Comment fonctionne la détection de fraude : Logiciels et outils courants
La détection et l’atténuation de la fraude sont essentielles pour les entreprises et les clients. Apprenez à protéger vos données contre la fraude.
La fraude est un problème omniprésent dans de nombreux secteurs à travers le monde, notamment la finance, la santé, le commerce électronique et le gouvernement. Des solutions efficaces de détection de fraude sont essentielles pour faire face au paysage en constante évolution des activités frauduleuses et aider à prévenir les dommages financiers, personnels ou juridiques que la fraude peut causer.
Qu'est-ce que la détection de fraude ?
La détection des fraudes est le processus d’identification et de prévention des activités frauduleuses au sein des applications, des API, des systèmes, des transactions et des données. Il s'agit de l'utilisation de diverses techniques et technologies pour surveiller les transactions et le comportement des clients. pour reconnaître des modèles, des anomalies ou des activités suspectes pouvant indiquer des actions ou des transactions frauduleuses. L’objectif principal de la détection des fraudes est d’identifier et d’atténuer de manière proactive les activités frauduleuses afin de minimiser les pertes financières, de protéger les actifs, de maintenir l’intégrité des opérations et de garantir la conformité réglementaire et la fidélité des clients.
Importance des systèmes de détection de fraude
La détection des fraudes est d’une importance cruciale sur plusieurs fronts. Les activités frauduleuses peuvent entraîner des pertes financières substantielles pour les particuliers et les organisations et peuvent perturber les opérations commerciales normales, provoquant des retards et des atteintes à la réputation. De nombreux secteurs sont soumis à des exigences réglementaires en matière de prévention de la fraude, et le fait de ne pas détecter et signaler une fraude peut entraîner des sanctions juridiques et des amendes. En outre, la détection des fraudes va souvent de pair avec la sécurité des données et la protection des informations sensibles contre les accès frauduleux ou le vol est un élément majeur de la cybersécurité globale.
Combien de temps prend la détection d’une fraude ?
Les délais nécessaires à la détection des fraudes varient considérablement selon que l’approche est en temps réel ou rétrospective, chacune ayant ses propres avantages et limites :
- Les méthodes de détection en temps réel identifient les activités frauduleuses au fur et à mesure qu’elles se produisent ou peu de temps après, permettant une réponse immédiate, par exemple en empêchant la réalisation de transactions frauduleuses. Cela est essentiel pour des secteurs comme la finance et le commerce électronique, où une action rapide peut éviter des pertes financières. Cependant, les mécanismes de détection en temps réel nécessitent des ressources de calcul importantes et peuvent être complexes à mettre en œuvre ; ils risquent également de produire des faux positifs, ce qui peut être frustrant pour les clients légitimes qui peuvent voir leurs transactions bloquées ou être obligés de fournir une authentification supplémentaire, telle que MFA.
- La détection rétrospective implique l’examen des données historiques des dossiers de fraude et des outils de gestion des cas pour identifier des modèles ou des anomalies du passé qui peuvent indiquer une fraude. Cette méthode est souvent utilisée pour des enquêtes approfondies après suspicion d’un incident de fraude. Comme il n’y a aucune pression pour une action immédiate, les méthodes rétrospectives permettent un examen plus approfondi des données, permettant aux analystes d’approfondir les modèles et comportements suspects avec un support pour l’analyse et la correction post-incident. Cependant, bien que la détection rétrospective puisse révéler des fraudes passées et leurs causes profondes, elle n’identifie ni ne prévient les activités frauduleuses en temps réel.
Les organisations peuvent également bénéficier d’une protection contre la fraude plus rapide et plus efficace en alignant leurs équipes internes de sécurité et de fraude.
Dans de nombreuses organisations, il est courant d’avoir un service de cybersécurité protégeant les réseaux informatiques et les applications externes et un service de fraude axé sur les transactions en ligne/numériques, la corrélation des événements et les réponses aux incidents. Cela crée une séparation des responsabilités et deux départements avec des outils, des ensembles de données, des indicateurs de performance, du personnel et des budgets différents.
