Descubre cómo anticiparte a los estafadores con Shape

A pesar de que cada año se gastan miles de millones en herramientas para detectar el fraude en línea, las pérdidas directas de las empresas por fraude siguen aumentando. Según una de las principales conclusiones del informe de 2021 sobre el relleno de credenciales elaborado por F5 Labs y Shape Security, los atacantes siguen adaptándose a las técnicas de protección contra el fraude, lo que genera la necesidad y la oportunidad de implantar controles adaptativos de nueva generación contra el relleno de credenciales y el fraude.

Al mismo tiempo, las herramientas actuales contra el fraude requieren una configuración exhaustiva, generan puntuaciones de riesgo poco fiables y obligan a los equipos antifraude a desarrollar sus propias reglas de detección, lo que aumenta las fricciones para los usuarios legítimos y provoca la pérdida de ingresos.

En este seminario web, abordaremos:

Las principales fuentes de fraude en línea, incluidos los bots maliciosos, la automatización y los ataques manuales

Las deficiencias de las estrategias actuales de detección del fraude en línea

Un nuevo enfoque para prevenir el fraude en línea mediante IA