¿Sabes cómo detectar un bot malicioso? El Machine Learning te ayuda

14 octubre, 2020
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Entre 2018 y 2019 hubo un 84% de ataques maliciosos a webs provocados por bots, alcanzando las 15.100 millones de cuentas violadas.

Hoy en día puedes encontrarte con bots cuando menos te lo esperes, sobre todo, en las redes sociales. ¿Hay alguna manera de detectar el fraude de este tipo de robots automáticos? Por si no sabes muy bien por dónde empezar, hemos recurrido al Machine Learning para saber a qué debemos de prestarle atención.

El panorama de los bots ha cambiado rápidamente. Una de las situaciones que ha provocado este cambio es la crisis de la Covid-19. La pandemia ha generado un auge del comercio electrónico y de la transformación digital que muchas empresas necesitaban. Pero también ha conducido a un aumento masivo de los ataques de bots, sobre todo en el comercio electrónico.

Antes de Covid-19, las instituciones financieras veían una proporción de 10: 1 de intentos de inicio de sesión legítimos y maliciosos basados ​​en bots, según la práctica de fraude y AML de Aite Group. Entre 2018 y 2019, hubo un aumento del 84% en la cantidad de informes de datos violados, alcanzando 15.100 millones de cuentas el año pasado.

Las redes para cometer fraude han crecido en complejidad y escala. Hoy en día ya emplean robots maliciosos para lograr los objetivos de cada fase de la cadena de valor, comenzando con la extracción de tarjetas, credenciales, contraseñas y datos personales. Cada fase de la cadena de valor está impulsada por los datos que los bots maliciosos capturan todos los días.

¿Cómo detectar este tipo de bots maliciosos? Se puede emplear tanto la inteligencia artificial como el machine learning o aprendizaje automático para detectar actividad sospechosa de bots maliciosos y responder a la amenaza en tiempo real.

Análisis de la situación

El primera paso consistiría en analizar la situación. Para ello habría que combinar las fortalezas innatas del aprendizaje automático para proporcionar una calificación de seguridad de transacciones y frustrar el fraude basado en bots.

Para reducir la incertidumbre de una transacción determinada en milisegundos, se necesitan conocimientos basados ​​en el aprendizaje automático ​​que proporcionan datos sobre dicha situación.

Detección y respuesta

El siguiente paso utiliza el resultado de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para definir la respuesta más adecuada en función de los niveles de confianza personalizados para una empresa específica y sus requisitos. De las muchas empresas basadas en inteligencia artificial y aprendizaje automático centradas en la lucha contra el fraude, destaca el hecho de poder conocer los niveles de confianza adaptativa, algo especialmente útil para adaptar las estrategias de venta mientras se frustran los intentos de fraude del bot.

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