Cependant, la plupart des attaques les plus dangereuses d’aujourd’hui, notamment le vol d’identifiants qui conduit à la prise de contrôle de compte, touchent à la fois les équipes de sécurité et celles de lutte contre la fraude. Si les équipes de sécurité et de lutte contre la fraude ne communiquent pas, les renseignements sur les menaces et le contexte sont perdus, et il est difficile (voire impossible) de voir l’intégralité de l’attaque. En conséquence, les fraudeurs passent entre les mailles du filet et les entreprises et leurs clients subissent des pertes.
En brisant les silos organisationnels, il est possible de créer une vue multidimensionnelle des activités dans les juridictions de fraude et de sécurité. La mise en commun des données entre les équipes peut conduire à des modèles d’apprentissage automatique plus prédictifs et plus précis, aboutissant à des renseignements plus proactifs et exploitables et à une correction plus rapide et plus efficace.
Types courants de logiciels de détection de fraude
Il existe différentes approches techniques en matière de logiciels et de systèmes de détection de fraude.
Systèmes basés sur des règles
Ces systèmes fonctionnent en utilisant des règles et des conditions prédéfinies pour identifier les modèles ou comportements frauduleux au sein des flux de données. Le système surveille en permanence les données entrantes, telles que les transactions, l'activité du compte ou les interactions des utilisateurs, et chaque point de données est vérifié par rapport aux règles prédéfinies, qui peuvent inclure divers aspects des données, tels que les valeurs des transactions, l'heure de la journée, les emplacements géographiques et le comportement des utilisateurs. Si une condition d'une règle est remplie, le système déclenche une alerte ou entreprend une action spécifiée, avertissant les parties concernées, telles que les analystes de fraude ou le personnel de sécurité.
Les règles sont basées sur la connaissance des modèles de fraude courants ; par exemple, si un client tente à plusieurs reprises d'effectuer une transaction avec des numéros de carte de crédit non valides, cela peut déclencher une alerte de règle. Si le montant d'une transaction dépasse un seuil prédéfini, tel que 5 000 $, ou si un client effectue généralement des transactions pendant les heures ouvrables et effectue soudainement une transaction au milieu de la nuit, ces activités peuvent déclencher une alerte.
Bien que les systèmes basés sur des règles statiques soient simples et puissent détecter rapidement les schémas de fraude connus, ils présentent des limites. Ils ont tendance à avoir des exigences différentes selon les applications métier au sein d'une organisation (comme les programmes de points de fidélité par rapport aux applications de réservation), ce qui les rend difficiles à maintenir. Ils peuvent également générer de faux positifs ou ne pas parvenir à identifier de nouvelles tactiques de fraude sans réécrire les règles et optimiser le système.
Détection d'anomalies et surveillance des transactions
La détection des anomalies et la surveillance des transactions sont des approches de détection des fraudes qui se concentrent sur l’identification de modèles inhabituels ou de valeurs aberrantes dans les flux de données, en partant du principe que les activités frauduleuses s’écartent souvent des comportements ou des modèles typiques. Les systèmes de détection d'anomalies créent une base de référence pour les données collectées à partir de diverses sources, telles que les enregistrements de transactions ou les journaux de comportement des utilisateurs, qui représentent un comportement typique et légitime. Le système compare en permanence les données entrantes à la ligne de base établie et lorsque des points de données ou des comportements s'écartent considérablement de cette ligne de base, ils sont signalés comme des anomalies et une alerte est générée.
La détection des anomalies et la surveillance des transactions sont couramment utilisées dans la détection des fraudes par carte de crédit. Ils surveillent les données de transaction et signalent les tendances inhabituelles, telles que des achats inhabituellement importants ou des transactions multiples provenant de différents emplacements géographiques sur une courte période.
