியின் அபாயத்தை மதிப்பிடுகிறது. ஆரம்பத்தில், இந்த கணக்கீடு ஒப்பீட்டளவில் எளிமையாக இருந்தது. ஆனால், தொழில்நுட்பம் வளர்ந்து, மோசடி முறைகள் சிக்கலானதாக மாறியதால், EMV கணக்கீடும் மேம்படுத்தப்பட்டது.
- EMV கணக்கீட்டின் அடிப்படை கூறுகள்
EMV கணக்கீடு பல முக்கிய கூறுகளை உள்ளடக்கியது:
1. **பரிவர்த்தனை தரவு:** பரிவர்த்தனையின் போது, அட்டை எண், காலாவதி தேதி, CVV குறியீடு, பரிவர்த்தனை தொகை, வணிகர் தகவல் மற்றும் முனைய தகவல் போன்ற பல்வேறு தரவு புள்ளிகள் சேகரிக்கப்படுகின்றன. 2. **ரிஸ்க் மதிப்பெண் (Risk Score):** இந்த தரவு புள்ளிகள், ஒரு ரிஸ்க் மதிப்பெண்ணை உருவாக்க பயன்படுத்தப்படுகின்றன. ரிஸ்க் மதிப்பெண் என்பது பரிவர்த்தனை மோசடியானதா இல்லையா என்பதற்கான ஒரு குறிகாட்டியாகும். 3. **முடிவெடுக்கும் இயந்திரம் (Decision Engine):** ரிஸ்க் மதிப்பெண்ணை அடிப்படையாகக் கொண்டு, பரிவர்த்தனையை அங்கீகரிக்கலாமா, நிராகரிக்கலாமா அல்லது கூடுதல் சரிபார்ப்பு தேவைப்படுகிறதா என்பதை முடிவெடுக்கும் இயந்திரம் தீர்மானிக்கிறது. 4. **விதி அடிப்படையிலான அமைப்பு (Rule-Based System):** இந்த அமைப்பு, முன் வரையறுக்கப்பட்ட விதிகளின் அடிப்படையில் பரிவர்த்தனைகளை மதிப்பிடுகிறது. எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு குறிப்பிட்ட தொகைக்கு மேல் உள்ள பரிவர்த்தனைகள் கூடுதல் சரிபார்ப்பு தேவைப்படலாம். 5. **இயந்திர கற்றல் (Machine Learning):** நவீன EMV கணக்கீடுகள், இயந்திர கற்றல் அல்காரிதம்களைப் பயன்படுத்துகின்றன. இவை, பரிவர்த்தனை தரவுகளை பகுப்பாய்வு செய்து, மோசடி முறைகளை அடையாளம் கண்டு, கணக்கீட்டின் துல்லியத்தை மேம்படுத்துகின்றன.
- EMV கணக்கீட்டின் செயல்பாடுகள்
EMV கணக்கீடு பின்வரும் முக்கிய செயல்பாடுகளை உள்ளடக்கியது:
- **தரவு சேகரிப்பு:** பரிவர்த்தனையின் போது தேவையான அனைத்து தரவு புள்ளிகளையும் சேகரித்தல்.
- **தரவு பகுப்பாய்வு:** சேகரிக்கப்பட்ட தரவு புள்ளிகளை பகுப்பாய்வு செய்து, மோசடிக்கான அறிகுறிகளை அடையாளம் காணுதல்.
- **ரிஸ்க் மதிப்பெண் உருவாக்கம்:** தரவு பகுப்பாய்வின் அடிப்படையில், பரிவர்த்தனைக்கான ரிஸ்க் மதிப்பெண்ணை உருவாக்குதல்.
- **முடிவெடுத்தல்:** ரிஸ்க் மதிப்பெண்ணை அடிப்படையாகக் கொண்டு, பரிவர்த்தனையை அங்கீகரித்தல், நிராகரித்தல் அல்லது கூடுதல் சரிபார்ப்புக்கான கோரிக்கையை அனுப்புதல்.
