La fraude en ligne coûte environ 4,5 millions de dollars par an aux entreprises. Il est grand temps de recourir à l'intelligence artificielle et à l'apprentissage automatique pour prévenir les attaques de phishing et la fraude aux transactions. Cet article explique comment l'analyse comportementale et l'apprentissage automatique aident les entreprises à détecter plus efficacement la fraude.

Vous découvrirez les meilleures pratiques pour collecter des données pertinentes sur les utilisateurs, définir des comportements de référence et surveiller les anomalies. À la fin de cet article, vous saurez quelles mesures prendre pour protéger vos actifs et renforcer la confiance de vos clients.

Allons-y.

Qu'est-ce que l'analyse comportementale dans la détection des fraudes ?

L'analyse comportementale consiste à étudier les habitudes de navigation des utilisateurs, notamment le moment et le lieu où ils se connectent, ou le montant de leurs dépenses habituelles. Vous collectez et analysez ces données afin de détecter tout comportement inhabituel pouvant indiquer une fraude, comme un achat important et soudain ou une connexion à un compte depuis un endroit inhabituel.

Il utilise l'apprentissage automatique pour repérer les fraudeurs avant qu'ils ne causent des problèmes. En d'autres termes, l'analyse comportementale est un moyen proactif de protéger vos comptes et vos informations. Et le meilleur dans tout ça ? Vous pouvez prévenir 90 % des fraudes grâce à des algorithmes d'apprentissage automatique.

4 étapes pour utiliser l'analyse comportementale afin de prévenir la fraude

Lorsque vous mettez en œuvre ces étapes, réfléchissez aux stratégies qui correspondent à vos besoins en matière de sécurité.

1. Recueillir les données pertinentes

Recueillez des informations complètes sur les utilisateurs afin de constituer un ensemble de données solide à analyser. Veillez à ce que vos processus de collecte de données respectent la réglementation en matière de protection de la vie privée afin de préserver la confiance des utilisateurs et l'intégrité des données.

Voici les principaux types de données que vous devriez collecter :

1.1 Journaux des transactions

• Notez toutes les données financières (montants des transactions, dates, heures et lieux).
• Recensez les modes de paiement utilisés (carte de crédit, virement bancaire, etc.).
• Vérifiez la fréquence des transactions pour chaque utilisateur.

Comment collecter les données de transaction :‍

• Mettre en place la journalisation de la base de données afin d'enregistrer automatiquement tous les détails des transactions.
• Intégrez des passerelles de paiement telles que PayPal pour recueillir les informations financières.

1.2 Enregistrements des activités des utilisateurs

• Recueillir des données sur les heures de connexion, les adresses IP et les appareils utilisés.
• Suivez les pages consultées, la durée des visites et les actions effectuées sur chaque page.
• Enregistrez les interactions telles que les clics, les soumissions de formulaires et les téléchargements.

Comment collecter les données relatives à l'activité des utilisateurs :

• Utilisez des outils d'analyse Web tels que Google Analytics, Adobe Analytics ou Crustify pour suivre les interactions des utilisateurs et leurs habitudes de navigation.
• Développez des scripts de suivi personnalisés pour enregistrer certaines actions des utilisateurs, comme les clics. Intégrez ces scripts à vos pages Web et à vos applications.

Par exemple, vous pouvez utiliser la vue « ID utilisateur » dans Google Analytics pour analyser l'engagement des utilisateurs sur tous les appareils. Elle indique la catégorie d'appareil, la plateforme et la source de données pour chaque utilisateur, ce qui vous permet de suivre leur activité en ligne.

1.3 Informations sur l'appareil

• Identifiez l'appareil de l'utilisateur, qu'il s'agisse d'un ordinateur, d'un smartphone ou d'une tablette.
• Notez le système d'exploitation et le navigateur utilisés pour chaque session.
• Recueillir des informations sur la localisation afin de détecter des schémas d'accès inhabituels.