Apprentissage automatique et systèmes basés sur l'IA
Systèmes de détection de fraude Les modèles d’apprentissage automatique peuvent identifier des modèles et des relations complexes dans de vastes quantités de données à une vitesse bien supérieure à la capacité des observateurs humains ou des systèmes traditionnels basés sur des règles. Les modèles ML peuvent être formés sur des données historiques, mais ils s’adaptent et apprennent également à partir de nouvelles données en temps réel, ce qui est essentiel pour identifier les tendances émergentes en matière de fraude et garantir que ces systèmes restent efficaces au fil du temps. Les outils basés sur l’IA peuvent prendre des décisions en temps réel, telles que l’approbation ou le refus des transactions au fur et à mesure qu’elles se produisent. L’IA et le ML peuvent également être affinés pour réduire les faux positifs en tirant les leçons des décisions précédentes. À mesure qu’ils collectent davantage de données, ils deviennent plus précis dans la distinction entre les activités légitimes et frauduleuses.
Les banques et les institutions financières utilisent l’IA et le ML pour détecter diverses formes de fraude, notamment la prise de contrôle de compte, le blanchiment d’argent et le délit d’initié. Ces systèmes surveillent les données de transaction, le comportement des utilisateurs et les conditions du marché pour identifier les activités suspectes. Par exemple, si une grosse somme d’argent est transférée entre des comptes qui n’ont aucun lien préalable, l’IA peut la signaler pour une enquête plus approfondie.
Éléments clés de la détection des fraudes
Les systèmes avancés de détection de fraude partagent un certain nombre de composants clés.
Collecte et agrégation de données
Les systèmes de détection de fraude s’appuient sur la collecte et l’agrégation de données provenant de sources multiples comme étape initiale d’identification des activités frauduleuses. Dans les institutions financières, les sources de données peuvent inclure l'activité du compte et les données de transaction sur tous les canaux avec lesquels un utilisateur interagit, y compris le Web, le mobile, les centres d'appels et autres. Dans le commerce électronique, cela peut impliquer des données de commande et de paiement. Après le prétraitement, qui implique le nettoyage et la normalisation des données, les données sont agrégées en un seul ensemble de données et transformées dans un format approprié pour l'analyse par des moteurs de règles ou d'autres modèles analytiques.
Ingénierie des fonctionnalités
L'ingénierie des fonctionnalités est le processus de sélection, de création ou de transformation de variables dans des données brutes pour améliorer les performances des modèles d'analyse de données ou d'apprentissage automatique. Les fonctionnalités sont les caractéristiques d'un ensemble de données que les modèles utilisent pour faire des prédictions ou identifier des modèles. Des fonctionnalités bien conçues peuvent conduire à des prédictions plus précises et à une meilleure compréhension des relations entre les variables.
La détection des fraudes repose en grande partie sur l’identification de modèles, d’anomalies et d’écarts par rapport au comportement normal. L’ingénierie des fonctionnalités permet de capturer ces modèles en créant des attributs qui peuvent mettre en évidence des activités suspectes. Par exemple, le montant moyen d’une transaction sur une période donnée ou le nombre de tentatives de connexion infructueuses peuvent être des caractéristiques indicatives.
Entraînement et validation du modèle
La formation et la validation des modèles sont des étapes essentielles pour créer des modèles efficaces et fiables pour la détection des fraudes. Un sous-ensemble des données disponibles, souvent appelé ensemble d’apprentissage, est utilisé pour enseigner le modèle. Cet ensemble de données comprend généralement des exemples étiquetés, avec des données d'entrée et des étiquettes cibles correspondantes (par exemple, fraude ou non-fraude dans le cas d'une détection de fraude). Le modèle apprend les modèles et les relations au sein des données de formation et adapte ses paramètres internes via un processus d’optimisation, visant à minimiser la différence entre ses prédictions et les résultats réels. Après la période de formation, un ensemble de données distinct, appelé ensemble de validation, est introduit pour évaluer les performances du modèle. Cet ensemble de données est distinct des données de formation et contient des exemples non vus pendant la formation pour garantir que le modèle peut se généraliser à de nouvelles situations. Diverses mesures de performance sont utilisées pour évaluer la précision et la puissance prédictive du modèle et le système est affiné pour optimiser les performances.
