Glossário: Termos e definições de segurança cibernética

Como funciona a detecção de fraudes: Software e ferramentas comuns

Detectar e mitigar fraudes é vital tanto para empresas quanto para clientes. Aprenda como proteger seus dados contra fraudes.

A fraude é um problema generalizado em muitos setores no mundo todo, incluindo finanças, saúde, comércio eletrônico e governo. Soluções eficazes de detecção de fraudes são essenciais para lidar com o cenário em constante mudança de atividades fraudulentas e ajudar a prevenir danos financeiros, pessoais ou legais que a fraude pode causar.  

O que é detecção de fraudes?

Detecção de fraude é o processo de identificação e prevenção de atividades fraudulentas em aplicativos, APIs, sistemas, transações e dados. Envolve o uso de várias técnicas e tecnologias para monitorar transações e comportamento do cliente para reconhecer padrões, anomalias ou atividades suspeitas que possam indicar ações ou transações fraudulentas. O principal objetivo da detecção de fraudes é identificar e mitigar proativamente atividades fraudulentas para minimizar perdas financeiras, proteger ativos, manter a integridade das operações e garantir a conformidade regulatória e a fidelidade do cliente.

Importância dos sistemas de detecção de fraudes

A detecção de fraudes é extremamente importante em várias frentes. Atividades fraudulentas podem resultar em perdas financeiras substanciais para indivíduos e organizações e podem interromper as operações comerciais normais, causando atrasos e danos à reputação. Muitos setores estão sujeitos a requisitos regulatórios para prevenção de fraudes, e deixar de detectar e relatar fraudes pode levar a penalidades legais e multas. Além disso, a detecção de fraudes geralmente anda de mãos dadas com a segurança de dados, e proteger informações confidenciais contra acesso fraudulento ou roubo é um componente importante da segurança cibernética geral.

Quanto tempo demora a detecção de fraudes?

Os requisitos de tempo para detecção de fraudes variam significativamente dependendo se a abordagem é em tempo real ou retrospectiva, cada um com suas próprias vantagens e limitações:

  • Métodos de detecção em tempo real identificam atividades fraudulentas conforme elas ocorrem ou logo depois, permitindo uma resposta imediata, como impedir que transações fraudulentas sejam concluídas. Isso é essencial para setores como finanças e comércio eletrônico, onde ações rápidas podem evitar perdas financeiras. No entanto, mecanismos de detecção em tempo real exigem recursos computacionais substanciais e podem ser complexos de implementar; eles também correm o risco de produzir falsos positivos, o que pode ser frustrante para clientes legítimos, que podem ter suas transações bloqueadas ou ser obrigados a fornecer autenticação adicional, como MFA.
  • A detecção retrospectiva envolve o exame de dados históricos de arquivos de fraude e ferramentas de gerenciamento de casos para identificar padrões ou anomalias do passado que podem indicar fraude. Esse método é frequentemente usado para investigações aprofundadas após suspeita de incidente de fraude. Como não há pressão para ação imediata, os métodos retrospectivos permitem um exame mais completo dos dados, permitindo que os analistas se aprofundem em padrões e comportamentos suspeitos com suporte para análise e correção pós-incidente. No entanto, embora a detecção retrospectiva possa revelar fraudes passadas e suas causas raízes, ela não identifica nem previne atividades fraudulentas em tempo real.

As organizações também podem obter proteção contra fraudes mais rápida e eficaz alinhando suas equipes internas de segurança e fraude.

Em muitas organizações, é comum ter um departamento de segurança cibernética protegendo redes de computação e aplicativos externos e um departamento de fraude focado em transações online/digitais, correlação de eventos e respostas a incidentes. Isso cria uma segregação de responsabilidades e dois departamentos com diferentes ferramentas, conjuntos de dados, indicadores de desempenho, equipe e orçamentos.

No entanto, muitos dos ataques mais perigosos de hoje, incluindo o credential stuffing que leva à tomada de conta, abrangem responsabilidades da equipe de segurança e fraude. Se as equipes de segurança e fraude não estiverem se comunicando, a inteligência e o contexto da ameaça serão perdidos, e será difícil (talvez impossível) visualizar todo o ataque. Como resultado, os fraudadores passam despercebidos, e as empresas e seus clientes sofrem perdas.

