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UNFRAUD

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An advanced online anti fraud software equipped with deep learning Artificial In...

An advanced online anti fraud software equipped with deep learning Artificial Intelligence that can face and detect current fraudulent techniques and their continued evolution in a cost effective man "The impact of cybercrime is a growing concern in a society that increasingly interacts online. In the EU the cost of cybercrime has reached €871 billion a year and fraudulent card transactions amounted to €1.27 billion. The high... ver más

30/09/2017

Unfraud

71K€

Presupuesto del proyecto: 71K€

Líder del proyecto

TXN SRL No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Financiación concedida El organismo H2020 notifico la concesión del proyecto el día 2017-09-30

SMEInst-13-2016-2017: Engaging SMEs in security research...

I+D

Cerrada hace 8 años

0% 70% 100%

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1 Participantes

Unfraud

50.00K€ | Lider

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Duración del proyecto: 1 meses Fecha Inicio: 2017-08-21
Fecha Fin: 2017-09-30

Líder del proyecto

TXN SRL No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Presupuesto del proyecto 71K€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto "The impact of cybercrime is a growing concern in a society that increasingly interacts online. In the EU the cost of cybercrime has reached €871 billion a year and fraudulent card transactions amounted to €1.27 billion. The high number of online frauds coupled with the low level of cybersecurity deters businesses, and in particular SMEs who may not be able to afford comprehensive anti-fraud services, from fully exploiting the potential of e-commerce. UNFRAUD is a software product that prevents potential online fraud scenarios by analysing previous and current fraudulent invents through deep learning artificial intelligence to tackle the new challenges that fraudsters devise. UNFRAUD’s algorithms are similar to one’s used by Google for self driving cars and facial recognition (i.e. deep AI that recognizes human errors, behaviours and surroundings) and through this deep learning it is able to detect ""fraudulent"" behaviour. This makes UNFRAUD much more reliable as well as greatly reducing the cost of anti-fraud services, allowing companies to operate and grow safely. During the Phase 1 feasibility study the project will focus on identifying and securing the key partners required for commercialisation, establishing a sound business model and commercialization strategy, and planning a pilot test with a bank, big e-commerce, enterprise, telecommunication company and public administration in order to fully demonstrate and assess the products capabilities."

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