Real-Time Fraude Detectie Met Behulp Van AI en Machine Learning

Probleemstelling

Met de snelle toename van online applicaties in sectoren zoals financiën, e-commerce en sociale media, is de frequentie en verfijning van fraudepogingen gestegen. E-commerce-apps staan voor uitdagingen zoals ongeoorloofde transacties, het creëren van valse bankrekeningen en op bots gebaseerde aanvallen, wat leidt tot financiële verliezen, reputatieschade en verminderde gebruikersvertrouwen.

Huidige fraudedetectiemethoden zijn vaak gebaseerd op analyse na de gebeurtenis, waardoor ze niet voldoen aan de behoefte aan realtime mitigatie. Het kritieke probleem is om een systeem te ontwikkelen dat in staat is om fraude te detecteren en te voorkomen terwijl deze zich voordoet, met een balans tussen prestaties, gebruikerservaring en gegevensprivacy.

Grafiek die trends in fraude-incidenten en detectiemethoden van 2015 tot 2024 laat zien. Het illustreert:

• Rode lijn – Het groeiende aantal fraude-incidenten in de loop van de tijd.
• Blauwe lijn – Het plateau in de effectiviteit van traditionele detectiemethoden.
• Groene lijn – De opwaartse trend in het potentieel van realtime fraudedetectiesystemen, die gelijke tred houden met de toenemende verfijning van fraude.

In het VK werden bijna 1,4 miljoen diefstallen toegeschreven aan oplichters in de eerste helft van 2023, met een frequentie van één elke 12 seconden.

AI/ML-technieken voor realtime fraudedetectie

Gedragsanalyse

Gedragsanalyse is naar voren gekomen als een hoeksteen van real-time fraude detectie in e-commerce toepassingen. E-commerce apps kunnen anomalieën detecteren die wijzen op frauduleuze activiteiten door gebruikersgedragspatronen te analyseren.

In tegenstelling tot statische op regels gebaseerde systemen, vertrouwt gedragsanalyse op machine learning algoritmen en gedragsbiometrie om subtiele afwijkingen in gebruikersacties te identificeren, zoals typesnelheid, aanraakpatronen en navigatiesequenties.

bijvoorbeeld, legitieme gebruikers volgen vaak voorspelbare paden bij het interageren met een app (bijv. inloggen → zoeken → aankoop). Frauduleuze actoren of bots vertonen daarentegen mogelijk onvoorspelbaar of overdreven systematisch gedrag. Gedragsanalyse systemen monitoren deze patronen in real-time, waarbij gebruik wordt gemaakt van functies zoals:

1. Gedragsbiometrie – Het monitoren van unieke gebruikerskenmerken zoals toetsaanslagen, aanraakdruk of veegsnelheid
2. Sessieanalyse – Tracking van gebruikersacties tijdens een sessie om afwijkingen van normale gebruikspatronen te detecteren
3. Continue authenticatie – Voortdurende validatie van gebruikersidentiteit op basis van gedragspatronen in plaats van alleen te vertrouwen op een eenmalige login

Apparaat fingerprinting

Apparaatfingerafdrukken voor realtime fraudedetectie maakt gebruik van AI/ML-technieken om apparaten uniek te identificeren en hun gedrag te volgen. Door zowel statische attributen (zoals apparaatsmodel, OS-versie en schermresolutie) als dynamische kenmerken (zoals wijzigingen in IP-adressen of inlogtijden) te extraheren, classificeren machine learning-algoritmen zoals Random Forests en XGBoost apparaten als legitiem of frauduleus.

Anomaliedetectietechnieken, zoals Isolation Forest en Local Outlier Factor (LOF), helpen ongebruikelijk apparaatgedrag te identificeren door afwijkingen van typische patronen te evalueren. Patroonherkenningsmethoden zoals Markov-ketens en Dynamische Tijdwarping worden gebruikt om de reeks acties die door een apparaat worden uitgevoerd te analyseren, waarbij onregelmatige gedragingen in de loop van de tijd worden gedetecteerd die fraude kunnen aangeven.