Ao quebrar os silos organizacionais, é possível criar uma visão multidimensional das atividades em jurisdições de fraude e segurança. Agregar dados entre equipes pode levar a modelos de aprendizado de máquina mais preditivos e precisos, resultando em inteligência mais proativa e acionável, além de remediação mais rápida e eficaz.

Tipos comuns de software de detecção de fraudes

Existem diferentes abordagens técnicas para softwares e sistemas de detecção de fraudes.

Sistemas baseados em regras

Esses sistemas operam usando regras e condições predefinidas para identificar padrões ou comportamentos fraudulentos nos fluxos de dados. O sistema monitora continuamente os dados recebidos, como transações, atividade da conta ou interações do usuário, e cada ponto de dados é verificado em relação às regras predefinidas, que podem incluir vários aspectos dos dados, como valores de transação, hora do dia, localizações geográficas e comportamento do usuário. Se uma condição dentro de uma regra for atendida, o sistema dispara um alerta ou executa uma ação específica, notificando as partes relevantes, como analistas de fraude ou pessoal de segurança.

As regras são baseadas no conhecimento de padrões comuns de fraude; por exemplo, se um cliente tentar repetidamente fazer transações com números de cartão de crédito inválidos, isso pode acionar um alerta de regra. Se o valor de uma transação exceder um limite predefinido, como US$ 5.000, ou se um cliente normalmente faz transações durante o horário comercial e, de repente, realiza uma transação no meio da noite, essas atividades podem acionar um alerta.

Embora os sistemas baseados em regras estáticas sejam simples e possam detectar rapidamente padrões de fraude conhecidos, eles têm limitações. Eles tendem a ter requisitos variados entre aplicativos de negócios dentro de uma organização (como programas de pontos de fidelidade versus aplicativos de reservas), o que os torna difíceis de manter. Eles também podem gerar falsos positivos ou deixar de identificar novas táticas de fraude sem reescrever as regras e otimizar o sistema.

Detecção de anomalias e monitoramento de transações

A detecção de anomalias e o monitoramento de transações são abordagens para detecção de fraudes que se concentram na identificação de padrões incomuns ou discrepantes nos fluxos de dados, com base na suposição de que atividades fraudulentas geralmente se desviam de comportamentos ou padrões típicos. Os sistemas de detecção de anomalias criam uma linha de base para dados coletados de várias fontes, como registros de transações ou logs de comportamento do usuário, que representam um comportamento típico e legítimo. O sistema compara continuamente os dados recebidos com a linha de base estabelecida e, quando pontos de dados ou comportamentos se desviam significativamente dessa linha de base, eles são sinalizados como anomalias e um alerta é gerado.

A detecção de anomalias e o monitoramento de transações são comumente usados na detecção de fraudes de cartão de crédito. Eles monitoram dados de transações e sinalizam padrões incomuns, como compras anormalmente grandes ou múltiplas transações de diferentes localizações geográficas em um curto espaço de tempo.

Aprendizado de máquina e sistemas baseados em IA

Sistemas de detecção de fraudes com base em modelos de aprendizado de máquina, é possível identificar padrões e relacionamentos complexos em grandes quantidades de dados em velocidade, muito além da capacidade de observadores humanos ou sistemas tradicionais baseados em regras. Os modelos de ML podem ser treinados com base em dados históricos, mas também se adaptam e aprendem com novos dados em tempo real, o que é essencial para identificar tendências emergentes de fraude e garantir que esses sistemas permaneçam eficazes ao longo do tempo. Ferramentas baseadas em IA podem tomar decisões em tempo real, como aprovar ou recusar transações conforme elas ocorrem. A IA e o ML também podem ser ajustados para reduzir falsos positivos aprendendo com decisões anteriores. À medida que coletam mais dados, eles se tornam mais precisos na distinção entre atividades legítimas e fraudulentas.

