Les entreprises de toutes tailles sont vulnérables à la fraude dans l’économie hautement numérique d’aujourd’hui. La sécurisation des actifs financiers n’est pas la seule raison pour laquelle les propriétaires de technologies doivent protéger leurs systèmes contre la fraude ; cela les aide également à conserver la confiance des clients, à se conformer aux réglementations et à assurer le bon fonctionnement de leurs opérations.
Les propriétaires de technologies doivent disposer d’un ensemble solide de mesures anti-fraude, car la fraude peut se manifester de plusieurs manières, telles que les cyberattaques, la fraude financière et le vol d’identité. Chaque propriétaire de technologie doit connaître les techniques anti-fraude les plus efficaces pour défendre son entreprise.
1. La mise en œuvre de l’authentification multifacteur
L’activation de l’authentification multifacteur (MFA) est une méthode très efficace pour empêcher l’accès illégal à vos systèmes. Il est considérablement plus difficile pour les fraudeurs d’obtenir l’accès à des comptes ou à des services en utilisant simplement un mot de passe volé lorsque les clients utilisent l’authentification multifacteur, qui implique deux éléments d’authentification ou plus.
En plus d’un mot de passe, le système peut demander aux utilisateurs de saisir un code envoyé sur leur appareil mobile ou d’utiliser une vérification biométrique, comme une empreinte digitale. Même si un fraudeur pirate un mot de passe, il aura toujours du mal à y accéder en raison de cette couche de sécurité supplémentaire.
Si vous êtes un propriétaire de technologie soucieux de protéger les informations sensibles de votre entreprise, vous devez mettre en œuvre l’authentification multifacteur (MFA) à tous les niveaux, des connexions client à l’accès administratif.
2. Garder un œil sur les transactions en temps réel
Les entreprises qui traitent des informations personnelles ou des transactions financières doivent mettre en œuvre une surveillance des transactions en temps réel pour éviter la fraude. Vous pouvez détecter des activités suspectes ou inhabituelles, telles que de nombreux achats à partir d’une même adresse IP sur une courte période, des transactions importantes ou des paiements qui ne correspondent pas au comportement habituel des consommateurs, en gardant un œil sur les transactions en temps réel.
Par exemple, le système peut détecter une activité suspecte sur le compte d’un client et alerter le propriétaire de la technologie ou bloquer la transaction jusqu’à ce que le système la valide.
Cela se produit, par exemple, lorsqu’un consommateur effectue un achat d’une importance inattendue dans un pays étranger. L’action rapide des propriétaires de technologie rendue possible par des technologies automatisées qui détectent les comportements inhabituels permet de limiter les dommages que la fraude peut causer.
3. Cryptage des données et sécurité du stockage
L’interception de données sensibles par des individus malveillants, notamment des mots de passe, des informations personnelles et des numéros de carte de crédit, conduit souvent à des fraudes. Le cryptage des données permet aux voleurs d’y accéder sans pouvoir les lire ni les utiliser de quelque manière que ce soit.
Les propriétaires de technologies doivent crypter les données au repos et en transit à l’aide de technologies telles que Transport Layer Security (TLS) et Advanced Encryption Standard (AES). Cela englobe à la fois les données envoyées et reçues par les utilisateurs et les informations conservées par vos clients dans votre base de données.
Vous pouvez réduire considérablement le risque de violation de données et de fraude en utilisant des solutions de stockage sécurisées telles que des modules de sécurité matériels (HSM) ou en vous appuyant sur des fournisseurs de cloud réputés qui proposent un cryptage de bout en bout.
4. Algorithmes et IA pour la détection des fraudes
L’apprentissage automatique (ML) et l’IA trouvent de plus en plus d’applications dans le domaine de la détection des fraudes. Les systèmes de détection des fraudes peuvent repérer des modèles et des actions qui indiquent un comportement frauduleux en parcourant des montagnes de données passées. Des algorithmes comme BitcoinX peuvent détecter et prévenir des menaces potentielles comme le vol d’identité en signalant des transactions douteuses ou des comportements étranges des utilisateurs.
Par exemple, les systèmes alimentés par l’IA peuvent surveiller les tentatives de connexion et identifier si un utilisateur utilise un appareil ou un emplacement inconnu pour accéder à son compte.
La technologie peut verrouiller le compte et avertir automatiquement le propriétaire si elle détecte un schéma de fraude. En tant que propriétaire de technologie, vous pouvez améliorer à la fois la précision et la rapidité de la détection et de l’atténuation des fraudes en intégrant des solutions basées sur l’IA à votre plateforme.
5. Tests continus de vulnérabilités et de pénétration
Il est courant que les pirates informatiques commettent des fraudes en exploitant les failles de sécurité du système d’une entreprise. Pour trouver les failles de sécurité avant que les fraudeurs ne puissent les exploiter, des examens de vulnérabilité et des tests de pénétration doivent être effectués régulièrement.
Contrairement aux tests de pénétration, qui consistent à imiter les attaques pour évaluer la résilience de votre système en utilisation réelle, l’analyse des vulnérabilités utilise des technologies automatisées pour découvrir les failles de sécurité connues.
Les propriétaires de technologie peuvent prévenir la fraude en trouvant et en corrigeant les failles de sécurité de leurs systèmes grâce à ces tests.
De plus, les propriétaires peuvent améliorer leur sécurité en se renseignant sur les vulnérabilités des processus d’authentification, des méthodes de cryptage ou des systèmes de transaction grâce à des tests de pénétration. Ces mesures préventives réduisent les risques de fraude et de cyberattaques.
6. UBA signifie User Behavior Analytics
Le terme « analyse du comportement des utilisateurs » (UBA) fait référence à une méthode qui profile et analyse les données en fonction de la façon dont les utilisateurs interagissent normalement avec votre système. En établissant une norme pour un comportement typique, les outils UBA comme BitcoinX peuvent repérer les changements qui pourraient être des signes de fraude, notamment un employé accédant de manière inattendue à des informations sensibles qu’il n’aurait normalement pas ou un client agissant d’une manière qui va à l’encontre de ses habitudes lors d’un achat.
Les propriétaires de technologies peuvent répondre rapidement aux notifications générées par les systèmes UBA lorsque des irrégularités sont découvertes.
Si une personne se connecte depuis un emplacement inconnu et commence à effectuer des transactions financières importantes, la procédure peut avertir le propriétaire et demander une vérification supplémentaire avant de continuer. La fraude interne, comme la malhonnêteté de la part des employés ou l’accès non approuvé, est facile à repérer grâce à cette méthode.
Résumé
Bien que cela ne soit jamais facile, les propriétaires de technologies peuvent réduire leurs risques d’être victimes de fraude en employant une combinaison de mesures anti-fraude. Vous pouvez améliorer votre stratégie de sécurité en intégrant des solutions sophistiquées telles que le chiffrement, la surveillance des transactions en temps réel, l’authentification multifacteur et la détection des fraudes basée sur l’IA.
Votre entreprise, vos clients et votre réputation peuvent être mieux protégés si vous prenez des mesures préventives contre la fraude, si vous êtes toujours vigilant et si vous mettez à jour fréquemment vos processus de sécurité. Le maintien de systèmes sûrs et fiables nécessite des solutions anti-fraude capables de suivre l’évolution des tactiques de fraude.