Comment collecter des informations sur l'appareil :

• Utilisez des techniques d'empreinte numérique des appareils pour collecter des données sur les types d'appareils, les systèmes d'exploitation, les navigateurs et la géolocalisation. Les empreintes numériques peuvent aider à identifier des appareils uniques à des fins de détection des fraudes.
• Extraire les informations relatives à l'appareil et au navigateur à partir des chaînes d'agent utilisateur. Ces données sont disponibles dans les journaux du serveur et peuvent être analysées pour obtenir des informations détaillées.

1.4 Informations sur le compte

• Tenir à jour des profils d'utilisateurs détaillés. Ceux-ci doivent inclure la date de création du compte, les coordonnées et les préférences.
• Suivez les modifications apportées aux paramètres du compte, telles que les mises à jour de mot de passe ou l'ajout de nouveaux moyens de paiement.

Comment recueillir les informations relatives au compte :

• Mettez en place un système fiable de gestion des profils utilisateur. Assurez-vous que votre système enregistre les dates de création des comptes, les coordonnées et les préférences.
• Enregistrez tous les événements importants liés au compte, tels que les changements de mot de passe et les nouveaux moyens de paiement. Utilisez une architecture orientée événements pour capturer ces changements en temps réel.

1.5 Sources de données externes

• Utilisez des sources externes telles que les agences d'évaluation du crédit, les profils sur les réseaux sociaux et les entreprises spécialisées dans la cybersécurité.

Comment collecter des données provenant de sources externes :

• Intégrez des sources de données tierces via des API afin de collecter des informations supplémentaires. Par exemple, des cotes de solvabilité, des profils sur les réseaux sociaux et des rapports sur la fraude dans le secteur. Assurez-vous de disposer des autorisations nécessaires et de respecter la réglementation en matière de protection des données.
• Abonnez-vous aux flux d'informations sur les menaces proposés par des entreprises de cybersécurité et des organismes gouvernementaux tels que FireEye, la CISA et la Commission fédérale du commerce. Ces flux fournissent des mises à jour en temps réel sur les tactiques et les tendances connues en matière de fraude.

2. Définir les comportements de référence

Analysez les données historiques afin de définir le comportement normal des utilisateurs. Cela servira de référence pour identifier les anomalies. Veillez à mettre à jour et à affiner ces valeurs de référence afin que votre système de détection des fraudes reste efficace face aux nouvelles menaces.

Voici comment définir les comportements de référence :

2.1 Segmenter les utilisateurs

Segmentez les utilisateurs en différentes catégories en fonction de leur comportement et d'autres facteurs pertinents. Parmi les segments courants, on peut citer les utilisateurs réguliers, les utilisateurs très actifs et les utilisateurs occasionnels. Par exemple, les utilisateurs très actifs nécessiteront une surveillance en temps réel plus étroite que les utilisateurs occasionnels.

Utilisez des techniques de regroupement pour regrouper les utilisateurs présentant des comportements similaires. Cela permet de mieux cerner les comportements typiques de chaque segment.

Si vous manquez de temps et ne disposez pas d'un budget important, pensez à recruter des spécialistes à un prix abordable via des plateformes de recrutement en ligne. Par exemple, si vous recherchez des candidats rigoureusement sélectionnés et dotés d'une expertise avérée, faites appel à Genius. Si, en revanche, vous pouvez vous permettre de former des talents débutants, optez pour Prosple.

2.2 Définir les schémas de comportement normaux

Réaliser des analyses statistiques afin d'identifier les indicateurs clés et les tendances pour chaque segment d'utilisateurs. Cela comprend le calcul des moyennes, des médianes et des écarts-types. Identifier ces indicateurs comportementaux clés afin de détecter les tendances inhabituelles :

• Montant moyen et fréquence des transactions
• Heures et lieux habituels de connexion
• Parcours et interactions courants
• Habitudes d'utilisation courantes des appareils

2.3 Utilisation de modèles d'apprentissage automatique

Les modèles d'IA et d'apprentissage automatique traitent et analysent de vastes ensembles de données comportant de multiples variables afin de détecter des schémas de fraude complexes et des tendances en matière de rétrofacturation qui pourraient échapper à l'œil humain. Ils tirent des enseignements des données historiques, identifiant ainsi les corrélations et les anomalies en temps réel. Ils repèrent les comportements inhabituels qui indiquent une fraude, même s'ils n'ont jamais rencontré ces schémas spécifiques auparavant.

