Prevenzione e rilevamento delle frodi: Perché il "tempo reale" è solo metà della storia

Chi gestisce una piattaforma SaaS, un'agenzia digitale o una startup fintech probabilmente conosce bene il rilevamento delle frodi in tempo reale. Sulla carta, è la soluzione perfetta. Ma nell'attuale clima di frode in continua evoluzione, non è più sufficiente, soprattutto con i progressi degli strumenti di intelligenza artificiale. La verità è che i truffatori moderni non si accontentano di sedersi sugli allori dopo ogni vittoria. Diventando più veloci, più intelligenti e più adattivi, continuano a evolversi per rimanere all'avanguardia. 

Che cos'è la prevenzione delle frodi in tempo reale?

La prevenzione delle frodi in tempo reale è il processo di rilevamento e arresto delle attività fraudolente nel momento stesso in cui si verificano, prima che si verifichino danni. La prevenzione delle frodi in tempo reale si avvale di sistemi automatizzati, apprendimento automatico e monitoraggio continuo per analizzare transazioni, accessi o comunicazioni all'istante. Identifica modelli di comportamento sospetti, come posizioni di accesso insolite, volumi di transazioni anomale o mittenti di e-mail contraffatte, e li blocca o li segnala sul momento.

I dati in tempo reale svolgono un ruolo importante nel rilevamento delle frodi. Ma non è la stessa cosa della prevenzione delle frodi, che inizia molto prima che suoni il campanello d'allarme. I sistemi predittivi utilizzano il contesto, i modelli comportamentali e gli strumenti che imparano nel tempo. Molti esperti del settore considerano il rilevamento in tempo reale come la prima linea di difesa, non la risposta completa. Per costruire una protezione a lungo termine, ritengono che sia necessaria una soluzione di soluzione di prevenzione e rilevamento delle frodiQuando questi due elementi lavorano insieme, avrete maggiori possibilità in questo gioco senza fine del gatto e del topo.

Perché il rilevamento delle frodi in tempo reale non è l'unica risposta possibile

I truffatori non riposano mai e testano costantemente i vostri sistemi. Gli strumenti includono l'utilizzo di credenziali rubate, lo spoofing degli IP o la semplice simulazione del comportamento umano. Sebbene gli avvisi in tempo reale possano segnalare attacchi evidenti, come login multipli falliti o dati della carta di credito non corrispondenti, è difficile individuare modelli evolutivi più sottili.

Questi tipi di frode richiedono un'analisi a lungo termine. Purtroppo, un modello di rilevamento delle frodi privo di dati storici o di profilazione comportamentale farà fatica a distinguere tra un cliente fedele che fa un acquisto insolito e un truffatore che sta testando le informazioni rubate. 

Il contesto è il pezzo mancante

Un modo semplice di vedere la prevenzione delle frodi è come un film poliziesco. Ogni utente lascia la propria impronta digitale. Questo potrebbe includere elementi come le abitudini di accesso o i tempi delle transazioni. Quando si mettono insieme tutti questi indizi, si ottiene uno schema chiaro che può aiutare a prevedere le frodi prima che si verifichino. Un po' come la "polizia precrimine" di Minority Report di Steven Spielberg. 

Grazie alle analisi integrate e ai dati storici, il rilevamento predittivo delle frodi diventa prevenzione proattiva delle frodi. Riconoscendo i punti deboli e anticipando le tendenze, una moderna soluzione di rilevamento delle frodi fa molto di più che bloccare semplicemente i pagamenti a rischio. Impara e migliora per costruire un sistema di rilevamento migliore nel tempo.

Creare un quadro completo di prevenzione delle frodi

I dati in tempo reale sono solo uno dei tanti livelli di difesa nella prevenzione delle frodi. Ecco i quattro modi principali in cui questi si integrano per formare un ciclo continuo di protezione.

• Rilevamento istantaneo: Individua e blocca istantaneamente gli attacchi in corso, come il phishing o il test delle carte.
• Analisi comportamentale: Impara a comprendere i profili nel tempo per separare quelli "normali" da quelli "sospetti".
• Loop di feedback: I casi di frode confermati vengono reinseriti nei modelli per una maggiore accuratezza predittiva.
• Punteggio adattativo: I punteggi di rischio vengono costantemente aggiornati in base ai nuovi dati e alle tendenze degli utenti.

