Combattre les robots frauduleux : stratégies essentielles pour la protection des entreprises

À mesure que les attaques frauduleuses deviennent plus nuancées et perturbatrices, robot la détection est devenue un défi permanent pour les entreprises mondiales.

En termes simples, la détection des robots consiste à identifier et à distinguer les personnes réelles des utilisateurs non humains. Tous les robots ne sont pas mauvais, mais lorsqu’ils sont utilisés avec de mauvaises intentions, ils peuvent causer des dommages irrévocables. Ils constituent souvent l’arme de prédilection des fraudeurs cherchant à se livrer à des activités nuisibles telles que le piratage de compte. Les robots malveillants peuvent également coûter cher aux entreprises, comme dans le cas du paiement par clic (PPC), qui peut fausser les analyses marketing et publicitaires et consommer des dépenses budgétaires.

L’objectif d’une entreprise en matière de détection des robots doit être d’empêcher les robots malveillants de se livrer à des activités telles que le spam, le piratage et la récupération de données privées, qui peuvent ruiner leurs opérations quotidiennes et éventuellement coûter beaucoup d’argent à l’entreprise (et à ses clients). .

Comment détecter la fraude

Les méthodes courantes de détection des robots incluent :

• Analyse IP : Examine le Adresse IP du trafic entrant pour identifier les modèles suspects ou les sources malveillantes connues. Il peut signaler plusieurs requêtes provenant de la même adresse IP ou des requêtes provenant d’adresses IP associées à VPN ou des serveurs proxy souvent utilisés par les robots.
• CAPTCHA: présente des défis conçus pour être faciles pour les humains mais difficiles pour les robots, comme identifier un texte déformé ou sélectionner des images spécifiques. Cela permet de vérifier que l’utilisateur est humain.
• Empreinte digitale de l’appareil : Collecte divers attributs de l’appareil d’un utilisateur (comme le type de navigateur, la résolution d’écran et les polices installées) pour créer un empreinte digitale. Cela peut identifier lorsque plusieurs comptes sont créés à partir du même appareil, une tactique courante des robots.
• Intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique (ML) : Ces systèmes analysent de grands ensembles de données pour identifier des modèles révélateurs du comportement des robots. Ils peuvent s’adapter aux nouvelles tactiques des robots au fil du temps, améliorant ainsi la précision de la détection.
• Biométrie comportementale : Surveille les interactions des utilisateurs telles que les mouvements de la souris, les modèles de frappe ou les gestes de l’écran tactile. Les robots présentent souvent des modèles de comportement différents de ceux des humains, que cet outil peut détecter.

La clé est de détecter et analyser les modèles de comportement et les données des clients pour identifier les actions propres aux robots.

Par exemple, les robots peuvent être programmés pour cliquer sur des liens ou remplir des formulaires d’une manière spécifique ou à une certaine vitesse. Ces robots peuvent également tenter d’accéder à la même page plusieurs fois sur une courte période à partir de différentes adresses IP. En utilisant les modèles de données comme indicateurs, votre entreprise peut détecter rapidement les activités suspectes avant qu’il ne soit trop tard.

Pourquoi les pirates informatiques deviennent-ils plus sophistiqués ?

Au fil des années, il est devenu de plus en plus difficile pour les entreprises de détecter les attaques de pirates informatiques en temps réel.

Les progrès technologiques, pilotés par l’IA, le traitement du langage naturel (PNL), et d’autres méthodes, ont ajouté de l’huile sur le feu. Ces systèmes avancés échappent à la détection et imitent les humains avec une facilité croissante. Effrayant, non ?

Le retrait du Marché Genèse plus tôt cette année, a montré comment les robots et les criminels qui les exploitent se sont organisés à grande échelle, affectant des millions de personnes dans le monde.

Développer votre stratégie de détection de robots

La vérité est que les activités frauduleuses représentent une grosse affaire. Rien que l’année dernière, la fraude a coûté aux consommateurs 8,8 milliards de dollars et est un croissance problème.

Une stratégie sophistiquée de détection des robots doit intégrer des modèles de détection des robots agiles et non freinés par des approches prescriptives et limitées de capture de données, comme le marquage. Par exemple, la capture de données via le marquage ne peut potentiellement être réduite qu’à quelques minutes avec un bon système en place. Une alternative au marquage est une solution qui capture tout – celui qui contextualise et active les données en quelques millisecondes, conduisant à des conversions accrues et à des ensembles de données plus complets.

De plus, lors de l’élaboration de votre stratégie de détection des robotsvous devez réfléchir à la manière dont l’apprentissage automatique et les modèles d’IA peuvent aider à identifier les robots malveillants avant qu’ils n’attaquent. Ces types de modèles aident à surveiller le comportement et les modèles sommaires.

Conclusion

Les entreprises capables de détecter les robots malveillants avant qu’ils n’aient l’occasion de faire des ravages peuvent être mieux équipées pour offrir une expérience client fluide. Les stratégies basées sur les données, fondées sur des ensembles de données complets, ajoutent une couche de protection supplémentaire pour offrir aux organisations de meilleures assurances à leurs clients contre les effets néfastes des activités frauduleuses. Les organisations doivent continuer à vaincre les robots de plus en plus intelligents et sophistiqués, avec des stratégies et des partenaires qui combinent une surveillance continue avec des mesures et des mises à jour d’IA et de ML.