Wat zijn valse positieven bij SaaS-fraude? 

Legitieme gebruikersacties kunnen worden gecategoriseerd als vals-positieven voor SaaS-fraude wanneer deze als frauduleus worden geïdentificeerd. 

Gebruikersongemak, zoals geblokkeerde accounts of geweigerde betalingen, kan gerelateerd zijn aan SaaS-vals-positieven. 

Na verloop van tijd, indien onopgelost, kunnen SaaS 'false positives' het vertrouwen in het merk aantasten.

De belangrijkste redenen voor de aanwezigheid van 'false positives' in SaaS zijn: 

• onnauwkeurige of onvolledige informatie: biedt een onvoldoende basis voor een nauwkeurige risicobeoordeling, waardoor het systeem legitieme activiteiten als frauduleus aanmerkt.  
• algoritmefouten: technische fouten kunnen ten onrechte fraudepogingen detecteren.
• slecht gedefinieerde regels: kunnen gebruikersgedrag verkeerd interpreteren 

SaaS valse positieven kunnen worden veroorzaakt door: 

• ongewone inloglocaties
• plotselinge activiteitspieken 
• toegang tot gevoelige gegevens buiten normale werktijden 

Deze activiteiten kunnen echter legitiem zijn, zoals werken op afstand, toegenomen projecteisen of taken van de systeembeheerder. 

Gebruikersgedragsanalysetools kunnen typisch gebruikersgedrag leren en veranderingen detecteren, hoewel hun effectiviteit beperkt kan worden door zeer dynamische veranderingen. 

Zodoende komen valse positieven bij SaaS vaak voor en omvatten ze het blokkeren van legitieme accounts en het verstoren van taken van gebruikers.

Hier zijn de stappen die u kunt overwegen om de valse positieven bij SaaS te beheersen: 

1. Verbeter fraudedetectiealgoritmen door continu prestatiegegevens te monitoren en drempels aan te passen indien nodig om valse positieven te verminderen. 
2. Focus op het verzamelen van hoogwaardige, nauwkeurige gegevens voor het trainen van de fraudedetectiemodellen, aangezien dergelijke gegevens betere resultaten opleveren. 
3. Overweeg het gebruik van machine learning-modellen die kunnen worden bijgewerkt om zich aan te passen aan veranderende fraudepatronen, in plaats van te vertrouwen op statische regels, die vaak leiden tot valse positieven. 

Het implementeren van een systeem dat gebruikersgedrag leert, kan bijvoorbeeld onderscheid maken tussen een legitieme transactie en een frauduleuze transactie, zelfs als ze op basis van traditionele metingen vergelijkbaar lijken.

Een belangrijk voordeel van machine learning (ML) modellen in fraudedetectie is hun vermogen om zelfstandig uit data te leren, zonder afhankelijk te zijn van expliciete regels of patronen. 

Dit biedt een mechanisme voor deze modellen om zich aan te passen op basis van variaties in omstandigheden en mogelijk onregelmatige activiteiten te signaleren die geen deel uitmaakten van de oorspronkelijke trainingsdataset. 

Echter, hoewel deze modellen in de loop der jaren zijn verbeterd, hebben ze nog steeds beperkingen. 

Een van de belangrijkste problemen is dat deze modellen niet uitleggen hoe ze tot hun beslissingen komen, wat het voor auditors moeilijk maakt om de redenering achter bepaalde voorspellingen te begrijpen. 

Bovendien kunnen deze modellen ook valse positieven opleveren, waarbij legitieme gebruikers als frauduleus worden geïdentificeerd.