Tenete presente che non si tratta solo di rilevamento delle frodi, ma piuttosto di una prevenzione basata sull'apprendimento che impara dalle minacce reali e si evolve di conseguenza.

Lacune comuni nei sistemi di rilevamento delle frodi in tempo reale

Purtroppo, anche le migliori soluzioni in tempo reale hanno i loro punti deboli. Possono fallire in qualsiasi momento, soprattutto se operano in modo isolato. Ecco alcuni esempi:

• Falsi positivi: Bloccare inavvertitamente gli utenti legittimi può essere più costoso della frode stessa.
• Fatica delle regole: Nuove minacce o cambiamenti nel comportamento dei clienti richiedono regole flessibili.
• Silos di dati: Le intuizioni non vengono condivise abbastanza velocemente con sistemi non collegati tra loro.
• Condivisione limitata dell'intelligence: Le frodi si diffondono in settori correlati, non solo all'interno di una piattaforma.

Per colmare queste lacune è necessaria la collaborazione e il libero flusso di dati tra tutti i sistemi, dall'elaborazione dei pagamenti all'assistenza clienti.

Perché il rilevamento proattivo delle frodi riduce i costi a lungo termine

Quando si tratta di frodi, la verità è che la prevenzione è molto più economica a lungo termine rispetto ai costi di rilevamento. Ad esempio, gli studi di Juniper Research indicano che le perdite globali di frodi online, dovute in gran parte all'automazione e al furto di credenziali, potrebbero superare i 362 miliardi di dollari tra il 2023 e il 2028. potrebbero superare i 362 miliardi di dollari tra il 2023 e il 2028.. Pertanto, se siete un'azienda che si affida esclusivamente agli avvisi in tempo reale, potreste finire per reagire a frodi già avvenute. Tuttavia, con la prevenzione proattiva, è possibile ridurre le perdite prima che si verifichino.

Dati intersettoriali: Il vantaggio nascosto

Nel complesso, le frodi non avvengono in modo isolato. In molti casi, una violazione dei dati in un'azienda può portare alla creazione di un ID sintetico in un'altra. Ecco perché la condivisione delle informazioni è così importante, in quanto aiuta i sistemi a imparare dagli attacchi nei diversi settori. Ad esempio, una frode in un'azienda del settore finanziario potrebbe in seguito essere considerata come un abuso di account SaaS. La condivisione dei dati rafforza anche la conformità a standard come liste di controllo della conformità alla cybersecurity per le piattaforme di posta elettronica e di messaggistica, che contribuiscono a promuovere la consapevolezza delle diverse piattaforme.

Dove la sicurezza delle e-mail incontra le frodi transazionali

Senza dubbio, la via d'accesso più comune alle frodi online è l'e-mail. Che si tratti di phishing o raccolta di credenzialila stragrande maggioranza degli attacchi inizia con un semplice exploit nella casella di posta elettronica. Studiare come migliorare gli standard di sicurezza della posta elettronica può migliorare la resistenza alle frodi. Per una rete di sicurezza continua che copra la posta elettronica, cercate di monitorare le transazioni e di collegarle alla protezione della posta elettronica.

Riflessioni finali: Tempo reale + predittività = prevenzione sostenibile delle frodi

Il futuro del rilevamento delle frodi si presenta in due parti, che lavorano in sincronia: strumenti in tempo reale per identificare i rischi immediati e analisi predittive per individuare schemi di frode che si sviluppano lentamente. Questi strumenti dovrebbero lavorare insieme utilizzando il feedback, il punteggio adattivo e l'intelligenza condivisa. Naturalmente, le frodi non scompariranno presto. 

In effetti, con i progressi dell'IA, i truffatori avranno accesso a una gamma ancora più ampia di strumenti. Ma anche i difensori. Con un mix di monitoraggio in tempo reale e apprendimento profondo del comportamento, è possibile costruire sistemi antifrode migliori che anticipino piuttosto che rispondere semplicemente.

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Ahona Rudra

Esperto di sicurezza dei domini e delle e-mail presso PowerDMARC

Ahona è la Marketing Manager di PowerDMARC, con oltre 5 anni di esperienza nella scrittura di argomenti di cybersecurity, specializzata in sicurezza dei domini e delle e-mail. Ahona ha conseguito una laurea in Giornalismo e Comunicazione, consolidando la sua carriera nel settore della sicurezza dal 2019.

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