Protégez les actifs de vos clients
Face aux menaces liées à la prise de contrôle de compte (ATO), qui vont de l’utilisation de données d’identification volées à des attaques plus sophistiquées telles que les fraudes aux paiements autorisés, les attaques par accès à distance et les malwares mobiles, il faut adopter une approche de détection et de prévention de la fraude de nouvelle génération qui met en corrélation les signaux des applications, des comportements, des appareils et du réseau en tant qu’égaux contextuels, et non pas en tant que couches. Cette intégration native met en lumière des signaux de risque précieux pour réduire les vulnérabilités dans l’expérience en ligne de l’utilisateur. Cela permet également de renforcer la confiance dans le fait que l’utilisateur qui se connecte au compte est bien autorisé à le faire.
Mettez un terme aux prises de contrôle de comptes avant de subir des pertes financières
Les traits de comportement numérique sont-ils ceux d’un utilisateur authentique ou d’un criminel?
Chacun interagit avec son appareil de manière différente. Ciblez les utilisateurs authentiques et les fraudeurs en fonction de traits de comportement numérique uniques tels que les mouvements de souris, la cadence de frappe et les modèles de swipe (glissement) et de défilement.
Les mouvements révèlent-ils des modèles de comportements humains ou automatisés?
Les modèles humains sont imprécis et présentent des courbes naturelles et des secousses (en noir). Automated patterns often originate from the same point and appear as perfectly straight lines (red).
Des modèles de comportement propres à des utilisateurs chevronnés sont-ils détectés ?
Les fraudeurs utilisent leur expertise en informatique pour mener à bien leurs activités frauduleuses en ligne. Ils peuvent utiliser des raccourcis clavier, des outils d’accès à distance (RAT), et même des outils de développement web ou des consoles de programmeurs pour arriver à leurs fins.
Des anomalies temporelles sont-elles constatées ?
La connaissance qu’a un utilisateur de ses données, de l’application et du processus de paiement peut être évaluée en examinant la durée de chaque interaction individuelle et de l’ensemble de la session en ligne.
Les attributs de l’appareil, de l’adresse IP et du réseau sont-ils connus ?
Les données relatives aux appareils, aux adresses IP et aux réseaux jouent un rôle crucial dans la détection des types de fraude les plus courants et dans la création de connaissances comportementales.
Tendances de la fraude dans le secteur de la banque en ligne dans la zone EMEA en 2023
Les escroqueries par accès à distance sont également en hausse, les cybercriminels recourant à des chevaux de Troie d’accès à distance (Remote Access Trojans, ou RAT) non seulement pour commettre des fraudes à partir des appareils de leurs victimes, mais également pour observer ces dernières et ainsi commettre des attaques d’ingénierie sociale.Consultez ce rapport de données agrégées provenant d’institutions financières de la zone EMEA, qui contient les idées recueillies par le comité consultatif global et les analystes de la menace de BioCatch, ainsi qu’une analyse de la fraude par accès à distance.
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