Outils courants de détection des fraudes
Pour se défendre contre la prolifération d'attaques en constante évolution et protéger des surfaces d'attaque en constante expansion, les organisations doivent exploiter plusieurs outils de détection de fraude et sources de données pour obtenir les fonctionnalités essentielles dont les plateformes efficaces de prévention de la fraude ont besoin pour détecter et atténuer de manière proactive la fraude en temps réel.
Les outils suivants soutiennent les efforts de détection des fraudes et constituent des éléments essentiels de systèmes robustes de détection des fraudes.
Systèmes de surveillance des transactions
Les systèmes de surveillance des transactions (TMS) suivent et analysent les transactions financières au fur et à mesure qu'elles se produisent et constituent un élément essentiel des processus de détection des fraudes et de gestion des risques. Les TMS surveillent en permanence les transactions, à la recherche de modèles suspects ou anormaux pouvant indiquer une fraude, tels que des montants, des fréquences ou des emplacements de transaction inhabituels. Si une transaction potentiellement frauduleuse est détectée, le TMS peut envoyer des alertes, bloquer la transaction en temps réel ou lancer une enquête plus approfondie. La plupart des TMS peuvent gérer de gros volumes de transactions, ce qui les rend adaptés à des secteurs comme le commerce électronique, où les taux de transaction peuvent être très élevés, et sont importants pour garantir la conformité réglementaire, en particulier dans le secteur financier.
Solutions de vérification d'identité
Les solutions de vérification d’identité sont utilisées pour confirmer l’identité des individus ou des appareils lors de transactions ou d’activités, réduisant ainsi le risque de vol d’identité, de prise de contrôle de compte et d’autres activités frauduleuses. Une gamme de méthodes et d’outils peuvent être utilisés pour vérifier l’identité et sont souvent utilisés de concert pour prendre en charge l’authentification multifacteur (MFA), qui exige que les utilisateurs fournissent au moins deux ou plusieurs facteurs d’authentification. Il peut s’agir de documents d’identité délivrés par le gouvernement, tels que des permis de conduire, des passeports ou des cartes d’identité nationales, ainsi que d’une authentification biométrique qui utilise des attributs physiques uniques des individus pour la vérification de l’identité, tels que les empreintes digitales et la reconnaissance faciale ou les scans d’iris. La vérification d’identité ne concerne plus uniquement les utilisateurs humains : L'empreinte digitale de l'appareil est importante pour les processus d'authentification sans MFA ni CAPTCHA, qui vérifient la légitimité de l'appareil utilisé pour une transaction en examinant ses caractéristiques uniques, telles que son adresse IP, sa géolocalisation et sa configuration matérielle.
Plateformes d'analyse comportementale
Ces technologies analysent et surveillent le comportement des utilisateurs et des appareils au sein du réseau, des applications et des systèmes d'une organisation et constituent des outils précieux pour la détection des fraudes. L'analyse du comportement des utilisateurs et des entités (UEBA) est généralement la fonctionnalité principale de ces plateformes, qui créent des profils d'utilisateurs et alertent les équipes de sécurité lorsqu'une activité inhabituelle ou des écarts par rapport au comportement typique se produisent. Ces plateformes attribuent souvent des scores de risque aux utilisateurs et aux appareils en fonction de leurs activités, permettant aux organisations de prioriser la surveillance et la réponse aux incidents à haut risque.
