Glossaire

Fonctionnement de la détection des fraudes : logiciels et outils courants

La détection et la réduction des fraudes sont essentielles pour les entreprises et les clients. Découvrez comment protéger vos données contre la fraude.

La fraude constitue un problème omniprésent dans la plupart des secteurs du monde entier, notamment en finance, les soins de santé, le commerce électronique et le gouvernement. Des solutions efficaces de détection des fraudes sont essentielles pour faire face à l’évolution constante des activités frauduleuses et pour aider à prévenir les préjudices financiers, personnels ou juridiques que la fraude peut causer.  

Qu’est-ce que la détection des fraudes ?

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. Elle implique l’utilisation de diverses techniques et technologies pour surveiller les transactions et le comportement des clients afin de reconnaître les modèles, les anomalies ou les activités suspectes qui peuvent indiquer des actions ou des transactions frauduleuses. L’objectif principal de la détection des fraudes est d’identifier de manière proactive et d’atténuer les activités frauduleuses afin de minimiser les pertes financières, de protéger les actifs, de maintenir l’intégrité des opérations et de garantir la conformité aux réglementations et la fidélité des clients.

Importance des systèmes de détection des fraudes

La détection des fraudes est d’une importance capitale à plusieurs égards. Les activités frauduleuses peuvent entraîner des pertes financières substantielles pour les individus et les organisations. Elles peuvent perturber le fonctionnement normal des entreprises et entraîner des retards et des préjudices pour leur réputation. De nombreux secteurs sont soumis à des exigences réglementaires en matière de prévention des fraudes, 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 l’accès frauduleux ou le vol est un élément majeur de la cybersécurité globale.

Combien de temps dure la détection des fraudes ?

Le temps nécessaire à la détection des fraudes varie 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 moment où elles se produisent ou peu après, ce qui permet de réagir immédiatement, par exemple en empêchant les transactions frauduleuses d’être effectuées. Cela est essentiel pour des secteurs comme la finance et le commerce électronique, où une action rapide peut prévenir les pertes financières. Cependant, les mécanismes de détection en temps réel nécessitent des ressources informatiques importantes et peuvent être complexes à mettre en œuvre. Ils risquent également de produire de 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 l’AMF ou l’authentification multifactorielle.
  • La détection rétrospective consiste à examiner les données historiques des dossiers de fraude et des outils de gestion de cas afin d’identifier d’anciens schémas ou anomalies susceptibles d’indiquer une fraude. Cette méthode est souvent utilisée pour des enquêtes approfondies après qu’un incident de fraude a été suspecté. Comme une action immédiate n’est pas requise, les méthodes rétrospectives permettent un examen plus approfondi des données, permettant aux analystes d’approfondir les schémas et les comportements suspects avec une option complémentaire d’analyse post-incident et de remédiation. Cependant, si la détection rétrospective peut de découvrir des fraudes passées et leurs causes premières, elle ne permet pas d’identifier ou de prévenir les activités frauduleuses en temps réel.

Les organisations peuvent également bénéficier d’une protection plus rapide et plus efficace contre les fraudes en alignant leurs équipes internes chargées de la sécurité et de la lutte contre la fraude.

Dans de nombreuses organisations, il est courant d’avoir un service de cybersécurité qui protège les réseaux informatiques et les applications externes, et un service de lutte contre la fraude qui se concentre sur les transactions en ligne/numériques, la corrélation des événements et les réponses aux incidents. Cela crée une séparation des responsabilités et deux services avec des outils, des ensembles de données, des indicateurs de performance, du personnel et des budgets différents.

Cependant, bon nombre des attaques les plus dangereuses d’aujourd’hui, y compris le credential stuffing qui conduit à la prise de contrôle d’un compte, relèvent à la fois des équipes de sécurité et de fraude. L’absence de communication entre ces deux équipes entraînent la perte des renseignements et du contexte sur les menaces, ainsi que la difficulté (voire l’impossibilité) d’avoir une visibilité exhaustive de l’attaque. En conséquence, les fraudeurs passent à travers les failles, et les entreprises et leurs clients subissent des pertes.

