Qu'est-ce que la détection de fraude ?
La détection de fraude fait référence à l'ensemble des activités ou techniques que les entreprises mettent en œuvre pour protéger les actifs, les identités, les informations des clients et des entreprises, les comptes et les transactions contre les fraudeurs. Cela se fait principalement en analysant l'activité des utilisateurs et les modèles de comportement et en les comparant à une base de référence ou un profil représentant le comportement normal des utilisateurs.
Pour détecter et atténuer la fraude, les entreprises utilisent des logiciels de détection de fraude. Selon le produit logiciel choisi, la détection de fraude sera effectuée en temps réel, en quasi-temps réel ou par lots. Si une activité utilisateur sort de la base de référence acceptée, les autorités concernées sont alertées.
La détection de fraude est appliquée dans de nombreux secteurs, y compris la banque, l'assurance et le commerce électronique. Par conséquent, la détection de fraude peut également être définie comme une méthode de prévention de l'acquisition d'argent par tromperie.
Dans le secteur bancaire, la détection de fraude est appliquée pour identifier les chèques falsifiés ou l'utilisation de cartes de crédit volées. Elle est également essentielle pour détecter le blanchiment d'argent et prévenir la prise de contrôle des comptes clients. Pour les compagnies d'assurance, la détection de fraude soutenue par des logiciels de vision par ordinateur peut aider à détecter les réclamations frauduleuses ou les pertes exagérées.
La détection de fraude sur le web peut être définie comme les méthodes utilisées pour détecter les activités en ligne à haut risque et illégitimes, les vols d'identité et les cyberattaques. Les outils de détection de fraude sur le web se concentrent généralement sur l'identification de la prise de contrôle de compte, la création de compte, l'abus de programme de fidélité et la fraude de paiement. Dans le cas de la création et de la prise de contrôle de compte, ces outils aident les organisations à identifier les utilisateurs frauduleux. De même, la détection de fraude de paiement vise à identifier les paiements frauduleux qui peuvent avoir été effectués à l'aide de cartes de crédit volées.
Les outils de détection de fraude analysent les sessions utilisateur, la localisation, les appareils utilisés, l'historique des transactions, et plus encore pour détecter la fraude en ligne. Il est important de noter que la détection de fraude n'est pas une activité intrusive à moins que l'activité d'un utilisateur particulier ne soit suspecte.
La détection de fraude est également largement utilisée sur les sites de réseaux sociaux pour détecter l'activité des bots. Les bots sont également utilisés pour gonfler les chiffres de clics sur les publicités et nuire à l'efficacité de la publicité au coût par clic (PPC). Pour lutter contre une telle activité frauduleuse de bots, les entreprises peuvent utiliser des logiciels de fraude au clic.
Types de systèmes de détection de fraude
En termes de systèmes de détection de fraude, ils peuvent être classés en deux grandes catégories : les systèmes de détection de fraude basés sur des règles et les systèmes de détection de fraude basés sur l'apprentissage automatique.
- Systèmes de détection de fraude basés sur des règles : Comme leur nom l'indique, les systèmes basés sur des règles détectent la fraude en examinant des signaux évidents et apparents. Ils sont simples et détectent la fraude en fonction des règles de détection établies par les analystes de fraude. Cela signifie également que le maintien des systèmes de détection de fraude basés sur des règles nécessite beaucoup de travail manuel.
- Systèmes de détection de fraude basés sur l'apprentissage automatique : D'autre part, les systèmes basés sur l'apprentissage automatique sont capables de détecter des événements improbables ou cachés qui ne seront pas détectés par les systèmes basés sur des règles. Ils peuvent trouver des modèles et des corrélations cachés dans les données et offrent souvent un traitement en temps réel. Ces solutions nécessitent moins de travail manuel et sont idéales pour traiter de grands volumes de données.
Techniques de détection de fraude
Les statistiques jouent un rôle crucial dans la détection de fraude. Il est intéressant de noter que l'apprentissage automatique, qui est crucial pour la détection de fraude, est essentiellement une forme de statistiques appliquées. Voici les techniques d'analyse de données statistiques utilisées pour détecter la fraude :
- Analyse de régression : L'analyse de régression est utilisée pour examiner la relation entre deux ou plusieurs variables de fraude et estimer la relation entre les variables dépendantes et indépendantes. Elle est utile pour prédire une fraude potentielle en analysant le comportement des utilisateurs.