- **தொடர்ச்சியான கற்றல்:** புதிய மோசடி முறைகளை அடையாளம் கண்டு, கணக்கீட்டின் துல்லியத்தை மேம்படுத்த இயந்திர கற்றல் அல்காரிதம்களைப் பயன்படுத்துதல்.
- EMV கணக்கீட்டின் வகைகள்
EMV கணக்கீட்டில் பல வகைகள் உள்ளன. அவை ஒவ்வொன்றும் வெவ்வேறு அணுகுமுறைகள் மற்றும் தொழில்நுட்பங்களைப் பயன்படுத்துகின்றன:
1. **விதி அடிப்படையிலான கணக்கீடு (Rule-Based Scoring):** இது மிகவும் பாரம்பரியமான அணுகுமுறையாகும். இதில், பரிவர்த்தனைகளை மதிப்பிடுவதற்கு முன் வரையறுக்கப்பட்ட விதிகள் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. இந்த விதிகள், மோசடி நிபுணர்களின் அனுபவம் மற்றும் முந்தைய மோசடி நிகழ்வுகளின் அடிப்படையில் உருவாக்கப்பட்டவை. 2. **புள்ளிவிவர மாதிரிகள் (Statistical Models):** இந்த அணுகுமுறை, புள்ளிவிவர மாதிரிகளைப் பயன்படுத்தி பரிவர்த்தனைகளின் அபாயத்தை மதிப்பிடுகிறது. எடுத்துக்காட்டாக, லாஜிஸ்டிக் ரெக்ரஷன் (Logistic Regression) மற்றும் முடிவு மரங்கள் (Decision Trees) போன்ற மாதிரிகள் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. 3. **இயந்திர கற்றல் அடிப்படையிலான கணக்கீடு (Machine Learning-Based Scoring):** இது மிகவும் மேம்பட்ட அணுகுமுறையாகும். இதில், இயந்திர கற்றல் அல்காரிதம்கள், பரிவர்த்தனை தரவுகளை பகுப்பாய்வு செய்து, மோசடி முறைகளை அடையாளம் கண்டு, கணக்கீட்டின் துல்லியத்தை மேம்படுத்துகின்றன. நரம்பியல் வலைப்பின்னல்கள் (Neural Networks), சப்போர்ட் வெக்டர் மெஷின்கள் (Support Vector Machines) மற்றும் ரேண்டம் ஃபாரஸ்ட் (Random Forest) போன்ற அல்காரிதம்கள் பொதுவாகப் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. 4. **ஹைப்ரிட் கணக்கீடு (Hybrid Scoring):** இது, விதி அடிப்படையிலான கணக்கீடு, புள்ளிவிவர மாதிரிகள் மற்றும் இயந்திர கற்றல் அடிப்படையிலான கணக்கீடு ஆகியவற்றை ஒருங்கிணைத்து, மிகவும் துல்லியமான மற்றும் நம்பகமான ரிஸ்க் மதிப்பெண்ணை உருவாக்குகிறது.
- EMV கணக்கீட்டின் பயன்பாடுகள்
EMV கணக்கீடு பல்வேறு பயன்பாடுகளில் பயன்படுத்தப்படுகிறது:
- **கட்டண அட்டை பரிவர்த்தனைகள்:** EMV அட்டைகளைப் பயன்படுத்தி செய்யப்படும் அனைத்து பரிவர்த்தனைகளிலும் EMV கணக்கீடு பயன்படுத்தப்படுகிறது.
- **ஆன்லைன் கட்டணங்கள்:** ஆன்லைன் கட்டணங்களின் பாதுகாப்பை உறுதிப்படுத்த EMV கணக்கீடு பயன்படுத்தப்படுகிறது. 3D Secure போன்ற தொழில்நுட்பங்கள், EMV கணக்கீட்டுடன் இணைந்து செயல்படுகின்றன.
- **மொபைல் கட்டணங்கள்:** Apple Pay, Google Pay மற்றும் Samsung Pay போன்ற மொபைல் கட்டண சேவைகளில் EMV கணக்கீடு பயன்படுத்தப்படுகிறது.