La suppression des silos organisationnels permet de créer une visibilité multidimensionnelle sur les activités dans les départements de la fraude et de la sécurité. La mise en commun des données entre les équipes peut conduire à des modèles d’apprentissage automatique plus prédictifs et plus précis, ce qui permet d’obtenir des informations plus proactives et exploitables, ainsi qu’une remédiation plus rapide et plus efficace.

Types courants de logiciels de détection des fraudes

Il existe différentes approches techniques en matière de logiciels et de systèmes de détection des fraudes.

Systèmes basés sur des règles

Ces systèmes fonctionnent en utilisant des règles et des conditions prédéfinies pour identifier des schémas ou des comportements frauduleux dans les flux de données. Le système surveille en permanence les données entrantes, telles que les transactions, l’activité du compte ou les interactions de l’utilisateur. Chaque point de données est vérifié par rapport à des règles prédéfinies portant sur divers aspects des données, tels que les valeurs des transactions, l’heure de la journée, les emplacements géographiques et le comportement de l’utilisateur. Si une condition d’une règle est remplie, le système déclenche une alerte ou prend une mesure spécifique, en notifiant les parties concernées, telles que les analystes de la fraude ou le personnel de la sécurité.

Les règles sont basées sur la connaissance des schémas de fraude courants. Par exemple, si un client tente à plusieurs reprises d’effectuer des transactions avec des numéros de carte de crédit non valides, cela peut déclencher une alerte. Si le montant d’une transaction dépasse un seuil prédéfini, par exemple 5 000 $, ou si un client effectue généralement des transactions pendant les heures de bureau et effectue soudainement une transaction au milieu de la nuit, ces activités peuvent déclencher une alerte.

Si les systèmes basés sur des règles statiques sont simples et permettent de détecter rapidement des schémas de fraude connus, ils ont des limites. Ils ont tendance à avoir des exigences différentes selon les applications commerciales au sein d’une organisation (comme les programmes de points de fidélité ou les applications de réservation), ce qui les rend difficiles à maintenir. Ils peuvent également générer de faux positifs ou ne pas identifier de nouvelles tactiques de fraude sans réécriture des règles et sans optimisation du système.

Détection des 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 d’anomalies 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 des anomalies créent une base de référence pour les données recueillies à partir de diverses sources, telles que les enregistrements de transactions ou les journaux comportementaux des utilisateurs, qui représentent un comportement typique et légitime. Le système compare continuellement les données entrantes à la base de référence établie et lorsque des points de données ou des comportements s’écartent de manière significative de cette base de référence, 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 à la carte de crédit. Elles surveillent les données des transactions et signalent les schémas inhabituels, tels que des achats d’un montant inhabituellement élevé ou des transactions multiples effectuées à partir de différents lieux géographiques en un court laps de temps.

Apprentissage automatique et systèmes basés sur l’IA

Les systèmes de détection des fraudes basés sur des modèles d’apprentissage automatique peuvent identifier des modèles et des relations complexes dans de grandes quantités de données à une vitesse qui dépasse largement la capacité des observateurs humains ou des systèmes traditionnels basés sur des règles. Les modèles d’apprentissage automatique peuvent être formés sur des données historiques, mais ils peuvent également s’adapter et apprendre de nouvelles données en temps réel, ce qui est essentiel pour identifier les tendances de fraude émergentes 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 de transactions au moment où elles se produisent. L’IA et l’apprentissage automatique peuvent également être affinés pour réduire les faux positifs en apprenant des décisions précédentes. Au fur et à mesure qu’ils recueillent plus de données, ils deviennent plus précis dans la distinction entre les activités légitimes et les activités frauduleuses.