Outils de surveillance du réseau et de la sécurité
Ces outils aident les organisations à surveiller, analyser et protéger leur infrastructure informatique et leurs données contre les menaces potentielles, les vulnérabilités et les activités suspectes pouvant conduire à la fraude. Ces outils et systèmes comprennent :
- Systèmes de prévention des intrusions (IPS), qui bloquent activement le trafic ou les activités réseau suspectes en temps réel, contribuant ainsi à prévenir les fraudes potentielles ou les incidents de sécurité.
- Systèmes de gestion des informations et des événements de sécurité (SIEM), qui collectent, regroupent et analysent les données de journaux provenant de diverses sources, aidant les organisations à corréler les événements de sécurité et à détecter les anomalies pouvant indiquer une fraude.
- Les pare-feu d'applications Web (WAF), qui sont des pare-feu spécialisés conçus pour protéger les applications Web contre les menaces de sécurité et les cyberattaques, les rendent précieux pour protéger les transactions en ligne contre la fraude.
- Solutions de protection des applications Web et des API (WAAP), qui aident à prévenir la fraude due aux attaques de prise de contrôle de compte en mettant en œuvre des mécanismes d'authentification et d'autorisation, une authentification multifacteur et une atténuation des robots pour protéger les processus de connexion et de gestion de session.
Capacités nécessaires pour les solutions de détection de fraude
Outre les outils mentionnés ci-dessus, toute solution de détection de fraude que vous envisagez doit aborder les domaines de fonctionnalités clés suivants.
- Renseignements sur les informations d'identification, qui sont des capacités fournissant des informations sur l'utilisation antérieure d'informations d'identification numériques telles que les noms d'utilisateur, les mots de passe et d'autres données d'authentification, dans le cadre de la détection et de la prévention des fraudes. Les renseignements sur les identifiants répondent à des questions telles que « cet identifiant a-t-il été récemment compromis ? » ou « cet identifiant a-t-il été utilisé pour une fraude sur d'autres sites ? ». En se concentrant sur la sécurité et l’intégrité des informations d’identification des utilisateurs, ces solutions peuvent identifier et prévenir les activités frauduleuses liées aux informations d’identification compromises, aux accès non autorisés et aux prises de contrôle de compte.
- L'intelligence des appareils, qui implique la collecte et l'analyse de données liées aux appareils utilisés pour accéder aux plateformes, systèmes ou réseaux en ligne. Ces informations incluent les caractéristiques, les attributs et le comportement de l'appareil, et sont utilisées pour créer des empreintes digitales uniques pour chaque appareil, et incluent également l'historique de localisation pour détecter les emplacements de connexion inhabituels.
- Biométrie comportementale/passive, qui inclut la capacité d’analyser les mesures de l’interaction physique des utilisateurs avec les appareils à des fins de comparaison avec des échantillons enregistrés. Ces données biométriques peuvent inclure des informations comportementales sur la dynamique de frappe ou les mouvements de la souris, ou une surveillance passive de capteurs biométriques tels que des scanners d’empreintes digitales ou des caméras de reconnaissance faciale.
- Détection et gestion des robots, qui se concentrent sur l'identification et l'atténuation des activités des robots malveillants pour déterminer, session par session, si un utilisateur réel ou un robot demande l'accès. Les solutions de défense contre les robots permettent de garantir que les utilisateurs légitimes peuvent accéder aux services et interagir avec eux en toute sécurité tout en atténuant l'impact des tentatives de fraude automatisées.
Les défis de la détection des fraudes
À mesure que les processus de protection des données se sont améliorés et que les systèmes de détection des fraudes sont devenus plus efficaces pour identifier des modèles de fraude spécifiques, les fraudeurs ont continué à faire évoluer leurs tactiques. Ils emploient des tactiques comme l’ingénierie sociale pour inciter les individus à révéler des informations sensibles et utilisent des technologies telles que l’apprentissage automatique et l’IA pour concevoir des attaques qui imitent des activités légitimes, ce qui rend difficile pour les systèmes traditionnels basés sur des règles de détecter les anomalies. Les nouvelles techniques et vecteurs de fraude nécessitent des mises à jour continues des modèles de détection, créant une course aux armements entre les fraudeurs et les développeurs de systèmes de détection de fraude.
