Rilevamento delle frodi in tempo reale utilizzando l’IA e l’apprendimento automatico

Dichiarazione del problema

Con l’aumento rapido delle applicazioni online in settori come finanza, e-commerce e social media, la frequenza e la sofisticazione dei tentativi di frode sono aumentati. Le app di e-commerce affrontano sfide come transazioni non autorizzate, creazione di account bancari falsi e attacchi guidati da bot, che portano a perdite finanziarie, danni alla reputazione e diminuzione della fiducia degli utenti.

I metodi attuali di rilevamento delle frodi spesso si basano sull’analisi post-evento, non riuscendo ad affrontare la necessità di mitigazione in tempo reale. Il problema critico è sviluppare un sistema in grado di rilevare e prevenire le frodi mentre si verificano, bilanciando le prestazioni, l’esperienza utente e la privacy dei dati.

Grafico che mostra le tendenze negli incidenti di frode e nei metodi di rilevamento dal 2015 al 2024. Illustra:

• Linea rossa – Il crescente numero di incidenti di frode nel tempo.
• Linea blu – Il plateau nell’efficacia dei metodi tradizionali di rilevamento.
• Linea verde – L’andamento al rialzo del potenziale dei sistemi di rilevamento delle frodi in tempo reale, mantenendo il passo con la crescente sofisticazione delle frodi.

Nel Regno Unito, quasi 1,4 milioni di furti sono stati attribuiti ai truffatori nel primo semestre del 2023, verificandosi a un ritmo di uno ogni 12 secondi.

Tecniche AI/ML per il Rilevamento delle Frodi in Tempo Reale

Analisi Comportamentale

L’analisi comportamentale è emersa come fondamento della rilevazione delle frodi in tempo reale nelle applicazioni di e-commerce. Le app di e-commerce possono individuare anomalie che indicano attività fraudolente analizzando i modelli di comportamento degli utenti. 

A differenza dei sistemi basati su regole statiche, l’analisi comportamentale si basa su algoritmi di apprendimento automatico e biometria comportamentale per identificare sottili deviazioni nelle azioni degli utenti, come la velocità di battitura, i pattern di tocco e le sequenze di navigazione.

Ad esempio, gli utenti legittimi seguono spesso percorsi prevedibili durante l’interazione con un’applicazione (ad esempio, accesso → ricerca → acquisto). Gli attori fraudolenti o i bot, d’altra parte, possono mostrare comportamenti erratici o eccessivamente sistematici. I sistemi di analisi comportamentale monitorano questi pattern in tempo reale, sfruttando funzionalità come:

1. Biometria comportamentale – Monitoraggio di tratti unici dell’utente come battiture, pressione del tocco o velocità di swipe
2. Analisi della sessione – Tracciamento delle azioni dell’utente durante una sessione per rilevare deviazioni dai pattern di utilizzo normali
3. Autenticazione continua – Convalida continua dell’identità dell’utente basata sui pattern comportamentali anziché affidarsi esclusivamente a un accesso una tantum

Identificazione dell’impronta del dispositivo

Il rilevamento delle impronte digitali dei dispositivi per la rilevazione delle frodi in tempo reale sfrutta le tecniche AI/ML per identificare in modo univoco i dispositivi e tracciare il loro comportamento. Estrarre sia attributi statici (come modello del dispositivo, versione del sistema operativo e risoluzione dello schermo) che caratteristiche dinamiche (come i cambiamenti degli indirizzi IP o gli orari di accesso) consente agli algoritmi di machine learning come Random Forest e XGBoost di classificare i dispositivi come legittimi o fraudolenti.

Le tecniche di rilevamento delle anomalie, come Isolation Forest e Local Outlier Factor (LOF), aiutano a identificare comportamenti insoliti dei dispositivi valutando le deviazioni dai modelli tipici. I metodi di riconoscimento dei modelli come Markov Chains e Dynamic Time Warping vengono utilizzati per analizzare la sequenza di azioni eseguite da un dispositivo, rilevando comportamenti irregolari nel tempo che potrebbero indicare una frode.