Les banques et les institutions financières utilisent l’IA et l’apprentissage automatique pour détecter diverses formes de fraude, notamment la prise de contrôle de comptes, le blanchiment d’argent et les délits d’initiés. Ces systèmes surveillent les données de transaction, le comportement des utilisateurs et les conditions du marché pour identifier les activités suspectes. Par exemple, si un transfert d’une somme d’argent importante est effectué entre des comptes sans lien préalable, l’IA peut le signaler pour une enquête plus approfondie.

Principaux éléments de la détection des fraudes

Les systèmes avancés de détection des fraudes partagent un certain nombre d’éléments clés.

Collecte et agrégation des données

Les systèmes de détection des fraudes s’appuient sur la collecte et l’agrégation de données provenant de sources multiples comme première étape de l’identification des activités frauduleuses. Dans les institutions financières, les sources de données peuvent inclure les données relatives à l’activité des comptes et aux transactions sur tous les canaux utilisés par un utilisateur, y compris le web, le mobile, les centres d’appel et autres. Dans le commerce électronique, il peut s’agir de données relatives aux commandes et aux paiements. Après le prétraitement, qui implique le nettoyage et la normalisation des données, les données sont agrégées en un seul ensemble et transformées dans un format approprié pour l’analyse par des moteurs de règles ou d’autres modèles d’analyse.

Ingénierie des caractéristiques

L’ingénierie des caractéristiques est le processus de sélection, de création ou de transformation des variables dans les données brutes afin d’améliorer les performances des modèles d’analyse de données ou d’apprentissage automatique. Les caractéristiques désignent les spécifications d’un ensemble de données que les modèles utilisent pour réaliser des prédictions ou identifier des schémas. Des caractéristiques 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 caractéristiques 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.

Apprentissage et validation des modèles

L’apprentissage et la validation des modèles sont des étapes essentielles pour créer des modèles efficaces et fiables de détection des fraudes. Un sous-ensemble des données disponibles, souvent appelé ensemble d’apprentissage, est utilisé pour entraîner 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 de la détection des fraudes). Le modèle apprend des schémas et des relations dans les données d’apprentissage et adapte ses paramètres internes par le biais d’un processus d’optimisation, visant à limiter la différence entre ses prédictions et les résultats réels. Après la période d’apprentissage, un autre ensemble de données, appelé ensemble de validation, est introduit pour évaluer les performances du modèle. Cet ensemble de données est distinct des données d’apprentissage et contient des exemples qui n’ont pas été traités pendant l’apprentissage afin de garantir la possibilité de généralisation du modèle à de nouvelles situations. Divers indicateurs de performance sont utilisés pour évaluer la précision et le pouvoir prédictif du modèle. Le système est ajusté pour optimiser les performances d’après ces derniers.

Outils courants de détection des fraudes

Pour se défendre contre la prolifération des attaques en constante évolution et protéger les surfaces d’attaque de plus en plus vastes, les entreprises doivent exploiter plusieurs outils de détection des fraudes et sources de données afin d’obtenir les fonctionnalités essentielles pour permettre aux plateformes de prévention des fraudes de détecter et d’atténuer les fraudes de manière proactive et en temps réel.

Les outils suivants soutiennent les efforts de détection des fraudes et sont des éléments essentiels des systèmes de détection des fraudes robustes.

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 pour rechercher des schémas suspects ou anormaux pouvant indiquer une fraude, tels que des montants, des fréquences ou des lieux de transaction inhabituels. Si une transaction potentiellement frauduleuse est détectée, les TMS peuvent envoyer des alertes, bloquer la transaction en temps réel ou lancer une enquête plus approfondie. La plupart des TMS peuvent traiter de gros volumes de transactions, ce qui les rend adaptés à des secteurs tels que le commerce électronique, où les taux de transaction peuvent être très élevés. Ils sont importants pour garantir la conformité aux réglementations, en particulier dans le secteur financier.

