L’impact de l’explosion de la fraude aux allocations chômage pendant la pandémie de COVID-19

Joshua Goldfarb

La pandémie de COVID-19 a touché des milliards de personnes dans le monde. Outre les conséquences sanitaires du virus, les confinements, les restrictions de déplacement et les fermetures qui en ont découlé ont eu un impact économique considérable. Cette récession a malheureusement plongé de nombreuses personnes dans des difficultés financières, à la suite de la perte de leur emploi ou d’une baisse drastique de leurs revenus.

On pourrait penser que ces difficultés financières et ces perturbations majeures de la vie quotidienne sont déjà bien assez lourdes à gérer, même si les autorités des États et les collectivités locales mettent en place des programmes pour aider à alléger le fardeau en cette période difficile. Pourtant, les fraudeurs semblent être d’un autre avis et ont malheureusement vu dans la pandémie actuelle une occasion de se livrer à une fraude massive aux allocations chômage. La pandémie a accéléré la transition numérique qui était déjà en cours, offrant aux fraudeurs des possibilités sans précédent de nuire, tandis que les entreprises peinent à suivre le rythme de cette évolution.

Quelle est l’ampleur du problème ? Selon un article de USA Today daté du 31 décembre 2020, les pertes liées à la fraude aux allocations chômage en lien avec la COVID-19 se sont élevées à 36 milliards de dollars en 2020. Autrement dit, la fraude aux allocations chômage sévit depuis le début de la pandémie et touche la quasi-totalité des États américains.

Alors, qu’est-ce que la fraude aux allocations chômage exactement ? Bien qu’il en existe différents types, celle observée pendant la pandémie de COVID-19 consiste à déposer des demandes frauduleuses d’allocations chômage. De manière générale, les fraudeurs ont recours aux méthodes suivantes :

• Acheter des identités volées sur des sites du dark web
• Remplir des demandes d’allocations chômage à l’aide de ces informations
• Recevoir des allocations chômage sur un compte de transit

On peut se demander comment les fraudeurs parviennent à mener si facilement ces opérations à grande échelle. La réponse réside dans un concours de circonstances idéal qui leur facilite la tâche.

Selon un article de blog de F5 Labs du 22 mai 2020, la fraude aux allocations chômage « se distingue des autres, car elle exige que les attaquants disposent d’un numéro de sécurité sociale valide. Malheureusement, cela ne pose aucun problème aux attaquants. D’importantes violations de données survenues en 2015, 2017 et 2019 chez des prestataires de santé, des agences d’évaluation du crédit, des sociétés de cartes de crédit et des commerçants (entre autres) ont compromis les numéros de sécurité sociale de la quasi-totalité des Américains. » En d’autres termes, une multitude d’identités volées sont disponibles sur les marchés clandestins, et il est très facile de s’en procurer.

Une fois qu’un fraudeur a obtenu une ou plusieurs identités volées, il doit remplir une demande frauduleuse d’allocations chômage. Heureusement pour les fraudeurs, des tutoriels en ligne sont disponibles pour les aider, à des prix allant de 5 à 100 $. En outre, les fraudeurs semblent pouvoir utiliser presque n’importe quelle adresse physique lorsqu’ils déposent une demande frauduleuse. Par exemple, CBS Los Angeles a découvert que des centaines, voire des milliers de demandes frauduleuses d’allocations chômage avaient été déposées en indiquant comme adresse physique des demeures inhabitées mises en vente.

Ajoutons à cela que les États sont débordés et manquent de ressources pour faire face à la hausse des demandes d’allocations chômage, sans même parler de repérer les incohérences susceptibles de révéler une fraude, et l’on comprend que la COVID-19 a créé une occasion unique de frauder aux allocations chômage. La plupart des États ne disposent pas de contrôles permettant de prévenir la fraude, n’ont que peu ou pas de capacités de détection et subissent une pression intense pour verser les allocations d’abord et poser des questions ensuite.