Par exemple, MedicalAlertBuyersGuide utilise reCAPTCHA v3 pour distinguer les utilisateurs humains des robots. Cette intégration renforce la sécurité en empêchant les attaques automatisées et en garantissant que seuls les utilisateurs légitimes accèdent au service.

De même, imaginons qu'un détaillant en ligne traite des millions de transactions chaque jour. Un système traditionnel basé sur des règles pourrait signaler comme à haut risque les transactions provenant d'un pays spécifique. Cependant, un fraudeur pourrait contourner cette mesure en utilisant un VPN pour modifier sa localisation. Les modèles d'IA et d'apprentissage automatique, en revanche, analysent une combinaison de facteurs tels que le montant de la transaction, l'heure, l'appareil utilisé et les habitudes de comportement de l'utilisateur.

Si un client habituellement peu dépensier effectue soudainement un achat important depuis un nouvel appareil situé dans un autre endroit, le modèle signalerait cela comme suspect. Le commerçant peut ainsi détecter cette tentative de fraude avec plus de précision et de rapidité afin d'éviter d'éventuelles pertes.

Si vous êtes une entreprise de commerce électronique, utilisez un outil d'apprentissage automatique comme Chargeflow pour renforcer votre prévention de la fraude. Chargeflow automatise la gestion des rétrofacturations et des litiges grâce à des technologies avancées d'apprentissage automatique et d'intelligence artificielle. Cela vous permet de gagner du temps, de réduire les tâches manuelles et de récupérer les revenus perdus.

3. Surveiller et analyser les anomalies

Ce processus consiste à observer en permanence le comportement des utilisateurs, à identifier les écarts par rapport aux références établies et à examiner ces anomalies afin de déterminer si elles révèlent une activité frauduleuse.

Voici comment procéder :

3.1 Suivre le comportement des utilisateurs en temps réel

Mettez en place des systèmes de surveillance en temps réel qui suivent le comportement des utilisateurs au fur et à mesure. Utilisez Splunk, Grafana ou Kibana pour visualiser les données en temps réel. Connectez vos outils de surveillance aux journaux de transactions, aux enregistrements d'activité des utilisateurs et aux informations sur les appareils.

3.2 Détecter les anomalies

Définissez des seuils et des règles en fonction de comportements de référence établis. Il peut s'agir notamment de limites concernant les montants des transactions, la fréquence des connexions ou les emplacements géographiques.

À ce stade, vous pouvez également utiliser des modèles d'apprentissage automatique entraînés pour détecter les écarts par rapport au comportement normal. Des modèles tels que les forêts d'isolement ou les auto-encodeurs permettent d'identifier des schémas subtils et des anomalies que les systèmes basés sur des règles pourraient ne pas détecter.

Vous pouvez également utiliser des outils d'apprentissage automatique pour détecter des types de fraude spécifiques. Par exemple, en cas de fraude par rejet de débit, Chargeflow peut effectuer une analyse approfondie de la fraude. Il calcule le ChargeScore en se basant sur l'historique de votre compte, la solidité des preuves et d'autres données. Il recueille des preuves provenant de plus de 50 sources, y compris des données tierces.

Il optimise ensuite ChargeResponse en temps réel en fonction du type de votre boutique, de l'historique de vos litiges et d'un algorithme en constante amélioration.

Pour mieux comprendre le fonctionnement de la détection des anomalies, découvrons ses trois niveaux et les méthodes qui leur sont associées.