Solutions de vérification d’identité

Les solutions de vérification d’identité visent à confirmer l’identité d’individus ou de dispositifs pendant des transactions ou des activités afin de réduire les risques d’usurpation d’identité, de prises de contrôle de comptes et d’autres activités frauduleuses. Des méthodes et des outils variés peuvent servir à vérifier l’identité. Ils sont généralement utilisés simultanément pour prendre en charge l’authentification multifactorielle (AMF), qui demande aux utilisateurs de fournir au moins deux facteurs d’authentification. Cela peut inclure des documents d’identification officiels comme les permis de conduire, les passeports ou les cartes d’identité nationale, ainsi qu’une authentification biométrique, qui utilise des attributs physiques uniques d’un individu pour vérifier son identité (empreinte digitale, reconnaissance faciale ou scan de l’iris). La vérification de l’identité ne se résume plus aux utilisateurs humains. Le fingerprinting des dispositifs est essentiel pour les processus d’authentification sans AMF et sans CAPTCHA, qui vérifient la légitimité des dispositifs utilisés pour une transaction en examinant ses spécifications uniques, comme l’adresse IP, la géolocalisation et la configuration matérielle.

Plateformes d’analyses comportementales

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 de fraudes. L’analyse comportementale des utilisateurs et des entités (UEBA) est généralement la fonctionnalité de base de ces plateformes, qui créent des profils d’utilisateurs et alertent les équipes de sécurité en cas d’activité inhabituelle ou d’écart par rapport au comportement habituel. Ces plateformes attribuent souvent des scores de risque aux utilisateurs et aux appareils en fonction de leurs activités, ce qui permet aux organisations de hiérarchiser la surveillance et la réponse aux incidents présentant un risque plus élevé.

Outils de surveillance des réseaux 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 susceptibles d’entraîner une fraude. Parmi ces outils et ces systèmes figurent :

  • Les systèmes de prévention des intrusions (IPS) : ils bloquent activement et en temps réel le trafic ou les activités suspectes sur le réseau, contribuant ainsi à prévenir les fraudes potentielles ou les incidents de sécurité.
  • Les systèmes de gestion des informations et des événements de sécurité (SIEM) : ils collectent, regroupent et analysent les données des journaux provenant de diverses sources, aidant les organisations à corréler les événements de sécurité et à détecter les anomalies qui peuvent indiquer une fraude.
  • Les pare-feu pour applications web (WAF) : ce sont des pare-feu spécialisés conçus pour protéger les applications web contre les menaces de sécurité et les cyberattaques, ce qui les rend précieux pour protéger les transactions en ligne contre la fraude.
  • Les solutions WAAP (Web application and API protection) : elles permettent de prévenir les fraudes dues aux attaques de prise de contrôle de comptes en mettant en œuvre des mécanismes d’authentification et d’autorisation, d’authentification multifactorielle et d’atténuation des bots pour protéger les processus de gestion des connexions et des sessions.

Capacités nécessaires pour les solutions de détection des fraudes

Outre les outils mentionnés ci-dessus, toute solution de détection des fraudes envisagée doit prendre en compte les fonctionnalités clés suivantes.

