De acordo com o Cambridge Dictionary, fraude é "o crime de obter dinheiro enganando as pessoas" e hoje em dia, pode resultar em perdas milionárias e danos à reputação de empresas. Só nos EUA, em 2020, foram registrados em torno de 4,8 milhões de relatos de roubo de identidade e fraude, segundo o Insurance Information Institute.

No mesmo ano, em Portugal, dentre as mais alarmantes ameaças de cibersegurança estavam as fraudes e os golpes digitais, conforme consta no Relatório de Cibersegurança em Portugal 2021, publicado pelo Observatório de Cibersegurança do Centro Nacional de Cibersegurança.

Embora as fraudes ocorram há centenas de anos, o desenvolvimento e expansão dos processos digitais ampliou este problema. Diante disso, a fraude, hoje, pode acontecer de várias formas, como a fraude no pagamento, roubo de identidade ou phishing, com o intuito de obter dinheiro.

A evolução da tecnologia nos permite fazer uso do Machine Learning (ML), a ciência da criação e aplicação de algoritmos capazes de aprender com o passado para prevenir e detectar fraudes. Estes são os primeiros passos para assegurar a proteção de dados, pessoas e organizações.

Nesta estratégia de prevenção e detecção, o Machine Learning cria principalmente modelos de identificação a partir de dados recolhidos anteriormente para definir perfis de utilização. Esta abordagem proporcionará uma combinação de soluções adaptadas ao seu negócio para proteger as identidades digitais dos usuários e os recursos informáticos da empresa.

Como isso se aplica na prática para a detecção de fraudes?

• Definição de perfis inteligentes

O ML converte os dados recolhidos em massa e transforma a informação ambígua em formatos simples que sugerem ações aos decisores. Quanto mais usuários utilizam os sistemas, mais informação é recolhida para otimizar e recolher dados para os tornar mais precisos.

Através do percurso do usuário (com base nas suas ações mapeadas no acesso a serviços ou aplicações, por exemplo) são criados perfis inteligentes com ML, que são definidos a partir da utilização e dos comportamentos normais de navegação. Se as ações do usuário são consideradas incomuns - ou não mapeadas com os dados existentes - são então consideradas como potenciais fraudes e, então, são realizadas ações para evitar qualquer problema.   

• Criação de algoritmos

O ML cria algoritmos baseados em dados recolhidos do percurso do usuário (ou da atividade do usuário na utilização de aplicações ou serviços). Através disso, os algoritmos podem e aprendem a distinguir entre operações fraudulentas e legítimas sem levantar suspeitas aos executores das transações.

• Detectar e bloquear comportamentos perigosos

O processo de prevenção de fraudes através do Machine Learning é baseado na detecção, relato e ação em resposta aos riscos que podem ameaçar a segurança de plataformas e aplicações. O sistema previne danos de reputação e perdas monetárias através da análise de algoritmos e perfis inteligentes.

Através do ML, o sistema aprende com cada operação o que o usuário faz, desde o pagamento do aluguel e de contas, até a compra de alimentos e bens. As ações detectadas que não seguem as previsões são bloqueadas para prevenir a fraude.

Como implementar essa estratégia?

Esse modelo de previsão pode prevenir a fraude financeira através da utilização mais rápida de grandes dados através das técnicas de automatização. Com a combinação de métodos supervisionados e não supervisionados, o ML pode aprender e reconhecer novos padrões que poderiam falhar em outras abordagens à gestão de fraudes.

É possível, hoje em dia, aplicar soluções que não requerem conhecimentos técnicos e que promovem a detecção e prevenção da fraude. Em parceria com a VU Security, a ARMIS pode implementar soluções seamless que recebem informações de diferentes canais, com base na rota, horários e geolocalização do dispositivo para prevenir a fraude.

De forma a reduzir o número e os impactos de fraudes e roubos de identidade em ciberataques, a análise dos comportamentos com o ML desempenha um papel fundamental. Tal avaliação pode assegurar a redução de potenciais riscos com base no conhecimento de ML com o VU Fraud Analysis, à medida em que os seus utilizadores se registam e se autenticam em suas plataformas.

A implementação destas etapas fará com que seus clientes reconheçam que a sua informação está protegida. Ao passo que os sistemas se tornam mais ágeis e resilientes, os utilizadores sentem-se seguros para operar e se beneficiar dos serviços prestados. Reconhecer que os dados estão protegidos potencializa a confiança dos clientes!

Evite fraudes, mantenha a segurança de seu negócio.