Цифровое мошенничество — это огромный пласт вредоносной деятельности в интернете. Оно наносит ущерб всему онлайн-бизнесу и обычным пользователям. Кто-то страдает от него в меньшей степени, кто-то — в большей. События за последние несколько лет подстегнули злоумышленников на увеличение числа кибератак: кража персональных данных, фишинговые ресурсы, кликфрод — и это только малый список того, на что способны хакер-группы в погоне за наживой.
Владельцы корпоративных сайтов, интернет-магазинов, онлайн-банкинга могут сократить риск фрода, если будут использовать в своих системах кибербезопасности стратегии по типу предикативной аналитики с помощью ИИ и машинного обучения.
Что это такое, как это может помочь бизнесу, расскажем в этой статье.
Что такое предикативная аналитика
Предикативная аналитика (англ. risk intelligence), она же прогнозная, в рамках борьбы с онлайн-мошенничеством — метод анализа, при котором в режиме реального времени алгоритм выявляет уязвимости и другие слабые места устройства, системы, ресурса, приложения и т. д. Все полученные сигналы позволяют командам и сервисам кибербезопасности незамедлительно принимать меры для блокировки действий злоумышленников прежде, чем те успеют нанести ущерб.
Это также означает, что специалистам не нужно накапливать опыт для борьбы с вредоносным поведением пост-фактум. Вместо этого они могут сосредоточиться на упреждающем принятии решений, связанных с уровнем риска на платформе.
Алгоритмы самых простых и примитивных решений по борьбе с мошенничеством могут вести себя чересчур агрессивно и блокировать устройства даже по самым малейшим признакам машинной или вредоносной деятельности. Даже если это будет реальный пользователь, а не бот.
Однако, используя информацию о спрогнозированных рисках, они получают более детальное представление и могут откалибровать свои алгоритмы в соответствии с конкретной устойчивостью к риску. Предикативная риск-аналитика — это ключевая стратегия для компаний, которые хотят понять, какие уязвимости содержит их ресурс и какие ее элементы находятся под угрозой мошеннических атак.
С помощью анализа рисков компании могут определять паттерны и кластеры мошеннического поведения и выявлять связи между устройствами и пользователями. Такой подход позволяет в индивидуальном порядке определить для каждой отдельной платформы или ресурса тип мошенничества и возможные применяемые злоумышленниками схемы и технологии.
Собранные аналитические данные могут показать потенциальные вредоносные программы, оценку доверия, которая решает, можно ли доверять сеансу с конкретного устройства, и точное определение момента, когда пользователи начинают проявлять мошенническое поведение.
Например, если мошенник использовал клоны приложений и нагон ботов для создания нескольких поддельных аккаунтов и злоупотребления промокодами. В этом случае алгоритм «risk intelligence» в режиме реального времени сообщит, что одно и то же устройства используется для доступа к тысячам аккаунтов. Кроме того, он покажет, что использовались клоны приложений и боты. Эта информация позволит компаниям решить, требуется ли блокировка доступа пользователю с данного устройства к платформе и своим аккаунтам.
Примеры использования предикативной аналитики в онлайн-бизнесе
Покупки в интернет-магазине
Предикативная, или прогнозная, аналитика в рамках борьбы с финансовым мошенничеством позволяет отслеживать поведение покупателей. В этом случае компании могут изучать привычки пользователей и выявлять потенциальных мошенников. Например, мошенническими действиями могут считаться случаи, когда с одной и той же банковской карты совершается одновременно большое количество покупок.
Мониторинг деятельности сотрудников
Анализ рисков можно использовать для обнаружения любого подозрительного поведения среди сотрудников. К примеру, это могут быть сомнительные входы в систему, переводы крупных сумм и т. д. Если компания использует предикативную аналитику, то она позволяет предупредить такую активность.
Проверка финансовых процессов
Также прогнозирование рисков может использоваться для обнаружения любой необычной активности в финансовых процессах и системах компании. Отделы безопасности могут отслеживать транзакции и счета на предмет нарушений и быстро обнаруживать любые признаки мошенничества для принятия соответствующих мер.
Кросс-платформенность для сбора метрик
Как только пользователь загружает страницу сайта в браузере или запускает мобильное приложение, специальный веб-сниппет или SDK начинает собирать все метрики (поведение, геоположение, ID, длительность визита и т. д.). Так система накапливает все анонимные параметры устройств конечного пользователя с анализом его поведения.
На основе массива данных вычленяются кластеры с признаками естественного или мошеннического поведения. Внедрение систем анализа и сбора данных используется банками, платежными системами, интернет-магазинами и даже государственными ресурсами.
Веб-сниппет и мобильный SDK формируют и сопоставляют данные о поведении пользователей и их устройствах при взаимодействии с ресурсом или приложением и выявляют широкий спектр кросс-платформенной мошеннической активности, в том числе и атаки на сторонние ресурсы, которые наиболее уязвимы для CNP-атак (то есть с банковскими картами без их фактического присутствия — card not present), например интернет-магазины. Также это помогает обнаруживать признаки скомпрометированных устройств и других данных для формирования профилей каждого сеанса.
