O que é detecção de fraude?
A detecção de fraude refere-se ao conjunto de atividades ou técnicas que as empresas implementam para proteger ativos, identidades, informações de clientes e negócios, contas e transações de fraudadores. Isso é feito principalmente analisando a atividade do usuário e os padrões de comportamento e comparando-os com uma linha de base ou perfil que representa o comportamento normal do usuário.
Para detectar e mitigar fraudes, as empresas utilizam software de detecção de fraudes. Dependendo do produto de software escolhido, a detecção de fraudes será realizada em tempo real, quase em tempo real ou em lote. Se uma atividade do usuário estiver fora da linha de base aceita, as autoridades competentes são alertadas.
A detecção de fraudes é aplicada em diversos setores, incluindo bancos, seguros e comércio eletrônico. Portanto, a detecção de fraudes também pode ser definida como um método de prevenir que dinheiro seja adquirido por meio de engano.
No setor bancário, a detecção de fraudes é aplicada para identificar cheques falsificados ou o uso de cartões de crédito roubados. Também é instrumental na detecção de lavagem de dinheiro e na prevenção de tomada de contas de clientes. Para as seguradoras, a detecção de fraudes apoiada por software de visão computacional pode ajudar a detectar reivindicações fraudulentas ou perdas exageradas.
A detecção de fraudes na web pode ser definida como os métodos usados para detectar atividades online de alto risco e ilegítimas, roubos de identidade e ciberataques. As ferramentas de detecção de fraudes na web geralmente se concentram em identificar tomada de contas, criação de contas, abuso de programas de fidelidade e fraudes de pagamento. No caso de fraudes de criação e tomada de contas, essas ferramentas ajudam as organizações a identificar usuários fraudulentos. Da mesma forma, a detecção de fraudes de pagamento visa identificar pagamentos fraudulentos que podem ter sido realizados usando cartões de crédito roubados.
As ferramentas de detecção de fraudes analisam sessões de usuários, localização, dispositivos usados, histórico de transações e mais para detectar fraudes online. É importante notar que a detecção de fraudes não é uma atividade intrusiva, a menos que a atividade de um usuário específico seja suspeita.
A detecção de fraudes também é amplamente utilizada em sites de redes sociais para detectar atividades de bots. Bots também são empregados para inflar números de cliques em anúncios e prejudicar a eficácia da publicidade pay-per-click (PPC). Para combater essa atividade fraudulenta de bots, as empresas podem utilizar software de fraude de cliques.
Tipos de sistemas de detecção de fraudes
Em termos de sistemas de detecção de fraudes, eles podem ser amplamente classificados em duas categorias — sistemas de detecção de fraudes baseados em regras e sistemas de detecção de fraudes baseados em aprendizado de máquina.
- Sistemas de detecção de fraudes baseados em regras: Como o nome sugere, os sistemas baseados em regras detectam fraudes observando sinais evidentes e superficiais. Eles são diretos e detectam fraudes com base nas regras de detecção estabelecidas por analistas de fraudes. Isso também significa que manter sistemas de detecção de fraudes baseados em regras requer muito trabalho manual.
- Sistemas de detecção de fraudes baseados em aprendizado de máquina: Por outro lado, os sistemas baseados em aprendizado de máquina são capazes de detectar eventos improváveis ou ocultos que não serão detectados por sistemas baseados em regras. Eles podem encontrar padrões ocultos e correlações nos dados e frequentemente oferecem processamento em tempo real. Essas soluções requerem menos trabalho manual e são ideais para processar grandes volumes de dados.
Técnicas de detecção de fraudes
As estatísticas desempenham um papel crítico na detecção de fraudes. É interessante notar que o aprendizado de máquina, que é crucial para a detecção de fraudes, é basicamente uma forma de estatística aplicada. A seguir estão as técnicas de análise de dados estatísticos usadas para detectar fraudes:
- Análise de regressão: A análise de regressão é usada para examinar a relação entre duas ou mais variáveis de fraude e estimar a relação entre variáveis dependentes e independentes. É útil para prever fraudes potenciais analisando o comportamento do usuário.
