La cuestión de la seguridad es una preocupación importante para cada empresa que trabaja con datos. Las herramientas modernas permiten a los delincuentes imitar con éxito la actividad de un usuario común. Y los mecanismos de protección no siempre reconocen y detienen los intentos de acceso no autorizado. Como resultado, ocurren filtraciones de información, robos de fondos de cuentas bancarias y otros problemas.
Su solución a este problema fue propuesta por la empresa española , que utiliza aprendizaje profundo y biometría conductual para detectar actividades fraudulentas en el sector bancario, ofrece un sistema inteligente. Recientemente recibió $11 millones de inversores para expandir su plataforma.
Fundada en 2010 en Madrid, Buguroo busca identificar a los estafadores que intentan imitar el comportamiento de los propietarios legítimos de cuentas. Utilizando algoritmos de aprendizaje profundo basados en redes neuronales, la empresa obtiene información sobre cómo se ve una sesión normal de uso de una cuenta bancaria. Mediante el uso de tecnología para la detección y prevención de fraudes, que combina biometría conductual, detección de malware y evaluación de dispositivos, la plataforma identifica con mayor éxito las amenazas potenciales de delincuentes cibernéticos y bots.
Los delincuentes pueden utilizar múltiples métodos para eludir los procesos de autenticación: como malware para acceso remoto (troyanos), herramientas de captura de formularios, inyecciones web, etc. Los representantes de Buguroo afirman que su solución puede detectar scripts maliciosos desconocidos que el usuario final utiliza en una aplicación móvil o en un navegador. Esto significa que la plataforma puede adaptarse a nuevos métodos que aún no han sido añadidos a las listas negras.
Principio de funcionamiento.
Buguroo determina cuándo se llevan a cabo intentos de fraude analizando patrones históricos y clasificando cada sesión de inicio de sesión subsiguiente en función de esos datos. La plataforma recopila múltiples patrones de comportamiento. En particular, considera el tamaño del dedo y la presión sobre la pantalla (en dispositivos con pantalla táctil), la velocidad de escritura y la fluidez, los movimientos del ratón y la posición del giroscopio. Posteriormente, estos datos se utilizan para analizar el comportamiento cuando un intruso intenta acceder al sistema.
¿Cómo funciona esto en la práctica? Supongamos que un cliente de banco normalmente utiliza la barra de desplazamiento vertical en el lado de su navegador para navegar, y que introduce los datos de su cuenta utilizando la parte lateral del teclado. Pero luego el sistema observa que en una sesión el cliente utiliza la rueda de desplazamiento de su ratón y la barra numérica horizontal en la parte superior del teclado. Esto podría ser un indicio de que alguien más está intentando acceder a la cuenta.
Utilizando análisis cruzado de información de diferentes canales, el sistema puede detectar anomalías que surgen durante actividades fraudulentas, lo que permite reconocer estos ataques con anticipación.
Espacio de trabajo BugFraud
El servicio Buguroo también se ocupa de operaciones fraudulentas con nuevas cuentas (NAF), es decir, cuando se abren nuevas cuentas bancarias o tarjetas de crédito utilizando datos de acceso robados. Y también ofrece asistencia en la identificación de defraudadores que ya operan en el sistema bancario. Para ello, la empresa ofrece la solución Fraudster Hunter, que es parte de su plataforma principal BugFraud. La solución está inicialmente enfocada en identificar a los intrusos que ya han penetrado en el banco. Es importante señalar que BugFraud está disponible en varias opciones de implementación. Los clientes pueden elegir entre nube privada virtual basado en SaaS.
Al monitorear constantemente la actividad de los usuarios, dispositivos, redes y sesiones, Buguroo recopila información sobre los métodos de los estafadores, creando un "ciberperfil" único para cada usuario, un ADN digital construido utilizando miles de parámetros relacionados con la biometría conductual del cliente (incluyendo movimientos de smartphone y ratón, pulsaciones de teclas, perfilado de dispositivos, geolocalización y registros de malware), que se reconoce con una precisión del 99,2%. La eficacia de la solución ha sido validada por expertos. En 2018 y 2019, la compañía fue reconocida como ganadora en la categoría de "Producto del año en prevención de fraude" por una organización independiente. .
Premio al ganador
Situación del mercado
Actualmente, Buguroo protege a más de 50 millones de clientes en Europa y América Latina en la prestación de servicios financieros desde el inicio hasta la salida del usuario del sistema. Con otros 11 millones de dólares en el banco, planea expandir su presencia global en nuevas regiones, incluidos EE. UU., Reino Unido, Francia y Alemania.
Sin embargo, Buguroo no es la única empresa que opera en el seguimiento de la biometría conductual en los bancos. La israelí , que ofrece servicios similares, obtuvo 30 millones de dólares en inversiones un año antes. Estas cifras muestran la existencia de una demanda real de este tipo de tecnologías.
Sin embargo, Buguroo asegura que su solución es diferente a las demás. Por ejemplo, los algoritmos avanzados de biometría conductual bugFraud detectan desviaciones en el comportamiento de los clientes de la manera más rápida y precisa en comparación con otras soluciones ofrecidas por los competidores. Además, la solución de la compañía crea un perfil único para cada usuario y lo compara con sesiones anteriores del mismo usuario, mientras que otros servicios comparan el perfil con un clúster más amplio de comportamientos "buenos" y "malos". Esta diferencia es importante, ya que teóricamente, los estafadores pueden aprender cómo se ve un comportamiento "bueno" en términos de registro o inicio de sesión en un sitio bancario. Pero es casi imposible para un delincuente conocer las características de comportamiento específicas de los usuarios individuales a los que intentan imitar.
Citando datos de , Buguroo señala que aproximadamente un tercio de todos los casos de fraude en la banca en línea están relacionados con cuentas que supuestamente pertenecen a clientes legítimos, pero que en realidad están controladas por estafadores. La solución de la empresa (Fraudster Hunter) ayudará a identificar esos perfiles, complicando la vida a los ciberdelincuentes.
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Fuente: habr.com
