Die Sicherheitsfrage ist für jedes Unternehmen, das mit Daten arbeitet, von zentraler Bedeutung. Moderne Tools ermöglichen es Angreifern, das Verhalten eines normalen Benutzers erfolgreich zu imitieren. und die Schutzmechanismen erkennen nicht immer unautorisierte Zugriffsversuche. Das Ergebnis sind Datenlecks, Diebstähle von Geldern von Bankkonten und andere Unannehmlichkeiten.
Eine Lösung für dieses Problem hat das spanische Unternehmen , das maschinelles Lernen und verhaltensbiometrische Technologien zur Identifizierung betrügerischer Aktivitäten im Bankensektor einsetzt, bietet ein intelligentes System an. Kürzlich erhielt es von Investoren 11 Millionen US-Dollar zur Erweiterung seiner Plattform.
Gegründet im Jahr 2010 in Madrid, hat sich Buguroo zum Ziel gesetzt, Betrüger zu identifizieren, die versuchen, das Verhalten legitimer Kontoinhaber nachzuahmen. Durch den Einsatz von Deep-Learning-Algorithmen auf Basis neuronaler Netze sammelt das Unternehmen Daten darüber, wie eine normale Sitzung mit einem Bankkonto aussieht. Mithilfe einer Betrugsbekämpfungstechnologie, die verhaltensbiometrische Verfahren, die Erkennung von Malware und Geräteevaluation kombiniert, identifiziert die Plattform potenzielle Bedrohungen durch Cyberkriminelle und Bots erfolgreicher.
Betrüger können eine Vielzahl von Methoden verwenden, um Authentifizierungsprozesse zu umgehen: von Fernzugriffs-Malware (Trojanern) über Formularabfangwerkzeuge bis hin zu Web-Injektionen usw. Vertreter von Buguroo geben an, dass ihre Lösung in der Lage ist, zuvor unbekannte schädliche Skripte zu erkennen, die der Endbenutzer in mobilen Anwendungen oder im Browser verwendet. Das bedeutet, dass die Plattform sich an neue Methoden anpassen kann, die noch nicht auf den schwarzen Listen stehen.
Funktionsweise
Buguroo erkennt, wann Betrugsversuche unternommen werden, indem historische Muster analysiert und jede nachfolgende Anmeldung auf der Grundlage dieser Daten klassifiziert wird. Die Plattform sammelt eine Vielzahl von Verhaltensmustern. Insbesondere werden Fingerabdruckgröße und Druck auf den Bildschirm (bei Touchscreen-Geräten), Schreibgeschwindigkeit und Flüssigkeit, Mausbewegungen sowie die Position des Gyroskops berücksichtigt. Diese Daten werden anschließend bei der Verhaltensanalyse verwendet, wenn ein Angreifer versucht, auf das System zuzugreifen.
Wie funktioniert das in der Praxis? Angenommen, ein Bankkunde nutzt normalerweise die vertikale Bildlaufleiste an der Seite seines Browsers zur Navigation und gibt seine Kontodaten über die seitliche Tastatur ein. Doch dann bemerkt das System, dass der Kunde in einer Sitzung das Mausrad und die horizontale Zahlenleiste oben auf der Tastatur benutzt. Das könnte ein Hinweis darauf sein, dass jemand anderes versucht, auf das Konto zuzugreifen.
Durch die Kreuzanalyse von Informationen aus verschiedenen Quellen kann das System Anomalien erkennen, die bei betrügerischen Aktivitäten auftreten, und solche Angriffe im Voraus identifizieren.
BugFraud Arbeitsbereich
Der Service Buguroo befasst sich auch mit betrügerischen Aktivitäten bei neuen Konten (NAF), d. h. wenn ein neues Bankkonto oder eine Kreditkarte mit gestohlenen Kontodaten eröffnet wird. Außerdem bietet er Unterstützung bei der Identifizierung von Betrügern, die bereits im Bankwesen tätig sind. Zu diesem Zweck bietet das Unternehmen die Lösung Fraudster Hunter an, ein Teil seiner Hauptplattform BugFraud. Die Lösung ist ursprünglich darauf ausgelegt, Eindringlinge zu identifizieren, die bereits in die Bank eingedrungen sind. Es ist wichtig zu beachten, dass BugFraud in verschiedenen Bereitstellungsvarianten verfügbar ist. Kunden können zwischen einem virtuellen auf SaaS-Basis oder der lokalen Bereitstellung wählen.
Durch stetige Überwachung der Aktivitäten von Nutzern, Geräten, Netzwerken und Sitzungen sammelt Buguroo Informationen über die Methoden von Betrügern und erstellt ein einzigartiges „Cyber-Profil“ für jeden Nutzer, eine digitale DNA, die auf Tausenden von Parametern der verhaltensbiometrischen Daten des Kunden basiert (einschließlich Smartphone- und Mausbewegungen, Tasteneingaben, Geräteeigenschaften, Geolokalisierung und Informationen über Schadsoftware) und mit einer Genauigkeit von 99,2 % erkannt wird. Die Wirksamkeit der Lösung wird von Experten bestätigt. 2018 und 2019 wurde das Unternehmen von einer unabhängigen Organisation in der Kategorie „Produkt des Jahres zur Betrugsprävention“ ausgezeichnet. .
Preis für den Gewinner
Marktsituation
Bereits jetzt schützt Buguroo über 50 Millionen Kunden in Europa und Lateinamerika, die Finanzdienstleistungen in Anspruch nehmen, vom Zeitpunkt des Logins bis zum Logout des Nutzers. Mit weiteren 11 Millionen Dollar in der Kasse plant das Unternehmen, seine globale Präsenz in neuen Regionen, einschließlich der USA, Großbritannien, Frankreich und Deutschland, auszubauen.
Dabei ist Buguroo nicht das einzige Unternehmen, das im Bereich der verhaltensbiometrischen Überwachung in Banken tätig ist. Das israelische Unternehmen , das ähnliche Dienstleistungen anbietet, erhielt ein Jahr zuvor 30 Millionen Dollar Investitionen. Diese Zahlen belegen die tatsächliche Nachfrage nach solchen Technologien.
Dennoch versichert Buguroo, dass seine Lösung sich von anderen unterscheidet. So erkennen beispielsweise die verbesserten Algorithmen der verhaltensbiometrischen Technologie bugFraud Abweichungen im Verhalten von Kunden schneller und präziser als andere Lösungen, die von Wettbewerbern angeboten werden. Darüber hinaus erstellt die Lösung des Unternehmens ein einzigartiges Profil für jeden Nutzer und vergleicht es mit früheren Sitzungen desselben Nutzers, während andere Dienste das Profil mit einem breiteren Cluster von „guten“ und „schlechten“ Verhaltensweisen vergleichen. Dies ist ein wichtiges Unterscheidungsmerkmal, da Betrüger theoretisch herausfinden könnten, wie „gutes“ Verhalten aus Sicht der Registrierung oder des Zugangs zu Bank-Webseiten aussieht. Aber es ist für einen Angreifer fast unmöglich, die spezifischen Verhaltensmerkmale einzelner Nutzer, denen sie nachahmen wollen, zu erkennen.
Laut Daten , Buguroo weist darauf hin, dass etwa ein Drittel aller Betrugsfälle im Online-Banking mit Konten von vermeintlich legitimen Kunden zu tun hat, die tatsächlich von Betrügern kontrolliert werden. Die Lösung des Unternehmens (Fraudster Hunter) hilft, solche Profile zu identifizieren und erschwert es Cyberkriminellen, ihre Aktivitäten auszuüben.
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Quelle: habr.com
