Proteja la casa del fraude, no sólo la puerta de entrada

Muchas empresas de seguridad pueden cerrar con llave la puerta de entrada, pero visor de datos co-fundador y CEO Yinglian Xie dijo que centrarse en cada área de la casa es una estrategia mucho más eficaz para combatir el fraude. DataVisor combina capacidades aplicadas de aprendizaje automático, flujos de trabajo de investigación y una red de inteligencia de más de cuatro mil millones de cuentas para proporcionar señales de fraude, conocimientos y protección en tiempo real.

Xie lleva mucho tiempo trabajando con el aprendizaje automático. A medida que la sociedad se digitalizó cada vez más, vio a los atacantes cambiar de táctica. Eso dejó a las empresas vulnerables. 

Cómo evolucionó la IA para luchar contra el fraude

Se necesitaban inteligencia artificial y aprendizaje automático. Xie vio eso combinado con nativo de la nube tecnología, imaginando la combinación integrada en plataformas para luchar proactivamente contra el fraude.

Dijo que la inteligencia artificial se ha convertido en un contribuyente más útil a la lucha contra el fraude. Las primeras versiones se basaban en datos y se basaban en datos históricos. Los humanos analizaron los ataques, determinaron cómo se desviaban de lo normal y definieron un conjunto de reglas. Este enfoque no es óptimo, está basado en la experiencia y es propenso a errores.

Una estrategia reactiva resulta ineficaz ante nuevos vectores de ataque. Sin historia, están estancados. Teniendo en cuenta que algunos fraudes no se denuncian, las bases de datos están incompletas.

"Ahí es donde queremos aplicar la IA", dijo Xie.

Esos modelos se basan en el aprendizaje automático supervisado. Los modelos basados ​​en aprendizaje automático no supervisado abordan las deficiencias del etiquetado de tipos de datos. Estos modelos identifican agrupaciones naturales. Xie dijo que es una forma poderosa de detectar tipos de fraude desconocidos.

La IA generativa impulsará aún más la lucha contra el fraude, en ambos lados

Hoy en día, la IA generativa es aún más poderosa. Convierte el conocimiento humano en modelos mucho más rápido gracias a su capacidad de procesamiento de datos. El siguiente paso es que los modelos de IA generativa ofrezcan explicabilidad de sus resultados.

Xie dijo que la IA generativa ayuda a abordar las fuerzas competitivas de fricción y experiencia del usuario. Si la tecnología es buena pero tiene fricciones, nadie la usará. Lo mismo ocurre si es malo pero rápido.

Un gran problema es que los estafadores también tienen acceso a la IA generativa. Les permite realizar campañas más allá de la etapa de autorización, en la que se centran muchas empresas. Las técnicas de verificación basadas en credenciales, contraseñas, preguntas secretas y reconocimiento facial básico se vuelven menos efectivas. Se pueden sintetizar voces e imágenes a partir de datos en línea fácilmente disponibles.

Las estrategias eficaces deben adoptar enfoques más holísticos. Asumen que se pueden imitar rostros y voces en el punto de entrada, por lo que buscan anomalías en la actividad de su red. ¿Hay cambios en dónde y cuándo iniciar sesión? ¿Ha habido cambios en su comportamiento de viaje?

Multiplique eso por millones o miles de millones de usuarios. Puede detectar tendencias de fraude emergentes casi en tiempo real.

Cómo protege DataVisor toda la casa

Xie dijo que DataVisor protege la puerta de entrada, pero se enfoca por igual en todas las habitaciones de la casa. Debe haber un nivel constante de protección durante toda la experiencia del usuario.

Con ese enfoque, existe un seguimiento constante de la actividad. Los atacantes dejan pistas que diferencian su actividad de la del usuario en comparación general.

"Puedo instalar la cerradura en la puerta, pero hay que mirar los sensores de la casa", dijo Xie. “¿Desde dónde llaman? ¿Cuándo realizan transacciones? ¿Por cuánto realizan transacciones y cuál es el origen de la red? No pueden evitar eso; tienen que tener esas cosas”.

No hay una solución milagrosa

Xie cree que las claves de acceso y las identidades digitales verificadas tienen su lugar. Hacen que las cerraduras de las puertas de entrada sean más potentes. Un ecosistema de enfoques también protege el resto de la casa. DataVisor trabaja con una serie de socios para aumentar sus servicios.

"No existe una solución milagrosa", admitió Xie. "Tenemos que tener todo esto junto y al mismo tiempo elevar el listón para los atacantes".

Y hay un factor del que ningún sistema en el mundo puede proteger a las personas: ellos mismos. Las estafas de phishing y similares engañan a las víctimas antes de que la tecnología tenga una oportunidad.

"Los atacantes no necesitan romper la cerradura", dijo Xie. "Pueden quebrar a la gente".

¿Existen oportunidades a través de medidas de datos abiertos y técnicas de cifrado para acceder de forma segura a grupos de datos más grandes para mejorar las medidas de seguridad? Los hay, pero es más fácil lograr avances.

"No creo que nos falten datos", dijo Xie. “Todo el mundo tiene muchos datos, ¿verdad? Una fruta madura es que todo el mundo tiene mucho que extraer de sus datos incluso antes de compartirlos. Ahí es donde creo que todavía podemos dar frutos al alcance de la mano mientras esperamos la privacidad del cifrado”.

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2023 fue un gran año para DataVisor. En diciembre, anunciaron una integración con Twilio que brinda a los clientes una protección mejorada contra el fraude a través de capacidades de autenticación y verificación del usuario final. Esto se produjo semanas después de que NYMBUS eligiera DataVisor para brindar monitoreo de fraude bancario digital.

Durante el verano, DataVisor estrechó la mano de Q6 Cyber, una empresa de inteligencia sobre amenazas cibernéticas y de fraude, para centralizar datos relevantes de inteligencia sobre amenazas en una única plataforma. DataVisor firmó una nueva asociación con DCI en mayo para proteger mejor a los clientes de este último contra el fraude.

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• Fuente: https://www.fintechnexus.com/datavisor-protects-the-entire-house-from-fraud/