Cosa sono i falsi positivi nelle frodi SaaS? 

Le azioni legittime dell'utente possono essere classificate come falsi positivi di frode SaaS quando vengono identificate come fraudolente. 

Disagi per l'utente, come account bloccati o pagamenti rifiutati, possono essere correlati ai falsi positivi SaaS. 

Col tempo, se lasciati irrisolti, i falsi positivi SaaS possono compromettere la fiducia nel marchio.

Le ragioni principali della presenza di falsi positivi nel SaaS sono: 

• informazioni imprecise o incomplete: fornisce una base insufficiente per una valutazione accurata del rischio, portando il sistema a segnalare attività legittime come fraudolente.  
• errori algoritmici: errori tecnici possono rilevare erroneamente tentativi di frode.
• regole mal definite: possono interpretare erroneamente il comportamento dell'utente 

I falsi positivi SaaS possono essere innescati da: 

• posizioni di accesso insolite
• picchi improvvisi di attività 
• accesso a dati sensibili al di fuori del normale orario di lavoro 

Tuttavia, queste attività possono essere legittime, come il lavoro da remoto, l'aumento delle richieste di progetto o le attività dell'amministratore di sistema. 

Gli strumenti di analisi del comportamento degli utenti possono apprendere il comportamento tipico degli utenti e rilevare i cambiamenti, anche se la loro efficacia può essere limitata da cambiamenti altamente dinamici. 

Pertanto, i falsi positivi SaaS sono comuni e includono il blocco di account legittimi e l'interruzione delle attività degli utenti.

Ecco i passaggi da considerare per controllare i falsi positivi SaaS: 

1. Migliora gli algoritmi di rilevamento delle frodi monitorando continuamente i dati sulle prestazioni e regolando le soglie secondo necessità per ridurre i falsi positivi. 
2. Concentrati sulla raccolta di dati di alta qualità che siano accurati per addestrare i modelli di rilevamento delle frodi, poiché tali dati producono risultati migliori. 
3. Prendi in considerazione l'uso di modelli di machine learning che possono essere aggiornati per adattarsi ai modelli di frode in evoluzione, invece di affidarti a regole statiche, che spesso generano falsi positivi. 

Ad esempio, l'implementazione di un sistema che apprende il comportamento dell'utente può distinguere tra una transazione genuina e una fraudolenta, anche se appaiono simili basandosi su metriche tradizionali.

Un vantaggio chiave dei modelli di machine learning (ML) in rilevamento delle frodi è la loro capacità di apprendere dai dati in modo indipendente, senza affidarsi a regole o schemi espliciti. 

Ciò fornisce un meccanismo affinché questi modelli si adattino in base alle variazioni delle circostanze e possano evidenziare attività irregolari non facenti parte del set di dati di addestramento originale. 

Tuttavia, sebbene questi modelli siano migliorati nel corso degli anni, presentano ancora delle limitazioni. 

Uno dei problemi principali è che questi modelli non spiegano come arrivano alle loro decisioni, rendendo difficile per i revisori comprendere la logica alla base di determinate previsioni. 

Inoltre, questi modelli possono anche produrre falsi positivi, identificando utenti genuini come fraudolenti.