Bancos e instituições financeiras usam IA e ML para detectar várias formas de fraude, incluindo apropriação indébita de contas, lavagem de dinheiro e uso de informações privilegiadas. Esses sistemas monitoram dados de transações, comportamento do usuário e condições de mercado para identificar atividades suspeitas. Por exemplo, se uma grande quantia de dinheiro for movida entre contas que não têm conexão anterior, a IA pode sinalizá-la para investigação posterior.

Principais componentes da detecção de fraudes

Sistemas avançados de detecção de fraudes compartilham diversos componentes importantes.

Coleta e agregação de dados

Os sistemas de detecção de fraudes dependem da coleta e agregação de dados de diversas fontes como estágio inicial na identificação de atividades fraudulentas. Em instituições financeiras, as fontes de dados podem incluir atividades de contas e dados de transações em todos os canais com os quais um usuário interage, incluindo web, dispositivos móveis, call centers e outros. No comércio eletrônico, pode envolver dados de pedidos e pagamentos. Após o pré-processamento, que envolve limpeza e normalização de dados, os dados são agregados em um único conjunto de dados e transformados em um formato adequado para análise por mecanismos de regras ou outros modelos analíticos.

Engenharia de recursos

Engenharia de recursos é o processo de selecionar, criar ou transformar variáveis em dados brutos para melhorar o desempenho da análise de dados ou modelos de aprendizado de máquina. Recursos são as características dentro de um conjunto de dados que os modelos usam para fazer previsões ou identificar padrões. Recursos bem projetados podem levar a previsões mais precisas e melhor compreensão das relações entre variáveis.

A detecção de fraudes depende muito da identificação de padrões, anomalias e desvios do comportamento normal. A engenharia de recursos ajuda a capturar esses padrões criando atributos que podem destacar atividades suspeitas. Por exemplo, o valor médio da transação em um período de tempo específico ou o número de tentativas de login com falha podem ser características indicativas.

Treinamento e validação de modelos

O treinamento e a validação do modelo são etapas essenciais para criar modelos eficazes e confiáveis para detecção de fraudes. Um subconjunto dos dados disponíveis, geralmente chamado de conjunto de treinamento, é usado para ensinar o modelo. Este conjunto de dados normalmente inclui exemplos rotulados, com dados de entrada e rótulos de destino correspondentes (por exemplo, fraude ou não fraude no caso de detecção de fraude). O modelo aprende padrões e relacionamentos dentro dos dados de treinamento e adapta seus parâmetros internos por meio de um processo de otimização, visando minimizar a diferença entre suas previsões e os resultados reais. Após o período de treinamento, um conjunto de dados separado, conhecido como conjunto de validação, é introduzido para avaliar o desempenho do modelo. Este conjunto de dados é diferente dos dados de treinamento e contém exemplos não vistos durante o treinamento para garantir que o modelo possa ser generalizado para novas situações. Várias métricas de desempenho são usadas para avaliar a precisão e o poder preditivo do modelo, e o sistema é ajustado para otimizar o desempenho.

Ferramentas comuns de detecção de fraudes

Para se defender contra a proliferação de ataques em evolução e proteger superfícies de ataque em constante expansão, as organizações devem aproveitar diversas ferramentas de detecção de fraudes e fontes de dados para obter a funcionalidade crítica que plataformas eficazes de prevenção de fraudes exigem para detectar e mitigar fraudes proativamente em tempo real.

As ferramentas a seguir oferecem suporte aos esforços de detecção de fraudes e são partes fundamentais de sistemas robustos de detecção de fraudes.

Sistemas de monitoramento de transações

Os sistemas de monitoramento de transações (TMS) rastreiam e analisam transações financeiras à medida que ocorrem e são um componente essencial dos processos de detecção de fraudes e gerenciamento de riscos. O TMS monitora continuamente as transações, procurando por padrões suspeitos ou anômalos que possam indicar fraude, como valores, frequências ou locais de transações incomuns. Se uma transação potencialmente fraudulenta for detectada, o TMS pode enviar alertas, bloquear a transação em tempo real ou iniciar uma investigação mais aprofundada. A maioria dos TMS pode lidar com grandes volumes de transações, o que os torna adequados para setores como o de comércio eletrônico, onde as taxas de transação podem ser muito altas e são importantes para garantir a conformidade regulatória, especialmente no setor financeiro.