- Correspondência de dados: A correspondência de dados é o processo de comparar dois conjuntos de dados diferentes e combiná-los entre si. É útil para identificar transações e usuários suspeitos.
- Cálculo de parâmetros estatísticos: O cálculo de parâmetros estatísticos refere-se ao cálculo de numerosos parâmetros estatísticos, como média, quantil, distribuição de probabilidade e métricas de desempenho nos dados coletados para detectar fraudes.
Melhores práticas de detecção de fraudes
Os avanços no campo da detecção de fraudes tornaram possível detectar rapidamente atividades fraudulentas e agir antes que se tornem eventos catastróficos. As organizações podem adotar várias tecnologias, técnicas e práticas para se manterem à frente dos atores maliciosos. Ao mesmo tempo, é crucial encontrar vulnerabilidades, tanto em pessoas quanto em sistemas, e corrigi-las antes que sejam aproveitadas por atacantes. A seguir estão algumas das melhores práticas para detectar e prevenir fraudes:
- Monitore continuamente: O monitoramento e auditoria contínuos são cruciais para combater fraudes. No caso do setor bancário, isso significaria monitorar constantemente as transações e procurar anomalias. Tornar o monitoramento de fraudes um processo contínuo pode melhorar significativamente o número de atividades fraudulentas detectadas e prevenidas.
- Invista em treinamento de conscientização sobre segurança: Um número de ataques cibernéticos e casos de fraude pode ser prevenido com um processo robusto de treinamento de conscientização sobre segurança. Por exemplo, fraudadores podem tentar roubar informações de funcionários, o que pode ser facilmente evitado com o treinamento adequado. Ao mesmo tempo, funcionários e usuários finais precisam estar cientes do que exatamente é uma ameaça ou tentativa de fraude. Para isso, as empresas devem investir em software de treinamento de conscientização sobre segurança e tornar o treinamento um processo contínuo.
- Desenvolva perfis de risco de fraude: As organizações devem listar as áreas de negócios onde as fraudes são mais prováveis de ocorrer. Após identificar tais áreas e riscos associados, elas devem reordenar a lista com base em quão provável é que uma área específica da organização seja afetada por um risco. Reordenar a lista com base em quão prejudicial é um risco de fraude também faz sentido. Esse processo é chamado de perfil de risco de fraude, e é uma boa ideia incluir todas as partes interessadas e tomadores de decisão no processo.
- Utilize aprendizado de máquina: É mais fácil detectar fraudes com automação do que apenas trabalho manual. Software de aprendizado de máquina pode ajudar a automatizar várias tarefas associadas à detecção de fraudes, incluindo priorização de riscos, manuseio de alertas, resposta e investigação. Por exemplo, software de orquestração, automação e resposta de segurança (SOAR) permite que profissionais de segurança criem fluxos de trabalho de resposta e automatizem o gerenciamento de incidentes. Da mesma forma, software de gerenciamento de vulnerabilidades baseado em risco pode ajudar a priorizar vulnerabilidades usando aprendizado de máquina.
- Invista em verificação de identidade: O roubo de identidade é uma forma crescente de fraude, tanto em termos de clientes quanto de funcionários. As organizações devem investir mais em software de verificação de identidade e software de autenticação baseada em risco (RBA) para identificar e cortar atores maliciosos.
- Incentive ou recompense a denúncia de fraudes: Mesmo funcionários que não trabalham para prevenir fraudes podem se deparar com atividades fraudulentas ou suspeitas. Por exemplo, um funcionário pode receber um e-mail de phishing, e relatá-lo instantaneamente pode facilitar as coisas para o departamento de TI. Para promover tais medidas de precaução, as organizações devem incentivar os funcionários ou, se viável, recompensar os funcionários por relatar atividades suspeitas.
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.