  • Veille des identifiants : Il s’agit d’une capacité fournissant des informations sur l’utilisation antérieure d’identifiants numériques tels que les noms d’utilisateur, les mots de passe et d’autres données d’authentification, dans le contexte de la détection et de la prévention de la fraude. La veille des identifiants répond à des questions telles que « cet identifiant a-t-il été récemment compromis ? », « cet identifiant a-t-il été utilisé pour frauder sur d’autres sites ? ». En se concentrant sur la sécurité et l’intégrité des identifiants des utilisateurs, ces solutions peuvent identifier et prévenir les activités frauduleuses liées à des identifiants compromis, à des accès non autorisés et à des prises de contrôle de comptes.
  • Veille des appareils : Cette fonction implique la collecte et l’analyse des données liées aux appareils utilisés pour accéder à des plateformes en ligne, des systèmes ou des réseaux. Ces informations comprennent les caractéristiques, les attributs et le comportement des appareils et sont utilisées pour créer des empreintes digitales uniques pour chaque appareil, ainsi que l’historique des emplacements afin de détecter les emplacements de connexion inhabituels.
  • Biométrie comportementale/passive : Cette option comprend la capacité d’analyser les paramètres d’interaction physique des utilisateurs avec les appareils pour les comparer à des échantillons enregistrés. Ces données biométriques peuvent inclure des informations comportementales sur la dynamique de frappe de clavier ou les mouvements de la souris, ou la surveillance passive de capteurs biométriques tels que les scanners d’empreintes digitales ou les caméras de reconnaissance faciale.
  • Détection et gestion des bots : Ces fonctions se concentrent sur l’identification et l’atténuation des activités des bots malveillants afin de déterminer si l’utilisateur d’une session donnée est réel ou un bot demandant accès. Les solutions anti-bots permettent de garantir que les utilisateurs légitimes peuvent accéder et interagir avec les services en toute sécurité, tout en atténuant l’impact des tentatives de fraude automatisées.

Défis en matière de détection des fraudes

Alors que les processus de protection des données se sont améliorés et que les systèmes de détection des fraudes deviennent plus performants pour identifier des schémas de fraude spécifiques, les fraudeurs continuent à faire évoluer leurs tactiques. Ils emploient notamment 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 la détection des anomalies par les systèmes traditionnels basés sur des règles. Les nouvelles techniques et vecteurs de fraude nécessitent des mises à jour constantes des modèles de détection, ce qui crée une course aux armements entre les fraudeurs et les développeurs de systèmes de détection des fraudes.

Les systèmes traditionnels de détection des fraudes sont également confrontés à l’ère du big data. Le volume de données généré par les organisations d’aujourd’hui fait de la détection des fraudes un défi encore plus grand, car les systèmes traditionnels de détection des fraudes peuvent ne pas avoir l’évolutivité ou la puissance de traitement nécessaire pour analyser et donner un sens à ces flux massifs de données en temps réel.

En outre, la détection des fraudes basée sur des règles est également susceptible de générer de faux positifs, ce qui entraîne des inefficacités opérationnelles et une lassitude face aux 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 faible fréquence. En fait, il existe un compromis entre la minimisation des faux positifs et la détection de toutes les activités frauduleuses. Si le fait de donner la priorité à la détection de toutes les activités frauduleuses garantit un taux de capture plus élevé et prévient davantage de fraudes, cela peut également entraîner des coûts opérationnels supplémentaires, car les analystes de la fraude doivent enquêter manuellement sur les alertes, ce qui peut nécessiter beaucoup de ressources et coûter cher. Ce compromis peut être amélioré en utilisant des systèmes de détection des fraudes 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 fraude sans interférer avec l’expérience client. Certains mécanismes anti-fraude imposent des contrôles de sécurité contraignants tels que les CAPTCHA (avec des défis d’identification de feux de circulation déroutants) et des procédures MFA fastidieuses, ou imposent des sessions d’utilisateur courtes qui peuvent automatiquement déconnecter les clients pendant qu’ils sont en train de terminer une commande. Ces mécanismes de prévention de fraude peuvent être difficiles à compléter correctement et peuvent conduire au verrouillage du compte des clients légitimes. Les organisations doivent donc trouver un moyen d’équilibrer la prévention de fraude sans ajouter de frictions pour les utilisateurs.

 

Tendances futures en matière de détection des fraudes

Pour suivre le rythme de l’évolution des tactiques de fraude, les systèmes de détection des fraudes devront maintenir leur propre évolution technologique et intégrer de nouveaux outils pour rester à la hauteur des fraudeurs.