Les systèmes de détection des fraudes traditionnels ont également du mal à fonctionner à l’ère du big data. Le volume considérable de données générées par les organisations d’aujourd’hui rend la détection des fraudes encore plus difficile, car les systèmes de détection des fraudes traditionnels peuvent ne pas avoir l’évolutivité ou la puissance de traitement nécessaires pour analyser et comprendre efficacement ces flux de données massifs en temps réel.
En outre, la détection des fraudes basée sur des règles est également susceptible de générer des faux positifs, ce qui entraîne des inefficacités opérationnelles et une lassitude des alertes, que les fraudeurs peuvent exploiter en lançant des attaques à faible impact et à haute fréquence pour détourner l’attention des attaques à fort impact et à basse fréquence. En fait, il existe un compromis entre la minimisation des faux positifs et la détection de toutes les activités frauduleuses. Bien que la priorité donnée à la détection de toutes les activités frauduleuses garantisse un taux de capture plus élevé et prévienne davantage de fraudes, elle peut également entraîner des coûts opérationnels supplémentaires, car les analystes de fraude doivent enquêter manuellement sur les alertes, ce qui peut être gourmand en ressources et coûteux. Ce compromis peut être amélioré en utilisant des systèmes de détection de fraude adaptatifs qui ajustent la rigueur de la détection en fonction de facteurs tels que le risque de transaction et le comportement de l’utilisateur.
Les entreprises et les organisations sont également confrontées au défi de mettre en place des mesures efficaces de prévention de la fraude sans interférer avec l’expérience client. Certains mécanismes anti-fraude imposent des contrôles de sécurité ennuyeux comme le CAPTCHA (avec des défis d'identification par feux tricolores déroutants) et des procédures MFA chronophages, ou des sessions utilisateur courtes imposées qui peuvent déconnecter automatiquement les clients pendant qu'ils terminent une commande. Ces mécanismes de prévention de la fraude peuvent être difficiles à mettre en œuvre correctement et peuvent entraîner le blocage du compte des clients légitimes. Les organisations doivent trouver un moyen d’équilibrer la prévention de la fraude sans ajouter de frictions pour les utilisateurs.
Tendances futures en matière de détection de fraude
Pour suivre le rythme de l’évolution des tactiques de fraude, les systèmes de détection de fraude devront maintenir leur propre évolution technologique et intégrer de nouveaux outils pour suivre le rythme des fraudeurs.
IA avancée et apprentissage automatique
Des systèmes avancés d’IA et d’apprentissage automatique sont désormais utilisés pour analyser de vastes ensembles de données afin de reconnaître des modèles et des relations complexes au sein des données, ce qui est essentiel pour identifier les anomalies et les activités potentiellement frauduleuses. Les modèles ML apprennent en permanence à partir de nouvelles données, ce qui leur permet d’évoluer en fonction des nouveaux modèles de fraude et de s’adapter aux changements de tactiques. À mesure que les fraudeurs modifient leurs méthodes, les modèles ML peuvent suivre le rythme et s’adapter rapidement aux menaces émergentes.
Cependant, comme de nombreuses autres technologies, l’IA peut être utilisée à des fins légitimes comme malveillantes. L’IA générative présente une image particulièrement complexe, avec le potentiel d’être à la fois un outil de cybersécurité précieux et une menace. D’une part, l’IA générative peut être utilisée pour des fonctions de cybersécurité positives, telles que le soutien à l’hygiène de sécurité, la génération de documentation en ligne pour les détections de sécurité et l’enrichissement des données des alertes et des incidents. L’IA générative pourrait également contribuer à combler les lacunes en matière de compétences et de talents au sein des équipes de sécurité actuelles en prenant en charge des fonctions de sécurité à forte intensité de main-d’œuvre et de temps qui manquent chroniquement de personnel.
