La question de la sécurité est cruciale pour chaque entreprise traitant des données. Les outils modernes permettent aux attaquants d'imiter avec succès le comportement d'un utilisateur ordinaire. Les mécanismes de protection ne parviennent pas toujours à détecter et à stopper les tentatives d'accès non autorisé. En conséquence, on assiste à des fuites d'informations, des vols de fonds sur les comptes bancaires et d'autres désagréments.
Une solution à ce problème a été proposée par une entreprise espagnole , qui utilise l'apprentissage profond et la biométrie comportementale pour détecter les activités frauduleuses dans le secteur bancaire, propose un système intelligent. Récemment, elle a obtenu 11 millions de dollars d'investisseurs pour étendre sa plateforme.
Fondée en 2010 à Madrid, Buguroo s'efforce de démasquer les fraudeurs tentant d'imiter le comportement des véritables détenteurs de compte. En utilisant des algorithmes d'apprentissage profond basés sur des réseaux neuronaux, la société acquiert des informations sur ce à quoi ressemble une session bancaire standard. Grâce à une technologie de détection et de prévention des fraudes combinant biométrie comportementale, détection de logiciels malveillants et évaluation des appareils, la plateforme détecte plus efficacement les menaces potentielles provenant des cybercriminels et des bots.
Les fraudeurs peuvent utiliser de nombreuses méthodes pour contourner les processus d'authentification : logiciels malveillants d'accès à distance (chevaux de Troie), outils de capture de formulaires, injections web, etc. Les représentants de Buguroo affirment que leur solution est capable de détecter des scénarios malveillants précédemment inconnus que l'utilisateur final pourrait utiliser dans une application mobile ou un navigateur. Cela signifie que la plateforme peut s'adapter à de nouvelles méthodes qui ne figurent pas encore sur les listes noires.
Principe de fonctionnement
Buguroo détecte les tentatives de fraude en analysant les modèles historiques et en classifiant chaque session de connexion ultérieure sur la base de ces données. La plateforme collecte de nombreux schémas comportementaux. En particulier, elle prend en compte la taille du doigt et la pression sur l'écran (sur les appareils à écran tactile), la vitesse de frappe et l'aisance, les mouvements de la souris et la position du gyroscope. Par la suite, ces données sont utilisées lors de l'analyse comportementale lorsque l'intrus tente de se connecter.
Comment cela fonctionne-t-il en pratique ? Supposons qu'un client bancaire utilise habituellement la barre de défilement verticale sur le côté de son navigateur pour naviguer, tout en saisissant les données de son compte avec la partie latérale de son clavier. Mais ensuite, le système remarque que lors d'une session, le client utilise la molette de sa souris et la rangée numérique horizontale en haut du clavier. Cela pourrait être un signe que quelqu'un d'autre essaie d'accéder au compte.
En utilisant une analyse croisée des informations provenant de différents canaux, le système est capable de détecter des anomalies qui surviennent lors d'activités frauduleuses, permettant ainsi une identification précoce de telles attaques.
Espace de travail BugFraud
Le service Buguroo traite également des opérations frauduleuses avec des nouveaux comptes (NAF), c'est-à-dire lorsque un nouveau compte bancaire ou une carte de crédit est ouvert en utilisant des données d'identité volées. Il propose également une assistance pour identifier les fraudeurs déjà actifs dans le système bancaire. Pour cela, l'entreprise propose la solution Fraudster Hunter, qui fait partie de sa plateforme principale BugFraud. Cette solution est initialement conçue pour identifier les infracteurs qui ont déjà pénétré dans la banque. Il est important de noter que BugFraud est disponible dans différentes options de déploiement. Les clients peuvent choisir un cloud privé virtuel, basé sur SaaS ou un déploiement local.
En surveillant en permanence l'activité des utilisateurs, des appareils, des réseaux et des sessions, Buguroo recueille des informations sur les méthodes des fraudeurs, créant un « cyberprofil » unique pour chaque utilisateur, une ADN numérique construite à l'aide de milliers de paramètres liés à la biométrie comportementale du client (y compris les mouvements de smartphone et de souris, les frappes au clavier, le profilage des dispositifs, la géolocalisation et les enregistrements de logiciels malveillants), qui reconnaît avec une précision de 99,2 %. L'efficacité de la solution est confirmée par des experts. En 2018 et 2019, la société a été reconnue comme lauréate du prix « Produit de l'année pour la prévention de la fraude » par une organisation indépendante. .
Prix du lauréat
Situation sur le marché
À ce jour, Buguroo protège plus de 50 millions de clients en Europe et en Amérique latine lors de la fourniture de services financiers, de la connexion à la déconnexion de l'utilisateur. Avec 11 millions de dollars supplémentaires en banque, la société prévoit d'élargir sa présence mondiale dans de nouvelles régions, y compris aux États-Unis, au Royaume-Uni, en France et en Allemagne.
Cependant, Buguroo n'est pas la seule entreprise à travailler dans le domaine du suivi de la biométrie comportementale dans les banques. La société israélienne , offrant des services similaires, a reçu 30 millions de dollars d'investissements l'année précédente. Ces chiffres montrent qu'il existe une demande réelle pour ce type de technologie.
Cependant, Buguroo assure que sa solution se distingue des autres. Par exemple, les algorithmes avancés de biométrie comportementale bugFraud détectent les anomalies dans le comportement des clients de la manière la plus rapide et la plus précise possible par rapport à d'autres solutions proposées par des concurrents. De plus, la solution de la société crée un profil unique pour chaque utilisateur et le compare aux sessions précédentes du même utilisateur, tandis que d'autres services comparent le profil avec un plus large groupe de comportements « bons » et « mauvais ». Cette différence est cruciale, car théoriquement, les fraudeurs peuvent apprendre à quoi ressemble un comportement « bon » lors de l'inscription ou de la connexion à un site bancaire. Mais il est quasiment impossible pour un malfaiteur de connaître les caractéristiques comportementales spécifiques des utilisateurs individuels qu'ils tentent d'imiter.
Se référant aux données , Buguroo indique qu'environ un tiers de tous les cas de fraude dans les services bancaires en ligne sont liés à des comptes supposément légitimes qui sont en réalité contrôlés par des fraudeurs. La solution de l'entreprise (Fraudster Hunter) aidera à identifier ces profils, rendant la vie plus difficile pour les cybercriminels.
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Source : habr.com