Soluções de verificação de identidade

Soluções de verificação de identidade são usadas para confirmar a identidade de indivíduos ou dispositivos durante transações ou atividades, reduzindo o risco de roubo de identidade, invasão de contas e outras atividades fraudulentas. Uma variedade de métodos e ferramentas podem ser usados para verificar a identidade e geralmente são usados em conjunto para dar suporte à autenticação multifator (MFA), que exige que os usuários forneçam pelo menos dois ou mais fatores de autenticação. Isso pode incluir documentos de identidade emitidos pelo governo, como carteiras de motorista, passaportes ou documentos de identidade nacionais, e autenticação biométrica, que usa atributos físicos exclusivos de indivíduos para verificação de identidade, como impressão digital e reconhecimento facial ou escaneamento de íris. A verificação de identidade não é mais apenas para usuários humanos: A impressão digital do dispositivo é importante para processos de autenticação sem MFA e CAPTCHA, que verificam a legitimidade do dispositivo usado para uma transação examinando suas características exclusivas, como endereço IP, geolocalização e configuração de hardware.

Plataformas de análise de comportamento

Essas tecnologias analisam e monitoram o comportamento de usuários e dispositivos na rede, nos aplicativos e nos sistemas de uma organização e são ferramentas valiosas para detecção de fraudes. A análise do comportamento do usuário e da entidade (UEBA) normalmente é a funcionalidade principal dessas plataformas, que criam perfis de usuários e alertam as equipes de segurança quando ocorrem atividades incomuns ou desvios do comportamento típico. Essas plataformas geralmente atribuem pontuações de risco a usuários e dispositivos com base em suas atividades, permitindo que as organizações priorizem o monitoramento e a resposta a incidentes de maior risco.

Ferramentas de monitoramento de rede e segurança

Essas ferramentas ajudam as organizações a monitorar, analisar e proteger sua infraestrutura de TI e dados contra possíveis ameaças, vulnerabilidades e atividades suspeitas que podem levar a fraudes. Essas ferramentas e sistemas incluem:

  • Sistemas de prevenção de intrusão (IPS), que bloqueiam ativamente tráfego de rede ou atividades suspeitas em tempo real, ajudando a prevenir possíveis fraudes ou incidentes de segurança.
  • Sistemas de gerenciamento de informações e eventos de segurança (SIEM), que coletam, agregam e analisam dados de log de várias fontes, ajudando organizações a correlacionar eventos de segurança e detectar anomalias que podem indicar fraude.
  • Firewalls de aplicações da web (WAFs), que são firewalls especializados projetados para proteger aplicações da web contra ameaças de segurança e ataques cibernéticos, o que os torna valiosos para proteger transações on-line contra fraudes.
  • Soluções de Web Application and API Protection (WAAP), que ajudam a prevenir fraudes por ataques de account takeover implementando mecanismos de autenticação e autorização, autenticação multifator e mitigação de bots para proteger processos de login e gerenciamento de sessão.

Capacidades necessárias para soluções de detecção de fraudes

Além das ferramentas mencionadas acima, qualquer solução de detecção de fraudes que você considerar deve abordar as seguintes áreas de funcionalidade principais.

