En esta entrevista de seguridad auxiliar, Set Ruden, director senior de asesoramiento global en BioCatch, analiza cómo las instituciones financieras tratan con fraude. Explica cómo los bancos usan biometría conductual, impresiones de dispositivos e inteligencia de red para mejorar la prevención del fraude.
Rudenus habla sobre cómo la prevención del fraude va más allá de las reglas basadas en modelos de evaluación de riesgos y la detección gráfica de anomalía, y señala cómo las simulaciones del playboy para fraude y equipos rojos ayudan a fortalecer las defensas de las instituciones financieras.
¿Has visto una convulsión en fraude cruzado (por ejemplo, fraude en las redes sociales que conducen a transacciones bancarias fraudulentas) y cómo responden los bancos a estas amenazas mixtas?
Absolutamente. Aunque hay un mayor énfasis en actividades pobres que identifican la exposición entre canales en el ciclo económico reciente, este es un modelo que se ha observado en este espacio durante algún tiempo. Es especialmente sorprendente cómo el enfoque en reducir la fricción y permitir que los clientes dejen a los mismos clientes más expuestos.
Un gran ejemplo de esto en la banca es el avance del canal desde la banca en línea hasta el fraude de las tarjetas. Durante la última década, la industria ha agregado más oportunidades para que los clientes abran carteras móviles de aplicaciones de autoservicio y banca en línea/móvil, lo que nos permite dejar nuestras carteras físicas en nuestros bolsillos (o en casa) y simplemente tocar nuestro teléfono a un lector.
Si bien hace 10 años, podríamos haber luchado por imaginar cómo los malos actores podrían beneficiarse de los usuarios que agregan tarjetas de crédito a sus dispositivos móviles, hoy vemos a los estafadores que agregan nuestras cartas a sus teléfonos móviles, utilizando ambos ataques de ingeniería social (para excluirnos de nuestras contraseñas únicas).
Con respecto a las redes sociales, mover tasas de fraude más altas, los canales en los que las personas están más expuestas son los mismos donde también pasan la mayor parte del tiempo. Todos nuestros gustos y publicaciones y reanudaciones y comentarios y mensajes, junto con la popularidad de las citas en línea, nos dejaron enormemente expuestos a todo tipo de fraude. Romance, la criptoinversión (también conocida por su sinónimo más vulgar: «cerdos de cerdos»), y los fraudes laborales parecen particularmente extendidos en los canales sociales.
Para los bancos, esto se realiza mediante volúmenes Squrockecting y mayores cargas de servicio para estos tipos específicos de fraude, amenazando a equipos tensos con incidentes de resolución cada vez más grandes. Este es un círculo vicioso con el que los bancos ahora están comenzando a rotar recursos, creando equipos más complejos centrados en lo que ahora llamamos «incumplimiento de hechizo» en el fraude. Invierten en nuevos instrumentos sofisticados, como la inteligencia conductual para identificar la posible actividad de fraude en algunas regiones, como Australia, comenzaron a cooperar juntos en tiempo real para aplicar el frotamiento dirigido en las transacciones que muestran los sellos distintivos del fraude.
Los bancos dependen más de la biometría de comportamiento de tiempo real, las impresiones de dispositivos o la inteligencia de la red para detectar intentos de fraude, especialmente en los canales de banca móvil y digital?
La inteligencia del comportamiento, el dispositivo y la red se han convertido en instrumentos críticos para que las instituciones financieras sean con el fraude en este nuevo entorno de manera efectiva. Todos han traído enormes beneficios, creando las nuevas ventajas necesarias desde donde podemos adquirir nuevos puntos de datos, aplicar análisis adicionales a estos datos de datos e identificar nuevas opciones de apertura. Precisión adicional Esto proporciona instituciones financieras en la aplicación del control y mejora el porcentaje de detección y reduce la tensión de los equipos de prevención de fraude.
¿Ve una transición de sistemas basados en reglas a motores de evaluación de riesgos o detección gráfica de una anomalía en prevención de fraude?
Las reglas son excelentes y necesarias y seguirán siendo una ventaja generalizada del control táctico después de identificar un modelo emergente (más especial como medida de respuesta rápida), pero nada mejor que las opciones de modelado más al identificar estos modelos emergentes. Como tal, los modelos son la mejor primera línea de defensa para la mayoría de las instituciones, que representan aproximadamente dos tercios a tres cuartos del fraude descrito. El uso de un modelo finamente ajustado permite a los bancos arrojar una red más amplia y optimizar su señal, un porcentaje de falsos positivos y capturas. Las reglas basadas en las reglas pueden tomar el resto del fraude, elevando el porcentaje de captura y convirtiendo a la institución un propósito poco atractivo para los estafadores.
Las herramientas de análisis gráfico pueden ser excelentes al crear jaulas o grupos de malos participantes, pero esto es más intenso. Aquí es donde la caza de amenazas llamada tiende a vivir. Este es un método probado y probado y ayuda a reducir el riesgo residual, especialmente para el contador que duerme o para los «recorridos» que esperan la implementación. La mayoría de las herramientas están bastante refinadas aquí, entregando los resultados al modelo, creando así un círculo virtuoso de protección.
¿Puedes hablar con algunas mejoras recientes en las simulaciones de playbub para fraude o equipos rojos para sistemas de detección de fraude?
El libro de juegos de fraude está emergiendo como un elemento crítico realizado en términos de creación e identificación de la exposición, y esta es una de las cosas que informará la estrategia mucho antes del ataque. La ocupación de las operaciones cibernéticas, encontrar las rutas correctas para identificar brechas o más controles fieles que permiten que se distribuyan el fraude, puede informar dónde se deben aplicar controles adicionales o una mayor fricción.
Actualmente, las instituciones financieras utilizan este enfoque entre sus equipos internos con moderación. Los proveedores externos especializados en estas actividades a menudo pueden identificar mejor los objetivos y áreas más suaves de vulnerabilidad. Estos servicios también pueden ser útiles para determinar el control apropiado para cubrir un precipicio identificado en el recubrimiento.
Si tuviera que priorizar un área de inversión para mejorar la detección de fraude en los próximos 12 meses, ¿cuál sería y por qué?
En la construcción de mi propia hoja de ruta tecnológica, cuando administré una institución financiera líder, descubrí que la inteligencia conductual era obligatoria en mi pila tecnológica. La integración de las defensas basadas en el comportamiento en los sistemas de gestión de fraude empresarial, asegurando que estén recolectando emisiones en dispositivos y redes, fue el resultado de cambiar el juego. Esto nos dio la postura defensiva correcta, nos permitió cumplir con las amenazas emergentes, dejarnos ágiles en nuestra aplicación a nuevos controles cuando fuera necesario, y fue la clave de nuestro rebote de una crisis a la estabilidad. Sin control del comportamiento, continuaríamos luchando.