- **ATM பரிவர்த்தனைகள்:** ATM பரிவர்த்தனைகளின் பாதுகாப்பை உறுதிப்படுத்த EMV கணக்கீடு பயன்படுத்தப்படுகிறது.
- **கிரிப்டோகரன்சி பரிவர்த்தனைகள்:** கிரிப்டோகரன்சி பரிவர்த்தனைகளின் பாதுகாப்பை மேம்படுத்த EMV கணக்கீடு பயன்படுத்தப்படுகிறது. பிளாக்செயின் (Blockchain) தொழில்நுட்பத்துடன் EMV கணக்கீட்டை ஒருங்கிணைப்பதன் மூலம், பரிவர்த்தனைகளின் நம்பகத்தன்மையை அதிகரிக்க முடியும்.
- EMV கணக்கீட்டின் எதிர்கால போக்குகள்
EMV கணக்கீடு தொடர்ந்து வளர்ந்து வருகிறது. எதிர்காலத்தில், பின்வரும் போக்குகள் முக்கியத்துவம் பெறும் என்று எதிர்பார்க்கப்படுகிறது:
1. **செயற்கை நுண்ணறிவு (Artificial Intelligence - AI):** AI, EMV கணக்கீட்டின் துல்லியத்தை மேலும் மேம்படுத்தும். AI அல்காரிதம்கள், பெரிய அளவிலான தரவுத் தொகுப்புகளை பகுப்பாய்வு செய்து, மோசடி முறைகளை மிகவும் துல்லியமாக அடையாளம் காண முடியும். 2. **ரியல்-டைம் கணக்கீடு (Real-Time Scoring):** ரியல்-டைம் கணக்கீடு, பரிவர்த்தனைகள் நடக்கும்போதே உடனடியாக ரிஸ்க் மதிப்பெண்ணை வழங்கும். இது, மோசடியைத் தடுக்க விரைவான நடவடிக்கைகளை எடுக்க உதவும். 3. **நடத்தை பகுப்பாய்வு (Behavioral Analytics):** நடத்தை பகுப்பாய்வு, பயனர்களின் வழக்கமான பரிவர்த்தனை முறைகளை கண்காணித்து, அசாதாரண செயல்பாடுகளை அடையாளம் காணும். இது, மோசடி அபாயத்தை குறைக்க உதவும். 4. **பிளாக்செயின் ஒருங்கிணைப்பு:** பிளாக்செயின் தொழில்நுட்பத்துடன் EMV கணக்கீட்டை ஒருங்கிணைப்பதன் மூலம், பரிவர்த்தனைகளின் நம்பகத்தன்மை மற்றும் பாதுகாப்பை மேலும் அதிகரிக்க முடியும். 5. **பயோமெட்ரிக் அங்கீகாரம் (Biometric Authentication):** கைரேகை (Fingerprint), முக அங்கீகாரம் (Facial Recognition) மற்றும் குரல் அங்கீகாரம் (Voice Recognition) போன்ற பயோமெட்ரிக் அங்கீகார முறைகள், EMV கணக்கீட்டுடன் இணைந்து, பரிவர்த்தனைகளின் பாதுகாப்பை மேம்படுத்தும்.
- EMV கணக்கீட்டின் சவால்கள்
EMV கணக்கீட்டில் சில சவால்களும் உள்ளன:
- **தவறான நேர்மறைகள் (False Positives):** சில நேரங்களில், EMV கணக்கீடு தவறான நேர்மறைகளை உருவாக்கலாம். அதாவது, ஒரு உண்மையான பரிவர்த்தனையை மோசடி என்று தவறாகக் கருதலாம். இது, வாடிக்கையாளர்களுக்கு சிரமத்தை ஏற்படுத்தும்.
- **தரவு தனியுரிமை (Data Privacy):** EMV கணக்கீடு, பெரிய அளவிலான தனிப்பட்ட தரவுகளை சேகரிக்கிறது. இந்த தரவுகளின் தனியுரிமையை பாதுகாப்பது ஒரு முக்கியமான சவாலாகும்.