Dans le cadre de nos recherches, nous avons constaté que les comportements suivants, répartis dans les catégories ci-dessous, sont révélateurs d’une fraude aux allocations chômage :

• Signaux de l’appareil
  • Reconnaissance des appareils et des utilisateurs numériques en ligne
  • Fuseaux horaires inhabituels
  • Plusieurs utilisateurs se connectant depuis le même appareil
• Signaux réseau
  • Pays inhabituels
  • ASN situés dans des environnements d’hébergement
  • Fuseaux horaires inhabituels associés aux ASN américains
• Signaux d’usurpation de l’environnement
  • Transactions effectuées via un VPN, des proxys d’anonymisation ou d’autres technologies conçues pour masquer ou falsifier les environnements
  • Plusieurs transactions du même type effectuées depuis le même appareil
  • Empreintes numériques de navigateur uniques et jamais observées auparavant
  • D’infimes changements dans l’intégrité, l’identité et la légitimité de l’appareil, détectés par l’interrogation du navigateur
• Signaux comportementaux
  • Les habitudes de frappe, telles que les touches utilisées, la vitesse de frappe et les volumes anormalement élevés de copier-coller, notamment dans les champs du prénom et du nom
  • Fenêtre du navigateur n’occupant qu’une partie de l’écran (ce qui indique probablement qu’un fichier texte — la source du contenu copié-collé — est ouvert à côté)
  • Déplacement de la souris depuis les champs de saisie de texte vers l’extérieur du navigateur (indiquant probablement un copier-coller depuis un fichier texte ouvert à côté de la fenêtre du navigateur)

Bien que la situation semble alarmante, les États peuvent prendre des mesures simples pour détecter et prévenir la fraude aux allocations chômage. Une solution de lutte contre la fraude, telle que le moteur de détection de la fraude Shape AI (SAFE), peut être utilisée pour identifier et bloquer les activités suspectes, malveillantes et/ou anormales.

SAFE protège notamment contre la fraude aux allocations chômage en détectant :

• De nombreuses demandes d’allocations chômage provenant du même appareil et/ou de la même adresse e-mail
• Comportements suspects des utilisateurs lors de leurs interactions avec le site, tels que :
  • Copier-coller des données à caractère personnel
  • Soumission très rapide de demandes d’allocations chômage
  • Naviguer rapidement sur le site et montrer une très bonne connaissance de celui-ci
  • Consulter continuellement une autre fenêtre
  • Tentative de contourner la détection (par exemple, en se connectant depuis un VPN ou le cloud)
  • Soumission de plusieurs demandes sans connexion ultérieure
  • Remplir plusieurs fois le même formulaire depuis le même appareil
• Indicateurs environnementaux suspects, comme une demande d’allocations chômage en Californie effectuée depuis un appareil situé en dehors des États-Unis.
• Plusieurs allocations chômage versées sur le même compte de transit
• Plusieurs demandes d’allocations chômage associées à la même adresse physique
• Combinaisons suspectes résultant du recoupement des éléments ci-dessus avec d’autres

Outre ces avantages, le déploiement de SAFE est un processus extrêmement simple et direct. Les entreprises peuvent rendre SAFE opérationnel en quelques heures seulement.

En mettant en place des contrôles visant à prévenir la fraude ainsi que des capacités de surveillance, les organismes publics peuvent réduire considérablement la fraude aux allocations chômage commise sous leur responsabilité. L’instauration de processus et de procédures encadrant les demandes d’allocations chômage constitue un excellent point de départ pour les États. En y associant une plateforme de détection et de prévention de la fraude permettant de surveiller les abus liés aux allocations chômage, les organismes publics peuvent lutter directement contre ce type de fraude, réduire les pertes et faire économiser de l’argent aux contribuables. Shape a permis à ses clients d’éviter plusieurs millions de dollars de pertes liées à la fraude. Grâce à l’efficacité de nos données et de nos signaux, nous avons pu détecter deux fois plus de fraudes que les solutions internes et celles d’autres fournisseurs, aidant ainsi nos clients à détecter et à prévenir les pertes liées à la fraude.

La pandémie de COVID-19 a engendré complexité et chaos dans de nombreux domaines de notre vie. La forte hausse de la fraude aux allocations chômage qui en a découlé ne fait qu’accentuer cette complexité et ce chaos. Plutôt que de baisser les bras et de nous résigner à subir chaque année des milliards de dollars de pertes dues à la fraude, le moment est venu d’agir. Les plateformes de détection et de prévention de la fraude telles que Shape AI Fraud Engine (SAFE) peuvent nous aider à identifier et à stopper différents types de fraude, notamment la fraude aux allocations chômage.

Pour en savoir plus, veuillez contacter un bureau commercial F5 local.

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Joshua Goldfarb

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