D’autre part, l’IA générative, puissante et omniprésente, est de plus en plus exploitée par des acteurs malveillants pour créer des cyberattaques plus sophistiquées et plus efficaces. Les criminels peuvent utiliser l’IA pour comprendre le fonctionnement des systèmes de détection des fraudes et développer des stratégies pour les échapper. Cela peut impliquer l’utilisation de techniques d’apprentissage automatique contradictoires pour créer des attaques qui contournent les méthodes traditionnelles de détection de fraude. L’IA peut également accélérer le processus de craquage de mot de passe en utilisant des algorithmes d’apprentissage automatique pour deviner les mots de passe plus efficacement.
Les vidéos et les fichiers audio deepfake générés par l'IA peuvent être utilisés pour se faire passer pour des cadres supérieurs ou d'autres personnalités de confiance au sein d'une organisation afin de manipuler les employés et de les amener à prendre des mesures qui compromettent la sécurité. Les tentatives de spear-phishing, les attaques de ransomware et les escroqueries par ingénierie sociale peuvent facilement contourner les mesures de sécurité traditionnelles.
En outre, l’accès facile à une IA puissante démocratise la cybercriminalité en abaissant les barrières à l’entrée pour mener des violations de données sophistiquées et préjudiciables, ce qui permet à un plus large éventail d’individus ou de groupes de se livrer plus facilement à des fraudes.
Technologie Blockchain
La blockchain est une autre technologie émergente qui promet d’améliorer la transparence et la sécurité dans la détection des fraudes. La blockchain conserve un registre inviolable et immuable de toutes les transactions, et une fois les données ajoutées à la blockchain, elles ne peuvent pas être modifiées ou supprimées. Tous les participants d’un réseau blockchain peuvent visualiser et vérifier les transactions en temps réel, ce qui rend difficile pour les fraudeurs d’opérer en secret. La blockchain peut également être utilisée pour stocker et vérifier en toute sécurité les identités des utilisateurs, contribuant ainsi à réduire le vol d’identité et les prises de contrôle de compte, qui sont courantes dans les activités frauduleuses.
Collaboration et partage de données
La collaboration et le partage des données sur la fraude entre les organisations peuvent également améliorer la détection de la fraude. En faisant circuler des données et des informations entre des partenaires de confiance, une activité frauduleuse détectée par une entité peut servir d’avertissement pour d’autres, leur permettant de se protéger de manière proactive. Le partage des données et la collaboration permettent également aux organisations d’accéder à un plus grand volume de données à des fins d’analyse. Avec davantage de points de données, les modèles et algorithmes d’apprentissage automatique peuvent être formés plus efficacement pour détecter les modèles et les anomalies associés à la fraude.
Choisir la bonne solution de détection de fraude
Choisir la bonne solution de détection de fraude pour votre organisation est une décision commerciale cruciale. Voici quelques considérations principales à garder à l’esprit lors du choix de la solution de détection de fraude à déployer.
Évaluation des besoins de l’entreprise
Assurez-vous que la solution de détection de fraude que vous envisagez correspond aux exigences spécifiques de votre entreprise, aux objectifs stratégiques de votre organisation et à sa tolérance au risque organisationnel. Identifiez les types spécifiques de fraude auxquels votre organisation est la plus vulnérable, qui peuvent inclure la fraude aux paiements, le vol d’identité, les prises de contrôle de compte ou la fraude interne, et assurez-vous que les solutions que vous envisagez répondent aux types de fraude pertinents pour votre entreprise.
Par exemple, une entreprise de commerce électronique avec un volume élevé de transactions en ligne peut être particulièrement préoccupée par la fraude aux paiements et souhaiter minimiser les faux positifs pour garantir une expérience client fluide tout en identifiant efficacement les transactions frauduleuses. Cette entreprise pourrait envisager une solution de détection de fraude qui intègre des algorithmes d’apprentissage automatique pour l’analyse en temps réel des transactions de paiement en ligne en mettant l’accent sur des modèles adaptatifs qui apprennent et s’adaptent en permanence aux nouveaux modèles de fraude.