Почему стоит использовать стратегию прогнозирования рисков для борьбы с фродом
Объем мобильного трафика в интернете с 2011 по 2021 год вырос в 300 раз, согласно исследованию компании Ericsson. За период пандемии количество интернет-транзакций значительно возросло. Кроме того, многие компании перешли в онлайн-режим. В связи с этим увеличилось и количество атак со стороны мошенников.
Например, ущерб от мошенничества с рекламой в 2022 году составил 83 млрд долларов. Эксперты полагают, что в 2023 году он увеличится до 100 млрд долларов.
Злоумышленники также находят новые и более изощренные технологии и способы обмана рекламодателей, владельцев ресурсов, систем и площадок, а также рядовых пользователей. Например, они уже просочились в метавселенную и обманывают рекламодателей даже там.
Они способны обходить предпринимаемые компаниями меры безопасности для борьбы с мошеннической активностью, используя ряд вредоносных инструментов. Это затрудняет кластеризацию пользователей и их метрик, которые показывают, кто посещает сайт — мошенник (бот) или же целевой посетитель.
Чтобы снизить уровень мошенничества, компаниям стоит проявить инициативу и внедрить решения для предотвращения атак на свои платформы или цифровую рекламу. В этом случае не обойтись без алгоритмов, которые используют машинное обучение и предикативную аналитику.
Анализ потенциальных рисков позволит компаниям останавливать, то есть блокировать, злоумышленников до того, как они смогут нанести какой-либо ущерб. Ведь один неудачный или вовсе негативный опыт работы пользователя с платформой может подорвать его доверие и заставить уйти к конкурентам.
Оперативная информация о рисках также повысит доверие владельцев ресурсов к своим пользователям. Чем меньше потенциальных или фактических вредоносных атак, тем выше качество трафика и аудитории. Используя прогнозную аналитику, компании смогут знать, каким посетителям ресурса доверять, а каких — не допускать к своим ресурсам.
Преимущества предикативной аналитики в борьбе с мошенниками
Анализ рисков с помощью ИИ стал важным инструментом в борьбе с мошенничеством. Он позволяет оптимизировать работу с маркетинговыми каналами и собственными ресурсами. Кроме того, достижения в области искусственного интеллекта создают новые способы проведения расследований цифрового мошенничества, облегчая аналитику и выявление потенциального вредоносного поведения.
Предикативная аналитика может использоваться для анализа данных, таких как финансовые отчеты, фрод в рекламе и социальных сетях, а также для создания непосредственно самих моделей прогнозирования. Благодаря такому алгоритму специалисты в области кибербезопасности могут выявлять подозрительные действия, которые могут говорить о мошенничестве.
Используя алгоритмы машинного обучения, эксперты могут анализировать большие объемы данных и выявлять закономерности или аномалии, которые могут свидетельствовать о мошеннической активности. Однако, как и любой другой инструмент анализа больших объемов данных, алгоритм также имеет свои ограничения.
Например, он может быть недостаточно точным в случаях, когда данные были собраны не в полном объеме или модель прогнозирования была создана на основе ограниченного набора данных. Также данная аналитика может потребовать значительных затрат на обучение модели и разработку алгоритмов.
Тем не менее, предикативная аналитика и машинное обучение может сократить время и затраты, связанные с расследованиями мошеннических атак. Алгоритм позволяет быстро и точно выявлять подозрительные действия и транзакции. Кроме того, анализ рисков может помочь специалистам избежать агрессивной блокировки пользователей по малейшим признакам, совпадающим с мошенническим поведением.
В целом, предикативная аналитика является эффективным инструментом для выявления потенциальных рисков ресурса или системы и принятия обоснованных решений.
Как сервис Botfaqtor и МО помогают бороться с мошенничеством с рекламой
Наш сервис кибербезопасности для блокировки бот-трафика проверяет запросы с каждого устройства посетителя сайта. Накопленные мошеннические и естественные паттерны позволяют определять, является ли посещение естественным и уникальным или же перед нами бот и автоматизированная активность.
Блокировка ботов и мошенников — ключевая функция сервиса Botfaqtor. Алгоритм с машинным обучением и прогнозированием рисков в режиме реального времени проверяет пользователей, которые переходят по рекламе или посещают сайт из поиска или с других ресурсов, по сотням технических и поведенческих параметров. Боты блокируется, сомнительные площадки и другие собранные данные формируются в виде отчета.
Поскольку злоумышленники становятся все более изощренными и используют усовершенствованные технологии, крайне важно, чтобы вы и ваши решения по кибербезопасности опережали мошенников. Это позволит остановить мошенников до того, как они смогут нанести какой-либо ущерб.
Узнайте больше о сервисе блокировки ботов и недействительного трафика Botfaqtor. Защитите свои рекламные кампании в Яндекс Директ и Google Ads. А еще у нас есть Антибот для сайта. Зарегистрируйтесь и тестируйте сервис в течение 7 дней — это БЕСПЛАТНО.