IA et apprentissage automatique avancés

Les 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 crucial pour identifier les anomalies et les activités potentiellement frauduleuses. Les modèles d’apprentissage automatique apprennent continuellement à partir de nouvelles données, ce qui leur permet d’évoluer avec les modèles de fraude émergents et de s’adapter aux tactiques changeantes. Alors que les fraudeurs modifient leurs méthodes, les modèles d’apprentissage automatique peuvent suivre le rythme et s’adapter rapidement aux menaces émergentes.

Cependant, comme beaucoup d’autres technologies, l’IA peut être utilisée à des fins à la fois légitimes et malveillantes. L’IA générative présente un tableau 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 l’assistance pour l’hygiène informatique, la génération de documentation en ligne pour les détections de sécurité et l’enrichissement des données des alertes et des incidents. L’IA générative peut également être capable d’aider à atténuer les lacunes existantes en matière de compétences et les pénuries de talents dans les équipes de sécurité actuelles en prenant en charge des fonctions de sécurité à forte intensité de main-d’œuvre et de temps qui sont chroniquement en sous-effectif.

D’autre part, les acteurs malveillants exploitent de plus en plus l’IA générative, qui est puissante et omniprésente, 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 élaborer des stratégies pour les contourner. Cela peut impliquer l’utilisation de techniques d’apprentissage automatique contradictoires pour créer des attaques qui contournent les méthodes traditionnelles de détection des fraudes. L’IA peut également accélérer le processus de craquage des mots de passe en utilisant des algorithmes d’apprentissage automatique pour deviner les mots de passe de manière plus efficace.

Les vidéos et les audios hypertruquées générées par l’IA peuvent être utilisées pour se faire passer pour des cadres de haut niveau ou d’autres personnes de confiance au sein d’une organisation afin de manipuler les employés pour qu’ils prennent des mesures qui compromettent la sécurité. Les tentatives d’hameçonnage ciblé, les attaques par rançongiciels et les escroqueries par ingénierie sociale peuvent facilement contourner les mesures de sécurité traditionnelles.

En outre, l’accès facile à une IA puissante vulgarise la cybercriminalité en abaissant les barrières à l’entrée pour mener des violations de données sophistiquées et préjudiciables, ce qui permet à un plus grand nombre d’individus ou de groupes de se livrer plus facilement à la fraude.

Technologie de la blockchain

La blockchain est une autre technologie émergente qui promet d’améliorer la transparence et la sécurité dans la détection des fraudes. Elle permet de tenir un registre inviolable et immuable de toutes les transactions. Une fois que des données y sont ajoutées, elles ne peuvent être ni modifiées ni supprimées. Tous les participants à un réseau de blockchain peuvent voir et vérifier les transactions en temps réel, ce qui complique les opérations secrètes des fraudeurs. La blockchain peut également être utilisée pour stocker et vérifier en toute sécurité les identités des utilisateurs, ce qui contribue à réduire l’usurpation d’identité et les prises de contrôle de comptes, qui sont courantes dans les activités frauduleuses.

Collaboration et partage des données

La collaboration et le partage des données sur la fraude entre les organisations peuvent également améliorer la détection des fraudes. En faisant circuler les données et les informations entre partenaires de confiance, les activités frauduleuses détectées par une entité peuvent servir d’avertissement pour les 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 analyser. Avec plus de points de données, les modèles d’apprentissage automatique et les algorithmes peuvent être formés plus efficacement pour détecter les modèles et les anomalies associés à la fraude.

Choisir la bonne solution de détection des fraudes

Le choix de la bonne solution de détection des fraudes pour votre organisation est une décision commerciale cruciale. Voici quelques points essentiels à prendre en compte lors du choix de la solution de détection des fraudes à déployer.