Un prestataire de soins de santé qui doit protéger les données sensibles des patients et se conformer aux réglementations en matière de soins de santé telles que la HIPAA peut souhaiter se concentrer sur la prévention de l'accès non autorisé aux dossiers des patients et sur la garantie de la sécurité des données. L’organisation doit envisager de mettre en œuvre une solution de détection de fraude spécialisée dans la gestion des identités et des accès avec des fonctionnalités robustes d’authentification des utilisateurs, de cryptage et d’audit pour protéger les données des patients.
Intégration et compatibilité avec les systèmes existants
La facilité d’intégration et la compatibilité avec les systèmes existants constituent un autre facteur important à prendre en compte lors de l’examen des solutions de détection de fraude.
Les systèmes existants au sein d’une organisation contiennent des données précieuses qui peuvent être utilisées pour la détection des fraudes. Une solution compatible ou facilement intégrable peut exploiter ces données plus rapidement pour fournir une vue plus immédiate et plus complète des transactions et du comportement des utilisateurs afin d’améliorer la précision de la détection des fraudes. L’intégration facile des systèmes existants réduit également les efforts de transfert et de réconciliation manuels de données sujets aux erreurs et rationalise les flux de travail pour améliorer l’efficacité opérationnelle. Les systèmes incompatibles peuvent également nécessiter un développement personnalisé pour faciliter l’échange de données, ce qui entraîne des coûts de mise en œuvre et de maintenance plus élevés.
Évolutivité et performance
La sélection d’une solution de détection de fraude évolutive et performante est importante pour maintenir une prévention de la fraude efficace et efficiente à mesure que votre entreprise se développe.
Assurez-vous que la solution de détection de fraude que vous envisagez peut non seulement gérer votre volume de transactions actuel, mais peut également facilement évoluer pour s'adapter à des volumes accrus à mesure que votre activité se développe. Évaluez la capacité de la solution à gérer les pics de transactions, par exemple pendant les périodes de vacances ou lors d’événements spéciaux. Les performances ne devraient pas être dégradées dans des conditions de trafic intense. De plus, si votre entreprise se développe géographiquement, assurez-vous que la solution prend en charge l’évolutivité sur plusieurs régions et fuseaux horaires.
Comment F5 peut vous aider
Des solutions efficaces de détection de fraude sont essentielles pour maintenir la santé financière, l’intégrité opérationnelle et la confiance des organisations dans de nombreux secteurs. La gestion de la fraude protège non seulement les entreprises contre les pertes financières immédiates, mais protège également les données, les finances et la confidentialité des particuliers et des clients. Le déploiement d’outils et de stratégies efficaces de détection de fraude offre une gamme d’avantages qui aident votre organisation et vos clients à garder une longueur d’avance sur les fraudeurs et l’évolution des stratagèmes de fraude.
Les services de détection et d’atténuation des fraudes F5 protègent contre un environnement de menaces croissantes où les comptes en ligne sont plus vulnérables que jamais. Les solutions de sécurité des applications et d’atténuation de la fraude F5 sont alimentées par un moteur d’IA en boucle fermée et des modèles ML adaptatifs qui offrent un recyclage rapide et une détection améliorée en continu. La télémétrie unifiée à grande échelle du système s'appuie sur les données de plus d'un milliard de transactions par jour, avec la capacité de surveiller les transactions en temps réel tout au long du parcours de l'utilisateur. Grâce à une collecte de signaux avancée, ainsi qu'à des informations comportementales et environnementales, le système détermine de manière unique l'intention de l'utilisateur, détecte avec précision les activités malveillantes et offre des taux de détection de fraude élevés.
Pour en savoir plus sur l’impact des solutions de détection et de prévention de la fraude F5, téléchargez et lisez ce rapport indépendant d’Aite.