Realtime fraudedetectiesystemen verbeteren continu door adaptief leren. Semi-gesuperviseerd leren stelt modellen in staat om te verbeteren met zowel gelabelde als niet-gelabelde gegevens, terwijl versterkend leren systemen in staat stelt om te leren van feedback en zich aan te passen aan nieuwe fraudetactieken. Deze geavanceerde AI/ML-technieken stellen apparaatfingerafdruksystemen in staat om te evolueren als reactie op opkomende bedreigingen, waardoor wordt gewaarborgd dat fraudedetectie nauwkeurig en dynamisch blijft. Door deze technieken te combineren, kunnen e-commerce-apps verdachte apparaten en gedrag met hoge nauwkeurigheid in realtime detecteren, waardoor frauderisico’s effectief worden verminderd.

• XGBoost – Een geavanceerd gradient boosting-algoritme dat bekend staat om zijn hoge prestaties in classificatie- en regressietaken
• Gradient boosting – Een machine learning techniek die sequentieel beslissingsbomen opbouwt om fouten gemaakt door eerdere modellen te corrigeren.
• Regularisatie – Een techniek die wordt gebruikt om overpassing te vermijden door een boete toe te voegen aan de complexiteit van het model.
• Boom snoeien – Het proces van het verwijderen van takken uit beslissingsbomen om de prestaties te verbeteren en overpassing te voorkomen.
• Parallelle verwerking – De mogelijkheid om meerdere berekeningen tegelijk uit te voeren, waardoor het trainen van het model wordt versneld.
• Benadering van de tweede orde – Een optimalisatiebenadering die zowel de eerste als de tweede afgeleiden van een verliesfunctie gebruikt voor snellere convergentie.

Real-Time Risicoscore

Real-time risicoscore evalueert de waarschijnlijkheid van frauduleuze activiteit tijdens een gebruikerssessie of transactie. Het kent een dynamische risicoscore toe op basis van gedragspatronen, apparaatinformatie, geolocatie en historische gegevens.

Hoe het werkt:

• Datacollectie – Legt gebruikersacties vast (bijv. inlogtijd, apparaat, locatie)
• Analyse – Vergelijkt met normaal gedrag en bekende frauduleuze patronen
• Scoren – Kent een risicoscore toe (bijv. 0-100, waarbij hogere waarden een hoger risico aangeven)
• Actie – Op basis van de score worden acties geactiveerd zoals markeren, extra verificatie of blokkeren

Documentverificatie met AI

AI-gestuurde documentverificatie automatiseert identiteitscontroles door geüploade ID’s (bijv. paspoorten en rijbewijzen) in realtime te analyseren. Het maakt gebruik van OCR om gegevens te extraheren, valideert de authenticiteit en gebruikt levendheidsdetectie om gebruikersselfies te vergelijken met ID-foto’s.

Hieronder staan voorbeelden van apps die AI gebruiken voor documentverificatie:

• Revolut – Verifieert de identiteit van gebruikers voor accountcreatie en KYC-naleving
• Airbnb – Bevestigt de identiteiten van hosts en gasten om vertrouwen in het platform te waarborgen
• Uber – Valideert rijbewijzen en identiteiten voor nieuwe chauffeursregistraties
• PayPal – Zorgt voor een veilige onboarding door klant-ID’s te verifiëren

Deze technologie versterkt de beveiliging, versnelt de onboarding en voorkomt fraude.    

Implementatie-uitdagingen en toekomstige trends in AI-gestuurde fraudedetectie

 

Conclusie

De integratie van AI en ML in e-commerce toepassingen verbetert de fraudedetectie en biedt realtime, adaptieve en zeer effectieve oplossingen. Terwijl cyberbedreigingen evolueren, moeten ook onze detectiesystemen dat doen. We kunnen veiligere, meer beveiligde online ecosystemen bouwen door uitdagingen aan te pakken en opkomende technologieën omarmen.

Bedankt voor het lezen! Je kunt contact met ons opnemen via Swapnil’s, Vikesh’s, en Milav’s LinkedIn!