- Correspondance de données : La correspondance de données est le processus de comparaison de deux ensembles de données différents et de les faire correspondre les uns aux autres. Elle est utile pour identifier les transactions et les utilisateurs suspects.
- Calcul de paramètres statistiques : Le calcul de paramètres statistiques fait référence au calcul de nombreux paramètres statistiques tels que la moyenne, le quantile, la distribution de probabilité et les métriques de performance sur les données collectées pour détecter la fraude.
Meilleures pratiques de détection de fraude
Les avancées dans le domaine de la détection de fraude ont permis de détecter rapidement les activités frauduleuses et d'agir avant qu'elles ne deviennent des événements catastrophiques. Les organisations peuvent adopter plusieurs technologies, techniques et pratiques pour rester en avance sur les acteurs malveillants. En même temps, il est crucial de trouver les vulnérabilités, tant chez les personnes que dans les systèmes, et de les rectifier avant qu'elles ne soient exploitées par des attaquants. Voici quelques-unes des meilleures pratiques pour détecter et prévenir la fraude :
- Surveiller en continu : La surveillance et l'audit continus sont cruciaux pour lutter contre la fraude. Dans le cas du secteur bancaire, cela signifierait surveiller constamment les transactions et rechercher des anomalies. Faire de la surveillance de la fraude un processus continu peut améliorer considérablement le nombre d'activités frauduleuses détectées et prévenues.
- Investir dans la formation à la sensibilisation à la sécurité : Un certain nombre d'attaques de cybersécurité et d'instances de fraude peuvent être évitées avec un processus de formation à la sensibilisation à la sécurité robuste. Par exemple, les fraudeurs peuvent tenter de voler des informations aux employés, ce qui peut être facilement évité avec une formation appropriée. En même temps, les employés et les utilisateurs finaux doivent être conscients de ce qu'est exactement une menace ou une tentative de fraude. Pour cela, les entreprises devraient investir dans des logiciels de formation à la sensibilisation à la sécurité et faire de la formation un processus continu.
- Développer des profils de risque de fraude : Les organisations devraient lister les domaines d'activité où les fraudes sont les plus susceptibles de se produire. Après avoir identifié ces domaines et les risques associés, elles devraient réorganiser la liste en fonction de la probabilité qu'un domaine particulier de l'organisation soit affecté par un risque. Réorganiser la liste en fonction de la gravité d'un risque de fraude a également du sens. Ce processus est appelé profilage des risques de fraude, et il est judicieux d'inclure toutes les parties prenantes et les décideurs dans le processus.
- Utiliser l'apprentissage automatique : Il est plus facile de détecter la fraude avec l'automatisation qu'avec le simple travail manuel. Les logiciels d'apprentissage automatique peuvent aider à automatiser plusieurs tâches associées à la détection de fraude, y compris la priorisation des risques, la gestion des alertes, la réponse et l'enquête. Par exemple, les logiciels d'orchestration, d'automatisation et de réponse en matière de sécurité (SOAR) permettent aux professionnels de la sécurité de créer des flux de travail de réponse et d'automatiser la gestion des incidents. De même, les logiciels de gestion des vulnérabilités basées sur les risques peuvent aider à prioriser les vulnérabilités en utilisant l'apprentissage automatique.
- Investir dans la vérification d'identité : Le vol d'identité est une forme croissante de fraude, tant en termes de clients que d'employés. Les organisations devraient investir davantage dans des logiciels de vérification d'identité et des logiciels d'authentification basée sur les risques (RBA) pour identifier et couper les acteurs malveillants.
- Encourager ou inciter à la déclaration de fraude : Même les employés qui ne travaillent pas pour prévenir la fraude peuvent rencontrer des activités frauduleuses ou suspectes. Par exemple, un employé pourrait recevoir un e-mail de phishing, et le signaler instantanément pourrait faciliter les choses pour le département informatique. Pour promouvoir de telles mesures de précaution, les organisations devraient encourager les employés ou, si possible, inciter les employés à signaler les activités suspectes.
Amal Joby
Amal is a Research Analyst at G2 researching the cybersecurity, blockchain, and machine learning space. He's fascinated by the human mind and hopes to decipher it in its entirety one day. In his free time, you can find him reading books, obsessing over sci-fi movies, or fighting the urge to have a slice of pizza.
