Détection de fraude en temps réel utilisant l’IA et l’apprentissage automatique

Énoncé du problème

Avec l’augmentation rapide des applications en ligne dans des industries telles que la finance, le commerce électronique et les médias sociaux, la fréquence et la sophistication des tentatives de fraude ont explosé. Les applications de commerce électronique sont confrontées à des défis tels que les transactions non autorisées, la création de faux comptes bancaires et les attaques pilotées par des robots, entraînant des pertes financières, des dommages à la réputation et une baisse de la confiance des utilisateurs.

Les méthodes actuelles de détection de la fraude reposent souvent sur une analyse post-événementielle, ne parvenant pas à répondre au besoin de mitigation en temps réel. Le problème crucial est de développer un système capable de détecter et de prévenir la fraude au fur et à mesure qu’elle se produit, tout en équilibrant les performances, l’expérience utilisateur et la confidentialité des données.

Graphique montrant les tendances en matière d’incidents de fraude et de méthodes de détection de 2015 à 2024. Il illustre :

• Ligne rouge – L’augmentation du nombre d’incidents de fraude au fil du temps.
• Ligne bleue – Le plateau dans l’efficacité des méthodes de détection traditionnelles.
• Ligne verte – La tendance à la hausse du potentiel des systèmes de détection de la fraude en temps réel, suivant le rythme de la sophistication croissante de la fraude.

Au Royaume-Uni, près de 1,4 million de vols ont été attribués à des fraudeurs au cours du premier semestre de 2023, se produisant à un rythme d’une toutes les 12 secondes.

Techniques d’IA/ML pour la détection de fraude en temps réel

Analytics comportemental

L’analyse comportementale est devenue un pilier de la détection de fraude en temps réel dans les applications de commerce électronique. Les applications de commerce électronique peuvent détecter les anomalies indiquant une activité frauduleuse en analysant les schémas de comportement des utilisateurs. 

Contrairement aux systèmes basés sur des règles statiques, l’analyse comportementale repose sur des algorithmes d’apprentissage automatique et des biométriques comportementales pour identifier les écarts subtils dans les actions des utilisateurs, tels que la vitesse de frappe, les motifs tactiles et les séquences de navigation.

Par exemple, les utilisateurs légitimes suivent souvent des chemins prévisibles lorsqu’ils interagissent avec une application (par exemple, connexion → recherche → achat). En revanche, les acteurs frauduleux ou les robots peuvent présenter un comportement erratique ou excessivement systématique. Les systèmes d’analyse comportementale surveillent ces schémas en temps réel, en exploitant des fonctionnalités telles que:

1. Biométriques comportementales – Surveillance des traits uniques des utilisateurs tels que les frappes, la pression tactile ou la vitesse de balayage
2. Analyse de session – Suivi des actions des utilisateurs pendant une session pour détecter les écarts par rapport aux schémas d’utilisation normaux
3. Authentification continue – Validation continue de l’identité de l’utilisateur en fonction des schémas de comportement au lieu de se fier uniquement à une connexion unique

Empreinte numérique de l’appareil

La détection de fraudes en temps réel par empreinte numérique de périphérique exploite des techniques IA/ML pour identifier de manière unique les périphériques et suivre leur comportement. En extrayant à la fois des attributs statiques (comme le modèle du périphérique, la version du système d’exploitation et la résolution de l’écran) et des caractéristiques dynamiques (comme les changements d’adresse IP ou les heures de connexion), des algorithmes d’apprentissage automatique comme les Forêts aléatoires et XGBoost classent les périphériques comme légitimes ou frauduleux.

Les techniques de détection d’anomalies, telles que la Forêt d’Isolation et le Facteur Local d’Outlier (LOF), aident à identifier les comportements inhabituels des périphériques en évaluant les écarts par rapport aux schémas habituels. Les méthodes de reconnaissance de motifs comme les Chaînes de Markov et le Déroulement Temporel Dynamique sont utilisées pour analyser la séquence des actions effectuées par un périphérique, détectant les comportements irréguliers au fil du temps qui pourraient indiquer une fraude.

