Proteja a casa contra fraudes, não apenas a porta da frente

Muitas empresas de segurança podem trancar a porta da frente, mas DataVisor co-fundador e CEO Yinglian Xie disse que focar em todas as áreas da casa é uma estratégia muito mais eficaz para combater a fraude. O DataVisor combina recursos de aprendizado de máquina aplicado, fluxos de trabalho investigativos e uma rede de inteligência de mais de quatro bilhões de contas para fornecer sinais de fraude, insights e proteção em tempo real.

Xie trabalha há muito tempo com aprendizado de máquina. À medida que a sociedade se tornou cada vez mais digitalizada, ela viu os invasores mudarem de tática. Isso deixou as empresas vulneráveis. 

Como a IA evoluiu para combater a fraude

Inteligência artificial e aprendizado de máquina eram necessários. Xie viu isso combinado com nativo da nuvem tecnologia, prevendo a combinação incorporada em plataformas para combater proativamente a fraude.

Ela disse que a inteligência artificial se tornou um contribuidor mais útil para o combate à fraude. As primeiras versões eram baseadas em dados e treinadas em dados históricos. Os humanos analisaram os ataques, determinaram como eles se desviaram do normal e definiram um conjunto de regras. Tal abordagem é subótima, baseada na experiência e propensa a erros.

Uma estratégia reativa é ineficaz quando confrontada com novos vetores de ataque. Sem história, eles estão presos. Considerando que algumas fraudes não são denunciadas, as bases de dados estão incompletas.

“É aí que queremos aplicar a IA”, disse Xie.

Esses modelos são baseados em aprendizado de máquina supervisionado. Modelos baseados em aprendizado de máquina não supervisionado abordam as deficiências da rotulagem de tipos de dados. Esses modelos identificam agrupamentos naturais. Xie disse que é uma forma poderosa de detectar tipos de fraude desconhecidos.

A IA generativa impulsionará ainda mais a luta contra a fraude – em ambos os lados

Hoje, a IA generativa é ainda mais poderosa. Ele transforma o conhecimento humano em modelos com muito mais rapidez por meio de sua capacidade de processamento de dados. A próxima etapa é que os modelos generativos de IA forneçam explicabilidade de seus resultados.

Xie disse que a IA generativa ajuda a lidar com as forças concorrentes de atrito e experiência do usuário. Se a tecnologia for boa, mas apresentar atrito, ninguém a utilizará. O mesmo acontece se for ruim, mas rápido.

Um grande problema é que os fraudadores também têm acesso à IA generativa. Permite-lhes realizar campanhas para além da fase de autorização, na qual muitas empresas se concentram. As técnicas de verificação baseadas em credenciais, senhas, perguntas secretas e reconhecimento facial básico tornam-se menos eficazes. Vozes e imagens podem ser sintetizadas a partir de dados online prontamente disponíveis.

Estratégias eficazes devem adotar abordagens mais holísticas. Eles presumem que rostos e vozes podem ser imitados no ponto de entrada, então procuram anormalidades na atividade da sua rede. Há mudanças em onde e quando você faz login? Houve mudanças no seu comportamento de viagem?

Multiplique isso por milhões ou bilhões de usuários. Você pode detectar tendências emergentes de fraude quase em tempo real.

Como o DataVisor protege toda a casa

Xie disse que o DataVisor protege a porta da frente, mas se concentra igualmente em todos os cômodos da casa. Deve haver um nível constante de proteção durante toda a experiência do usuário.

Com esse foco, há um monitoramento constante das atividades. Os invasores deixam pistas que diferenciam sua atividade da do usuário quando comparadas de forma ampla.

“Posso instalar a fechadura na porta, mas é preciso observar os sensores espalhados pela casa”, disse Xie. “De onde eles ligam? Quando eles transacionam? Por quanto eles transacionam e qual é a origem da rede? Eles não podem evitar isso; eles têm que ter essas coisas.

Não há bala de prata

Xie acredita que as chaves de acesso e as identidades digitais verificadas têm seu lugar. Eles criam fechaduras mais poderosas nas portas dianteiras. Um ecossistema de abordagens também protege o resto da casa. DataVisor trabalha com uma série de parceiros para ampliar seus serviços.

“Não existe solução mágica”, admitiu Xie. “Temos que reunir tudo isso e ao mesmo tempo elevar a fasquia para os atacantes.”

E há um factor de que nenhum sistema no mundo consegue proteger as pessoas – elas próprias. Golpes de phishing e similares enganam as vítimas antes que a tecnologia tenha uma chance.

“Os invasores não precisam quebrar a fechadura”, disse Xie. “Eles podem quebrar as pessoas.”

Existem oportunidades através de medidas de dados abertos e técnicas de criptografia para acessar com segurança conjuntos de dados maiores para melhorar as medidas de segurança? Existem, mas é mais fácil progredir.

“Não creio que nos faltem dados”, disse Xie. “Todo mundo tem muitos dados, certo? Um dos frutos mais fáceis de alcançar é que todos têm muito a extrair de seus dados antes mesmo de compartilhá-los. É aí que acho que ainda podemos fazer o que for mais fácil enquanto esperamos pela privacidade da criptografia.”

Veja também:

2023 foi um grande ano para o DataVisor. Em dezembro, eles anunciaram uma integração com o Twilio que oferece aos clientes proteção aprimorada contra fraudes por meio de autenticação do usuário final e recursos de verificação. Isso aconteceu semanas depois que a NYMBUS escolheu o DataVisor para fornecer monitoramento de fraudes bancárias digitais.

Durante o verão, a DataVisor apertou a mão da Q6 Cyber, uma empresa de inteligência contra ameaças cibernéticas e fraudulentas, para centralizar dados relevantes de inteligência sobre ameaças em uma única plataforma. A DataVisor firmou uma nova parceria com a DCI em maio para proteger melhor os clientes desta última contra fraudes.

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