Voici une liste des anomalies à surveiller :

• Changements soudains dans les informations du profil utilisateur.
• Changement fréquent entre plusieurs appareils.
• Connexions provenant d'adresses IP inconnues ou suspectes.
• Tentatives de connexion en dehors des heures habituelles d'activité des utilisateurs.
• Transactions ou connexions provenant de régions géographiques éloignées.
• De fréquentes petites transactions visant à tester des moyens de paiement volés.
• Modifications des paramètres du compte sans comportement inhabituel préalable.
• Transactions impliquant des régions à haut risque connues pour être le théâtre de fraudes.
• Plusieurs tentatives de connexion infructueuses indiquant d'éventuelles attaques par force brute.
• Des habitudes de navigation inhabituelles ou l'accès à des services inhabituels.
• Des transactions importantes et soudaines qui s'écartent des habitudes de dépenses habituelles.
• Plusieurs tentatives de connexion provenant de différents endroits géographiques en peu de temps.
• Ajout de nouveaux bénéficiaires ou de nouvelles destinations de virement avec lesquels/lesquelles vous n'avez jamais effectué de transaction auparavant.

3.3 Analyser et examiner les anomalies

3.3.1 Évaluation des risques

Les systèmes de surveillance comportementale établissent des profils d'utilisateurs en fonction de leurs habitudes de comportement et leur attribuent un score de risque. Ce score indique dans quelle mesure un utilisateur est susceptible d'être impliqué dans une fraude. Les scores de risque sont calculés à partir des comportements passés, de la détection d'anomalies et d'algorithmes d'apprentissage automatique.

Les utilisateurs présentant des scores de risque élevés adoptent un comportement inhabituel et font l'objet de contrôles supplémentaires, tels que des étapes d'authentification supplémentaires ou des vérifications manuelles.

3.3.2 Analyse contextuelle

Analysez le contexte des anomalies afin d'en comprendre la nature. Examinez des facteurs tels que la localisation de l'utilisateur, l'appareil utilisé, l'heure de l'activité et d'autres détails contextuels pour vérifier s'ils correspondent aux schémas de comportement attendus. Par exemple, une connexion effectuée depuis un endroit inhabituel ou à partir d'un appareil inconnu peut être le signe d'une possible fraude.

3.3.3 Vérification manuelle

Confiez aux analystes en fraude l'examen manuel des anomalies à haut risque. Cette intervention humaine renforce le niveau de contrôle, garantissant ainsi une détection précise et réduisant les faux positifs.

4. Tirer parti des réponses automatisées

Configurez des alertes automatiques en cas d'anomalies importantes. Ces alertes peuvent être envoyées aux équipes de sécurité ou directement aux utilisateurs concernés afin qu'ils puissent prendre des mesures immédiates.

Mettez également en place des réponses automatiques telles que :

• Blocage temporaire des comptes
• Marquer des transactions pour examen
• Exiger des étapes de vérification supplémentaires en cas d'activités suspectes

Le type de réponse automatisée dépendra du secteur d'activité et du type de produit que vous vendez. Par exemple, dans le secteur bancaire, des schémas de retrait inhabituels peuvent entraîner un gel du crédit.

De même, si vous vendez des produits en ligne haut de gamme, tels que des appareils électroniques, des dispositifs médicaux ou des compléments alimentaires végétaliens haut de gamme, envisagez les mesures suivantes :

• Alertes de tarification dynamique: signalez automatiquement les transactions dont les prix ont subi des variations importantes ou qui bénéficient de remises dépassant les fourchettes habituelles.
• Vérification contextuelle: ajoutez des étapes de vérification supplémentaires pour les transactions effectuées à des heures inhabituelles ou destinées à des régions à haut risque, afin de confirmer leur légitimité avant leur traitement.
• Retard de livraison pour les transactions à haut risque: pour les commandes signalées en raison de comportements d'achat inhabituels, suspendez l'expédition pendant 24 à 48 heures afin de procéder à un examen approfondi.

Étude de cas : Comment PayPal utilise l'analyse comportementale pour prévenir la fraude

PayPal utilise l'analyse comportementale pour prévenir la fraude en alimentant ses algorithmes avec divers types de données. Cela comprend les informations relatives à l'appareil, la vérification des adresses e-mail, les scores d'identité, les données de session et les détails d'inscription. Des centaines de signaux sont générés à partir de ces données afin de détecter des anomalies telles que des divergences entre la localisation réelle et celle déclarée par l'utilisateur.