  •  Inteligência de credenciais, que são recursos que fornecem informações sobre o uso anterior de credenciais digitais, como nomes de usuário, senhas e outros dados de autenticação, no contexto de detecção e prevenção de fraudes. A inteligência de credenciais responde a perguntas como "essa credencial foi comprometida recentemente?" ou "essa credencial foi usada para fraude em outros sites?". Ao focar na segurança e integridade das credenciais do usuário, essas soluções podem identificar e prevenir atividades fraudulentas relacionadas a credenciais comprometidas, acesso não autorizado e invasões de contas.
  •  Inteligência de dispositivos, que envolve a coleta e análise de dados relacionados aos dispositivos usados para acessar plataformas, sistemas ou redes online. Essas informações incluem características, atributos e comportamento do dispositivo e são usadas para criar impressões digitais exclusivas para cada dispositivo, além de incluir histórico de localização para detectar locais de login incomuns.
  •  Biometria comportamental/passiva, que inclui a capacidade de analisar as métricas da interação física dos usuários com dispositivos para comparação com amostras registradas. Essas informações biométricas podem incluir informações comportamentais sobre a dinâmica de pressionamento de teclas ou movimentos do mouse, ou monitoramento passivo de sensores biométricos, como leitores de impressão digital ou câmeras de reconhecimento facial.
  • Detecção e gerenciamento de bots, que se concentra em identificar e mitigar as atividades de bots maliciosos para determinar, por sessão, se um usuário real ou um bot está solicitando acesso. As soluções de defesa contra bots ajudam a garantir que usuários legítimos possam acessar e interagir com serviços com segurança, ao mesmo tempo em que reduzem o impacto de tentativas automatizadas de fraude.

Desafios na detecção de fraudes

À medida que os processos de proteção de dados melhoraram e os sistemas de detecção de fraudes se tornaram melhores na identificação de padrões específicos de fraude, os fraudadores continuaram a desenvolver suas táticas. Eles empregam táticas como engenharia social para induzir indivíduos a revelar informações confidenciais e usam tecnologias como aprendizado de máquina e IA para criar ataques que imitam atividades legítimas, dificultando que sistemas tradicionais baseados em regras identifiquem anomalias. Novas técnicas e vetores de fraude exigem atualizações contínuas nos modelos de detecção, criando uma corrida armamentista entre fraudadores e desenvolvedores de sistemas de detecção de fraudes.

Os sistemas legados de detecção de fraudes também enfrentam dificuldades na era do big data. O grande volume de dados gerados pelas organizações de hoje torna a detecção de fraudes um desafio ainda maior, pois os sistemas tradicionais de detecção de fraudes podem não ter a escalabilidade ou o poder de processamento para analisar e efetivamente dar sentido a esses fluxos massivos de dados em tempo real.

Além disso, a detecção de fraudes baseada em regras também é propensa a gerar falsos positivos, levando a ineficiências operacionais e fadiga de alertas, que os fraudadores podem explorar lançando ataques de baixo impacto e alta frequência para desviar a atenção dos ataques de alto impacto e baixa frequência. Na verdade, há uma compensação entre minimizar falsos positivos e detectar todas as atividades fraudulentas. Embora priorizar a detecção de todas as atividades fraudulentas garanta uma taxa de captura mais alta e evite mais fraudes, isso também pode levar a custos operacionais adicionais, pois os analistas de fraudes precisam investigar alertas manualmente, o que pode exigir muitos recursos e ser caro. Essa compensação pode ser amenizada empregando sistemas de detecção de fraudes adaptáveis que ajustam o rigor da detecção com base em fatores como risco de transação e comportamento do usuário.

Empresas e organizações também enfrentam o desafio de implementar medidas eficazes de prevenção de fraudes sem interferir na experiência do cliente. Alguns mecanismos antifraude impõem controles de segurança irritantes, como CAPTCHA — com desafios confusos de identificação de semáforos — e procedimentos MFA demorados, ou sessões curtas de usuário forçadas que podem desconectar automaticamente os clientes durante o processo de conclusão de um pedido. Esses mecanismos de prevenção de fraudes podem ser difíceis de serem concluídos corretamente e podem levar ao bloqueio de contas de clientes legítimos. As organizações precisam encontrar uma maneira de equilibrar a prevenção de fraudes sem causar atrito para os usuários.

 

Tendências futuras na detecção de fraudes

Para acompanhar o ritmo da evolução das táticas de fraude, os sistemas de detecção de fraudes precisarão manter sua própria evolução tecnológica e incorporar novas ferramentas para acompanhar os fraudadores.

Aprendizado de máquina e IA avançados

Sistemas avançados de IA e aprendizado de máquina agora estão em uso para analisar vastos conjuntos de dados e reconhecer padrões e relacionamentos complexos dentro dos dados, o que é crucial para identificar anomalias e atividades potencialmente fraudulentas. Os modelos de ML aprendem continuamente com novos dados, permitindo que eles evoluam junto com os padrões de fraude emergentes e se adaptem às mudanças de táticas. À medida que os fraudadores modificam seus métodos, os modelos de ML conseguem acompanhar o ritmo e se adaptar rapidamente às ameaças emergentes.