I sistemi di rilevamento delle frodi in tempo reale migliorano costantemente attraverso l’apprendimento adattivo. L’apprendimento semi-supervisionato consente ai modelli di migliorare utilizzando sia dati etichettati che non etichettati, mentre l’apprendimento per rinforzo consente ai sistemi di apprendere dai feedback e adattarsi alle nuove tattiche di frode. Queste tecniche avanzate di AI/ML consentono ai sistemi di impronte digitali dei dispositivi di evolversi in risposta alle minacce emergenti, garantendo che il rilevamento delle frodi rimanga preciso e dinamico. Combinando queste tecniche, le app di e-commerce possono rilevare dispositivi sospetti e comportamenti con elevata precisione in tempo reale, mitigando efficacemente i rischi di frode.

• XGBoost – Un algoritmo avanzato di boosting del gradiente noto per le alte prestazioni nelle attività di classificazione e regressione
• Gradient boosting – Una tecnica di apprendimento automatico che costruisce sequenzialmente alberi decisionali per correggere gli errori commessi dai modelli precedenti
• Regolarizzazione – Una tecnica utilizzata per evitare l’overfitting aggiungendo una penalità alla complessità del modello
• Potenziamento degli alberi – Il processo di rimozione di rami dagli alberi decisionali per migliorarne le prestazioni e prevenire l’overfitting
• Elaborazione in parallelo – La capacità di eseguire più calcoli contemporaneamente, accelerando la formazione del modello
• Approssimazione di secondo ordine – Un approccio di ottimizzazione che utilizza le derivate prima e seconda di una funzione di perdita per una convergenza più rapida

Valutazione del rischio in tempo reale

La valutazione del rischio in tempo reale valuta la probabilità di attività fraudolente durante una sessione utente o una transazione. Assegna un punteggio di rischio dinamico basato su modelli comportamentali, informazioni sul dispositivo, geolocalizzazione e dati storici.

Come funziona:

• Raccolta dati – Cattura le azioni dell’utente (ad es. orario di accesso, dispositivo, posizione)
• Analisi – Confronta con il comportamento normale e i pattern di frode noti
• Punteggio – Assegna un punteggio di rischio (ad es. da 0 a 100, con valori più alti che indicano un rischio maggiore)
• Azione – In base al punteggio, attiva azioni come segnalazioni, verifiche aggiuntive o bloccaggi

Verifica dei documenti con intelligenza artificiale

La verifica dei documenti basata sull’Intelligenza Artificiale automatizza i controlli sull’identità analizzando in tempo reale i documenti caricati (ad esempio, passaporti e patenti di guida). Utilizza l’OCR per estrarre i dati, convalida l’autenticità e utilizza il rilevamento della vivacità per confrontare i selfie degli utenti con le foto dei documenti di identità.

Ecco alcuni esempi di app che utilizzano l’IA per la verifica dei documenti:

• Revolut – Verifica l’identità dell’utente per la creazione dell’account e la conformità KYC
• Airbnb – Conferma le identità dell’host e degli ospiti per garantire la fiducia nella piattaforma
• Uber – Convalida le patenti di guida e le identità per le nuove registrazioni dei conducenti
• PayPal – Garantisce una registrazione sicura verificando l’identità dei clienti

Questa tecnologia migliora la sicurezza, accelera la registrazione e previene le frodi.  

Sfide di implementazione e tendenze future nella rilevazione delle frodi alimentate da IA

 

Conclusione

L’integrazione di IA e ML nelle applicazioni di e-commerce sta migliorando il rilevamento delle frodi, offrendo soluzioni in tempo reale, adattabili e altamente efficaci. Man mano che le minacce informatiche evolvono, devono evolvere anche i nostri sistemi di rilevamento. Possiamo costruire ecosistemi online più sicuri e protetti affrontando le sfide e abbracciando le tecnologie emergenti.

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