En cas de fraude à la connexion, PayPal utilise l'apprentissage automatique pour vérifier en temps réel si un client est légitime. Le système analyse les informations relatives à l'appareil, à l'adresse e-mail, à l'adresse IP, au numéro de téléphone, aux transactions et au comportement. En cas de fraude au paiement, il compare les transactions antérieures et recherche des signaux d'alerte tels que des incohérences d'adresse ou des commandes d'un montant élevé. Cette approche contribue à assurer la sécurité des utilisateurs et de l'entreprise.

Étude de cas : Comment Transparent Labs prévient la fraude à la carte bancaire

Transparent Labs, une boutique en ligne spécialisée dans la vente de compléments alimentaires pour le sport, utilise des outils d'analyse avancés pour prévenir la fraude à la carte bancaire et analyser les heures de connexion, les habitudes de navigation et les comportements d'achat afin de détecter rapidement toute activité inhabituelle.

Grâce à la fonctionnalité « Achetez maintenant, payez plus tard », Transparent Labs surveille de près les opérations de paiement différé afin de prévenir la fraude, en analysant l'historique de paiement et le comportement d'achat de l'utilisateur. Le système signale ces opérations pour un examen plus approfondi si certains schémas laissent présager une utilisation abusive, comme des échecs de paiement fréquents de dernière minute.

Les avantages de l'analyse comportementale dans la détection des fraudes

Pour mieux comprendre à quel point l'analyse comportementale vous est indispensable, examinez les avantages suivants et voyez s'ils correspondent à vos besoins.

i. Détection proactive des fraudes

63 % des entreprises ont été confrontées à des cas de fraude au cours des 12 derniers mois. La bonne nouvelle, c'est que l'analyse comportementale permet de détecter la fraude à un stade précoce en repérant des schémas de comportement inhabituels avant qu'ils ne causent des dommages importants. Une détection précoce peut réduire les coûts liés à la fraude jusqu'à 42 % et limiter au minimum le recours à des vérifications manuelles approfondies.

ii. Précision améliorée

L'analyse comportementale permet de réduire les faux positifs, c'est-à-dire les alertes de fraude erronées qui signalent à tort des activités légitimes comme suspectes. Cela se traduit par moins de perturbations pour les clients légitimes et une détection plus précise des activités frauduleuses réelles. Cette précision améliore l'expérience client et l'efficacité opérationnelle ; des études montrent en effet une réduction de 30 % des faux positifs grâce à l'utilisation d'outils d'analyse avancés.

iii. Surveillance en temps réel

Une surveillance continue permet de réagir immédiatement face à des activités suspectes. La surveillance en temps réel permet de réduire le délai de détection des fraudes, ce qui vous permet d'agir rapidement et de limiter les dommages potentiels.

i.v. Apprentissage adaptatif

Les modèles d'apprentissage automatique utilisés dans l'analyse comportementale s'améliorent au fil du temps, s'adaptant ainsi aux nouvelles tactiques de fraude. Les entreprises qui recourent à l'apprentissage automatique pour détecter la fraude constatent une amélioration annuelle de 50 à 90 % de leurs taux de détection.

v. Renforcement de la confiance des clients

Des mesures de sécurité en ligne rigoureuses renforcent la confiance et la fidélité des clients. Une enquête menée par PwC a révélé que 85 % des consommateurs sont plus enclins à faire affaire avec des entreprises qui protègent efficacement leurs données.

vi. Conformité réglementaire

L'analyse comportementale permet de respecter les exigences réglementaires grâce à la tenue de registres détaillés des activités des utilisateurs. Vous pouvez ainsi réduire les amendes et sanctions liées à la conformité.

Conclusion

Mettez en œuvre les stratégies et techniques évoquées pour protéger vos actifs et renforcer la confiance de vos clients. À mesure que vous mettez en place ces mesures, gardez toujours à l'esprit que la fraude est en constante évolution. Posez-vous la question suivante : comment puis-je rester à la pointe face aux tactiques de fraude les plus sophistiquées ?

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