Was sind SaaS-Betrugs-Fehlalarme? 

Legitime Benutzeraktionen können als falsch-positive Ergebnisse bei SaaS-Betrug eingestuft werden, wenn sie als betrügerisch identifiziert werden. 

Benutzerunannehmlichkeiten, wie zum Beispiel gesperrte Konten oder abgelehnte Zahlungen, können mit SaaS-Fehlalarmen in Verbindung gebracht werden. 

Bleiben SaaS-Fehlalarme auf Dauer ungelöst, können sie das Markenvertrauen beeinträchtigen.

Die Hauptgründe für das Auftreten von Fehlalarmen in SaaS sind: 

• ungenaue oder unvollständige Informationen: bieten eine unzureichende Grundlage für eine genaue Risikobewertung, was dazu führt, dass das System legitime Aktivitäten als betrügerisch einstuft.  
• Algorithmusfehler: Technische Fehler können irrtümlicherweise Betrugsversuche erkennen.
• schlecht definierte Regeln: können Nutzerverhalten falsch interpretieren. 

SaaS-Fehlalarme können ausgelöst werden durch: 

• ungewöhnliche Anmeldeorte
• plötzliche Aktivitätsspitzen 
• Zugriff auf sensible Daten außerhalb der normalen Arbeitszeiten 

Diese Aktivitäten können jedoch legitim sein, wie z.B. Fernarbeit, erhöhte Projektanforderungen oder Aufgaben eines Systemadministrators. 

Tools zur Analyse des Nutzerverhaltens können typisches Nutzerverhalten erlernen und Änderungen erkennen, auch wenn ihre Wirksamkeit durch sehr dynamische Veränderungen eingeschränkt sein kann. 

Daher sind SaaS-Fehlalarme häufig und umfassen das Blockieren legitimer Konten und die Störung von Benutzeraufgaben.

Im Folgenden finden Sie die Schritte, die Sie zur Kontrolle der SaaS-Fehlalarme beachten sollten: 

1. Verbessern Sie Betrugserkennungsalgorithmen, indem Sie Leistungsdaten kontinuierlich überwachen und Schwellenwerte bei Bedarf anpassen, um Fehlalarme zu reduzieren. 
2. Konzentrieren Sie sich auf das Sammeln von hochwertigen, präzisen Daten zum Trainieren der Betrugserkennungsmodelle, da solche Daten bessere Ergebnisse liefern. 
3. Erwägen Sie den Einsatz von maschinellen Lernmodellen, die aktualisiert werden können, um sich an sich ändernde Betrugsmuster anzupassen, anstatt sich auf statische Regeln zu verlassen, die oft Fehlalarme erzeugen. 

Zum Beispiel kann die Implementierung eines Systems, das das Nutzerverhalten lernt, zwischen einer echten und einer betrügerischen Transaktion unterscheiden, selbst wenn diese aufgrund traditioneller Metriken ähnlich erscheinen.

Ein entscheidender Vorteil von Modellen des maschinellen Lernens (ML) in Betrugserkennung ist ihre Fähigkeit, unabhängig aus Daten zu lernen, ohne auf explizite Regeln oder Muster angewiesen zu sein. 

Dies bietet diesen Modellen einen Mechanismus, sich an veränderte Umstände anzupassen und möglicherweise unregelmäßige Aktivitäten hervorzuheben, die nicht Teil des ursprünglichen Trainingsdatensatzes waren. 

Diese Modelle haben sich zwar im Laufe der Jahre verbessert, weisen jedoch immer noch Einschränkungen auf. 

Eines der Hauptprobleme ist, dass diese Modelle nicht erklären, wie sie zu ihren Entscheidungen gelangen, was es für Prüfer schwierig macht, die Begründung für bestimmte Vorhersagen zu verstehen. 

Darüber hinaus können diese Modelle auch falsch-positive Ergebnisse liefern, indem sie echte Benutzer als betrügerisch identifizieren.