Que sont les faux positifs de fraude SaaS ? 

Les actions légitimes des utilisateurs peuvent être classées comme des faux positifs de fraude SaaS lorsqu'elles sont identifiées comme frauduleuses. 

Les désagréments pour l'utilisateur, tels que les comptes bloqués ou les paiements refusés, peuvent être liés à des faux positifs SaaS. 

À terme, s'ils ne sont pas résolus, les faux positifs SaaS peuvent nuire à la confiance dans la marque.

Les principales raisons de la présence de faux positifs dans le SaaS sont : 

• informations inexactes ou incomplètes: fournit une base insuffisante pour une évaluation précise des risques, ce qui amène le système à signaler des activités légitimes comme frauduleuses.  
• erreurs d'algorithme : des erreurs techniques peuvent détecter à tort des tentatives de fraude.
• règles mal définies : peuvent mal interpréter le comportement de l'utilisateur 

Les faux positifs SaaS peuvent être déclenchés par : 

• des lieux de connexion inhabituels
• des pics d'activité soudains 
• un accès aux données sensibles en dehors des heures de travail normales 

Cependant, ces activités peuvent être légitimes, telles que le travail à distance, des demandes de projet accrues ou des tâches d'administrateur système. 

Les outils d'analyse du comportement des utilisateurs peuvent apprendre les comportements typiques des utilisateurs et détecter les changements, bien que leur efficacité puisse être limitée par des changements très dynamiques. 

Ainsi, les faux positifs SaaS sont courants et incluent le blocage de comptes légitimes et la perturbation des tâches des utilisateurs.

Voici les étapes à considérer pour contrôler les faux positifs SaaS : 

1. Améliorer les algorithmes de détection de fraude en surveillant continuellement les données de performance et en ajustant les seuils si nécessaire pour réduire les faux positifs. 
2. Concentrez-vous sur la collecte de données de haute qualité et précises pour l'entraînement des modèles de détection de fraude, car ces données donnent de meilleurs résultats. 
3. Envisagez d'utiliser des modèles d'apprentissage automatique qui peuvent être mis à jour pour s'adapter aux schémas de fraude changeants, au lieu de vous fier à des règles statiques, qui génèrent souvent de faux positifs. 

Par exemple, le déploiement d'un système qui apprend le comportement des utilisateurs peut faire la distinction entre une transaction authentique et une transaction frauduleuse, même si elles semblent similaires sur la base de métriques traditionnelles.

Un avantage clé des modèles d'apprentissage automatique (ML) en la détection des fraudes est leur capacité à apprendre des données de manière autonome, sans dépendre de règles ou de modèles explicites. 

Cela offre un mécanisme permettant à ces modèles de s'adapter en fonction des variations de circonstances et, éventuellement, de mettre en évidence des activités irrégulières ne faisant pas partie de l'ensemble de données d'entraînement original. 

Cependant, bien que ces modèles se soient améliorés au fil des ans, ils présentent encore des limites. 

L'un des principaux problèmes est que ces modèles n'expliquent pas comment ils parviennent à leurs décisions, ce qui rend difficile pour les auditeurs de comprendre la logique de certaines prédictions. 

De plus, ces modèles peuvent également produire de faux positifs, identifiant des utilisateurs authentiques comme frauduleux.