- **தொடர்ச்சியான மேம்பாடு:** மோசடி முறைகள் தொடர்ந்து மாறிக்கொண்டே இருக்கின்றன. எனவே, EMV கணக்கீட்டை தொடர்ந்து மேம்படுத்துவது அவசியம்.
- **செலவு:** மேம்பட்ட EMV கணக்கீட்டு அமைப்புகளை நிறுவுவது மற்றும் பராமரிப்பது அதிக செலவு பிடிக்கும்.
- முடிவுரை
EMV கணக்கீடு, நவீன டிஜிட்டல் கட்டணங்களின் பாதுகாப்பை உறுதி செய்யும் ஒரு முக்கியமான தொழில்நுட்பமாகும். இது, பரிவர்த்தனையின் நம்பகத்தன்மையை மதிப்பிடுவதற்கும், மோசடியைத் தடுப்பதற்கும் பயன்படுத்தப்படுகிறது. தொழில்நுட்பம் வளர்ந்து, மோசடி முறைகள் சிக்கலானதாக மாறும்போது, EMV கணக்கீடும் தொடர்ந்து மேம்படுத்தப்பட்டு வருகிறது. செயற்கை நுண்ணறிவு, ரியல்-டைம் கணக்கீடு மற்றும் பிளாக்செயின் ஒருங்கிணைப்பு போன்ற எதிர்கால போக்குகள், EMV கணக்கீட்டின் திறனை மேலும் அதிகரிக்கும் என்று எதிர்பார்க்கப்படுகிறது.
டிஜிட்டல் பாதுகாப்பு, தரவு குறியாக்கம், கட்டண முறை, நிதி தொழில்நுட்பம், மோசடி தடுப்பு, சiber பாதுகாப்பு, பரிவர்த்தனை பாதுகாப்பு, ஆன்லைன் பாதுகாப்பு, கிரிப்டோகரன்சி பாதுகாப்பு, பிளாக்செயின் பாதுகாப்பு, AI பாதுகாப்பு, இயந்திர கற்றல் பாதுகாப்பு, தகவல் பாதுகாப்பு, நெட்வொர்க் பாதுகாப்பு, தரவு பகுப்பாய்வு, ரிஸ்க் மேனேஜ்மென்ட், கட்டண அமைப்புகள், மொபைல் பேமெண்ட்ஸ், ஆன்லைன் பேமெண்ட்ஸ், ATM பாதுகாப்பு.
பரிந்துரைக்கப்பட்ட எதிர்கால சந்தை பதிவு தளங்கள்
| தளம் | எதிர்கால செயல்பாடுகள் | பதிவு |
|---|---|---|
| Binance Futures | 125x வரை மூலதனம், USDⓈ-M ஒப்பந்தங்கள் | இங்கு பதிவு செய்யவும் |
| Bybit Futures | நிரந்தர தலைகீழ் ஒப்பந்தங்கள் | வணிகத்தை தொடங்கு |
| BingX Futures | நகல் வணிகம் | BingX இல் சேர் |
| Bitget Futures | USDT உறுதியான ஒப்பந்தங்கள் | கணக்கை திற |
| BitMEX | கிரிப்டோ சந்தை, 100x வரை மூலதனம் | BitMEX |
நமது சமூகத்தில் சேர்க்கை
@strategybin என்ற Telegram சேனலுக்கு குழுசேர்க்கை செய்து மேலும் தகவல்களைப் பெறுங்கள். சிறந்த இலாப தளங்கள் – இங்கு பதிவு செய்யவும்.
நமது சமூகத்தில் பங்கேற்கவும்
@cryptofuturestrading என்ற Telegram சேனலுக்கு குழுசேர்க்கை செய்து பகுப்பாய்வு, இலவச சமிக்ஞைகள் மற்றும் மேலும் தகவல்களைப் பெறுங்கள்!