No entanto, como muitas outras tecnologias, a IA pode ser usada tanto para propósitos legítimos quanto maliciosos. A IA generativa apresenta um quadro especialmente complexo, com potencial para ser tanto uma ferramenta valiosa de segurança cibernética quanto uma ameaça. Por um lado, a IA generativa pode ser usada para funções positivas de segurança cibernética, como suporte à higiene de segurança, geração de documentação em linha para detecções de segurança e enriquecimento de dados de alertas e incidentes. A IA generativa também pode ajudar a aliviar as lacunas de habilidades e a escassez de talentos nas equipes de segurança atuais, realizando funções de segurança que exigem muito trabalho e tempo e que estão cronicamente com falta de pessoal.

Por outro lado, a IA generativa poderosa e onipresente é cada vez mais utilizada por criminosos para criar ataques cibernéticos mais sofisticados e eficazes. Os criminosos podem empregar IA para entender como os sistemas de detecção de fraudes funcionam e desenvolver estratégias para evitá-los. Isso pode envolver o uso de técnicas de aprendizado de máquina adversárias para criar ataques que contornam os métodos tradicionais de detecção de fraudes. A IA também pode acelerar o processo de descoberta de senhas usando algoritmos de aprendizado de máquina para adivinhar senhas com mais eficiência.

Vídeos e áudios deepfake gerados por IA podem ser usados para personificar executivos de alto escalão ou outras figuras confiáveis dentro de uma organização para manipular funcionários a tomarem ações que comprometam a segurança. Tentativas de spear-phishing deepfake, ataques de ransomware e golpes de engenharia social podem facilmente contornar as medidas de segurança tradicionais.

Além disso, o fácil acesso à IA poderosa está democratizando o crime cibernético ao reduzir as barreiras de entrada para a realização de violações de dados sofisticadas e prejudiciais, facilitando a participação de uma gama maior de indivíduos ou grupos em fraudes.

Tecnologia de blockchain

Blockchain é outra tecnologia emergente que promete aumentar a transparência e a segurança na detecção de fraudes. O blockchain mantém um registro imutável e inviolável de todas as transações e, uma vez que os dados são adicionados ao blockchain, eles não podem ser alterados ou excluídos. Todos os participantes de uma rede blockchain podem visualizar e verificar transações em tempo real, dificultando que fraudadores operem secretamente. O blockchain também pode ser usado para armazenar e verificar com segurança as identidades dos usuários, ajudando a reduzir o roubo de identidade e a invasão de contas, que são comuns em atividades fraudulentas.

Colaboração e compartilhamento de dados

A colaboração e o compartilhamento de dados de fraude entre organizações também podem melhorar a detecção de fraudes. Ao circular dados e insights entre parceiros confiáveis, atividades fraudulentas detectadas por uma entidade podem servir como um aviso para outras, permitindo que elas se protejam proativamente. Dados compartilhados e colaboração também permitem que as organizações acessem um volume maior de dados para análise. Com mais pontos de dados, modelos e algoritmos de aprendizado de máquina podem ser treinados de forma mais eficaz para detectar padrões e anomalias associados a fraudes.

Seleção da solução correta de detecção de fraudes

Selecionar a solução de detecção de fraudes certa para sua organização é uma decisão empresarial crítica. A seguir estão algumas considerações importantes a serem lembradas ao decidir qual solução de detecção de fraudes implantar.

Avaliação das necessidades do negócio

Certifique-se de que a solução de detecção de fraudes que você considera esteja alinhada com seus requisitos comerciais específicos e com os objetivos estratégicos e a tolerância ao risco organizacional da sua organização.  Identifique os tipos específicos de fraude aos quais sua organização é mais vulnerável, que podem incluir fraude de pagamento, roubo de identidade, apropriação indébita de contas ou fraude interna, e certifique-se de que as soluções que você considerar abordem os tipos de fraude relevantes para o seu negócio.