Évaluation des besoins commerciaux

Assurez-vous que la solution de détection des fraudes que vous envisagez est conforme aux exigences spécifiques de votre entreprise, à ses objectifs stratégiques et à sa tolérance au risque. Identifiez les types spécifiques de fraudes auxquels votre entreprise est la plus vulnérable, notamment la fraude aux paiements, l’usurpation d’identité, la prise de contrôle de comptes ou la fraude d’initié. Assurez-vous également que les solutions que vous envisagez traitent les types de fraudes pertinents pour votre entreprise.

Par exemple, une entreprise de commerce électronique avec un volume élevé de transactions en ligne peut être très préoccupée par la fraude sur les paiements et souhaite minimiser les faux positifs pour garantir une expérience client fluide tout en identifiant efficacement les transactions frauduleuses. Cette entreprise peut envisager une solution de détection des fraudes 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 en permanence et s’adaptent aux modèles de fraudes émergents.

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 l’HIPAA peut vouloir se concentrer sur la prévention de l’accès non autorisé aux dossiers des patients et assurer la sécurité des données. L’organisation devrait envisager de mettre en œuvre une solution de détection des fraudes spécialisée dans la gestion des identités et des accès avec des fonctions robustes d’authentification des utilisateurs, de chiffrement et d’audit afin de 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 lorsqu’il s’agit d’envisager des solutions de détection des fraudes.

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 des données, qui sont source d’erreurs. Cela permet en outre de rationaliser les flux de travail et d’améliorer l’efficacité opérationnelle. Les systèmes incompatibles peuvent également nécessiter un développement personnalisé pour faciliter l’échange de données, ce qui entraîne des coûts d’implémentation et de maintenance plus élevés.

Évolutivité et performance

Le choix d’une solution de détection des fraudes évolutive et performante est important pour maintenir une prévention des fraudes efficace et efficiente au fur et à mesure que votre entreprise se développe.

Assurez-vous que la solution de détection des fraudes envisagée est capable de gérer non seulement votre volume de transactions actuel, mais aussi de s’adapter facilement à l’augmentation des volumes au fur et à mesure que votre activité se développe. Évaluez la capacité de la solution à gérer les pics de transactions, par exemple pendant les fêtes de fin d’année ou lors d’événements spéciaux. Elle ne doit pas subir de dégradation des performances dans des conditions de trafic élevé. En outre, si votre activité se développe géographiquement, assurez-vous que la solution est capable de s’adapter à plusieurs régions et à plusieurs fuseaux horaires.

Comment F5 peut vous aider

Des solutions efficaces de détection des fraudes sont essentielles pour préserver la santé financière, l’intégrité opérationnelle et la confiance des organisations dans de nombreux secteurs. La gestion des fraudes protège non seulement les entreprises contre les pertes financières immédiates, mais aussi les données, les finances et la vie privée des individus et des clients. Le déploiement d’outils et de stratégies efficaces de détection des fraudes offre divers avantages permettant à votre organisation et à vos clients de garder une longueur d’avance sur les fraudeurs et les schémas de fraude en constante évolution.

Les services de détection et d’atténuation des fraudes de F5 offrent une protection dans l’environnement des menaces croissantes où les comptes en ligne sont plus vulnérables que jamais. Les solutions de sécurité des applications et d’atténuation des fraudes de F5 sont alimentées par un moteur d’IA en boucle fermée et des modèles ML adaptatifs qui fournissent un recyclage rapide et une détection améliorée continue. La télémétrie unifiée à grande échelle du système est construite sur les données de plus d’un milliard de transactions par jour, avec la capacité de surveiller les transactions en temps réel à partir de l’ensemble du parcours de l’utilisateur. En utilisant la collecte de signaux avancés, ainsi que des données comportementales et environnementales, le système détermine de manière unique l’intention de l’utilisateur, détecte avec précision les activités malveillantes et fournit des taux élevés de détection des fraudes.

Pour en savoir plus sur l’impact des solutions de détection et de prévention des fraudes de F5, téléchargez et lisez ce rapport indépendant d’Aite.