Les systèmes de détection de fraudes en temps réel s’améliorent continuellement grâce à l’apprentissage adaptatif. L’apprentissage semi-supervisé permet aux modèles de s’améliorer en utilisant à la fois des données étiquetées et non étiquetées, tandis que l’apprentissage par renforcement permet aux systèmes d’apprendre des retours d’information et de s’adapter à de nouvelles tactiques de fraude. Ces techniques avancées d’IA/ML permettent aux systèmes d’empreinte digitale de périphérique d’évoluer en réponse aux menaces émergentes, garantissant que la détection de fraudes reste précise et dynamique. En combinant ces techniques, les applications de commerce électronique peuvent détecter les périphériques et les comportements suspects avec une grande précision en temps réel, atténuant efficacement les risques de fraude.

• XGBoost – Un algorithme avancé de renforcement de gradient connu pour ses performances élevées dans les tâches de classification et de régression.
• Gradient boosting – Une technique d’apprentissage automatique qui construit séquentiellement des arbres de décision pour corriger les erreurs commises par les modèles précédents
• Régularisation – Une technique utilisée pour éviter le surajustement en ajoutant une pénalité à la complexité du modèle
• Élagage d’arbre – Le processus de suppression de branches des arbres de décision pour améliorer les performances et éviter le surajustement
• Processing parallèle – La capacité à effectuer plusieurs calculs à la fois, accélérant ainsi l’entraînement du modèle
• Approximation du second ordre – Une approche d’optimisation qui utilise à la fois les première et deuxième dérivées d’une fonction de perte pour une convergence plus rapide

Évaluation du risque en temps réel

L’évaluation du risque en temps réel évalue la probabilité d’activité frauduleuse pendant une session utilisateur ou une transaction. Elle attribue un score de risque dynamique basé sur les comportements, les informations sur l’appareil, la géolocalisation et les données historiques.

Comment ça marche:

• Collecte de données – Capture les actions de l’utilisateur (par exemple, heure de connexion, appareil, emplacement)
• Analyse – Compare avec le comportement normal et les schémas de fraude connus
• Score – Attribue un score de risque (par exemple, 0-100, les valeurs plus élevées indiquant un risque plus élevé)
• Action – En fonction du score, déclenche des actions telles que le signalement, la vérification supplémentaire ou le blocage

Vérification de documents avec l’IA

La vérification de document pilotée par l’IA automatise les contrôles d’identité en analysant les pièces d’identité téléchargées (par exemple, passeports et permis de conduire) en temps réel. Elle utilise la ROC pour extraire les données, valide l’authenticité et utilise la détection de vie pour faire correspondre les selfies des utilisateurs avec les photos d’identité.

Voici des exemples d’applications qui utilisent l’IA pour la vérification de documents :

• Revolut – Vérifie l’identité de l’utilisateur pour la création de compte et la conformité KYC
• Airbnb – Confirme l’identité de l’hôte et du client pour assurer la confiance sur la plateforme
• Uber – Valide les permis de conduire et les identités pour les nouvelles inscriptions de conducteurs
• PayPal – Assure une intégration sécurisée en vérifiant les identifiants des clients

Cette technologie renforce la sécurité, accélère l’intégration et prévient la fraude.    

Défis de mise en œuvre et tendances futures en matière de détection de fraude alimentée par l’IA

 

Conclusion

L’intégration de l’IA et du ML dans les applications de commerce électronique améliore la détection de la fraude, offrant des solutions en temps réel, adaptatives et très efficaces. À mesure que les menaces cybernétiques évoluent, nos systèmes de détection doivent également évoluer. Nous pouvons construire des écosystèmes en ligne plus sûrs et plus sécurisés en relevant les défis et en adoptant les technologies émergentes.

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