Por exemplo, uma empresa de comércio eletrônico com um alto volume de transações on-line pode estar mais preocupada com fraudes de pagamento e desejar minimizar falsos positivos para garantir uma experiência tranquila ao cliente e, ao mesmo tempo, identificar transações fraudulentas de forma eficaz. Esta empresa pode querer considerar uma solução de detecção de fraudes que incorpore algoritmos de aprendizado de máquina para análise em tempo real de transações de pagamento on-line, com foco em modelos adaptativos que aprendem e se adaptam continuamente a padrões de fraude emergentes.

Um provedor de serviços de saúde que precisa proteger dados confidenciais de pacientes e cumprir regulamentações de saúde como a HIPAA pode querer se concentrar em impedir o acesso não autorizado aos registros de pacientes e garantir a segurança dos dados. A organização deve considerar a implementação de uma solução de detecção de fraudes especializada em gerenciamento de identidade e acesso com recursos robustos de autenticação de usuário, criptografia e auditoria para proteger os dados do paciente.

Integração e compatibilidade com sistemas existentes

Facilidade de integração e compatibilidade com sistemas legados é outro fator importante ao considerar soluções de detecção de fraudes.

Os sistemas existentes dentro de uma organização contêm dados valiosos que podem ser usados para detecção de fraudes. Uma solução compatível ou facilmente integrada pode acessar esses dados mais rapidamente para fornecer uma visão mais imediata e abrangente das transações e do comportamento do usuário para aumentar a precisão da detecção de fraudes. A fácil integração de sistemas legados também reduz os esforços de transferência e reconciliação manual de dados propensos a erros e simplifica os fluxos de trabalho para melhorar a eficiência operacional. Sistemas incompatíveis também podem exigir desenvolvimento personalizado para facilitar a troca de dados, resultando em maiores custos de implementação e manutenção.

Dimensionamento e desempenho

Selecionar uma solução de detecção de fraudes escalável e de alto desempenho é importante para manter uma prevenção de fraudes eficiente e eficaz à medida que sua empresa cresce.

Certifique-se de que a solução de detecção de fraudes que você está considerando pode lidar não apenas com seu volume atual de transações, mas também pode ser facilmente dimensionada para acomodar volumes maiores à medida que seu negócio cresce. Avalie a capacidade da solução de lidar com picos de carga de transações, como durante feriados ou eventos especiais. Não deve apresentar degradação de desempenho em condições de tráfego intenso. Além disso, se o seu negócio estiver se expandindo geograficamente, certifique-se de que a solução ofereça suporte à escalabilidade entre diversas regiões e fusos horários.

Como a F5 pode ajudar

Soluções eficazes de detecção de fraudes são essenciais para manter a saúde financeira, a integridade operacional e a confiança de organizações em muitos setores. O gerenciamento de fraudes não apenas protege contra perdas financeiras imediatas para as empresas, mas também protege os dados, as finanças e a privacidade de indivíduos e clientes. A implantação de ferramentas e estratégias eficazes de detecção de fraudes oferece uma série de benefícios que ajudam sua organização e seus clientes a ficarem à frente de fraudadores e esquemas de fraude em evolução.

Os serviços de detecção e mitigação de fraudes da F5 defendem contra um ambiente de ameaças crescentes, onde as contas online estão mais vulneráveis do que nunca. As soluções de segurança de aplicativos e mitigação de fraudes da F5 são alimentadas por um mecanismo de IA de circuito fechado e modelos de ML adaptáveis que fornecem retreinamento rápido e detecção aprimorada contínua. A telemetria unificada em larga escala do sistema é construída com base em dados de mais de um bilhão de transações por dia, com capacidade de monitorar transações em tempo real ao longo da jornada do usuário. Usando coleta avançada de sinais, bem como insights comportamentais e ambientais, o sistema determina exclusivamente a intenção do usuário, detecta com precisão atividades maliciosas e oferece altas taxas de detecção de fraudes.

Para saber mais sobre o impacto das soluções de detecção e prevenção de fraudes da F5, baixe e leia este relatório independente da Aite.