¿Qué son los Falsos Positivos de Fraude SaaS? 

Las acciones legítimas de los usuarios pueden clasificarse como falsos positivos de fraude de SaaS cuando se identifican como fraudulentas. 

Los inconvenientes para el usuario, como cuentas bloqueadas o pagos rechazados, pueden estar relacionados con falsos positivos de SaaS. 

A la larga, si no se resuelven, los falsos positivos de SaaS pueden afectar la confianza en la marca.

Las principales razones de la presencia de falsos positivos en SaaS son: 

• información inexacta o incompleta: proporciona una base insuficiente para una evaluación precisa del riesgo, lo que lleva al sistema a marcar actividades legítimas como fraudulentas.  
• errores de algoritmo: errores técnicos pueden detectar erróneamente intentos de fraude.
• reglas mal definidas: puede malinterpretar el comportamiento del usuario 

Los falsos positivos de SaaS pueden ser provocados por: 

• ubicaciones de inicio de sesión inusuales
• picos de actividad repentinos 
• acceso a datos sensibles fuera del horario laboral habitual 

Sin embargo, estas actividades pueden ser legítimas, como el trabajo remoto, el aumento de las demandas del proyecto o las tareas del administrador del sistema. 

Las herramientas de análisis del comportamiento del usuario pueden aprender el comportamiento típico del usuario y detectar cambios, aunque su eficacia puede verse limitada por cambios altamente dinámicos. 

Así, los falsos positivos de SaaS son comunes e incluyen el bloqueo de cuentas legítimas y la interrupción de las tareas de los usuarios.

Estos son los pasos a considerar para controlar los falsos positivos de SaaS: 

1. Mejorar los algoritmos de detección de fraude mediante el monitoreo continuo de los datos de rendimiento y el ajuste de los umbrales según sea necesario para reducir los falsos positivos. 
2. Enfóquese en recopilar datos de alta calidad que sean precisos para el entrenamiento de los modelos de detección de fraude, ya que dichos datos producen mejores resultados. 
3. Considere utilizar modelos de aprendizaje automático que puedan actualizarse para adaptarse a los patrones de fraude cambiantes, en lugar de depender de reglas estáticas, que a menudo generan falsos positivos. 

Por ejemplo, implementar un sistema que aprenda el comportamiento del usuario puede distinguir entre una transacción genuina y una fraudulenta, incluso si parecen similares según las métricas tradicionales.

Una ventaja clave de los modelos de aprendizaje automático (ML) en detección de fraude es su capacidad para aprender de los datos de forma independiente, sin depender de reglas o patrones explícitos. 

Esto proporciona un mecanismo para que estos modelos se ajusten en función de las variaciones en las circunstancias y posiblemente resalten actividades irregulares que no formaban parte del conjunto de datos de entrenamiento original. 

Sin embargo, aunque estos modelos han mejorado a lo largo de los años, aún presentan limitaciones. 

Uno de los principales problemas es que estos modelos no explican cómo llegan a sus decisiones, lo que dificulta a los auditores comprender la lógica detrás de ciertas predicciones. 

Además, estos modelos también pueden producir falsos positivos, identificando a usuarios legítimos como fraudulentos.