O que são Falsos Positivos de Fraude SaaS? 

Ações legítimas do utilizador podem ser categorizadas como falsos positivos de fraude SaaS quando são identificadas como fraudulentas. 

Inconvenientes para o utilizador, como contas bloqueadas ou pagamentos recusados, podem estar relacionados com falsos positivos SaaS. 

Com o tempo, se não forem resolvidos, os falsos positivos em SaaS podem afetar a confiança na marca.

As principais razões para a presença de falsos positivos em SaaS são: 

• informações imprecisas ou incompletas: fornece uma base insuficiente para uma avaliação de risco precisa, levando o sistema a sinalizar atividades legítimas como fraudulentas.  
• erros de algoritmo: erros técnicos podem detectar erroneamente tentativas de fraude.
• regras mal definidas: podem interpretar mal o comportamento do usuário 

Falsos positivos de SaaS podem ser acionados por: 

• locais de login incomuns
• picos de atividade repentinos 
• acesso a dados confidenciais fora do horário de trabalho normal 

No entanto, estas atividades podem ser legítimas, como trabalho remoto, maiores exigências de projeto ou tarefas de administrador de sistema. 

As ferramentas de análise de comportamento do usuário podem aprender o comportamento típico do usuário e detectar mudanças, embora sua eficácia possa ser limitada por mudanças altamente dinâmicas. 

Assim, os falsos positivos de SaaS são comuns e incluem o bloqueio de contas legítimas e a interrupção das tarefas dos usuários.

Aqui estão os passos a considerar para controlar os falsos positivos de SaaS: 

1. Melhore os algoritmos de detecção de fraude monitorando continuamente os dados de desempenho e ajustando os limites conforme necessário para reduzir os falsos positivos. 
2. Concentre-se na coleta de dados de alta qualidade e precisos para o treinamento dos modelos de detecção de fraude, pois esses dados geram melhores resultados. 
3. Considere usar modelos de machine learning que possam ser atualizados para acomodar padrões de fraude em constante mudança, em vez de depender de regras estáticas, que frequentemente geram falsos positivos. 

Por exemplo, implementar um sistema que aprende o comportamento do usuário pode distinguir entre uma transação genuína e uma fraudulenta, mesmo que pareçam semelhantes com base em métricas tradicionais.

Uma vantagem fundamental dos modelos de machine learning (ML) em deteção de fraudes é a sua capacidade de aprender com os dados de forma independente, sem depender de regras ou padrões explícitos. 

Isso fornece um mecanismo para que esses modelos se ajustem com base em variações nas circunstâncias e possivelmente destaquem atividades irregulares que não faziam parte do conjunto de dados de treinamento original. 

No entanto, embora estes modelos tenham melhorado ao longo dos anos, ainda apresentam limitações. 

Uma das principais questões é que estes modelos não explicam como chegam às suas decisões, dificultando a compreensão, por parte dos auditores, da lógica por trás de certas previsões. 

Além disso, estes modelos também podem produzir falsos positivos, identificando utilizadores genuínos como fraudulentos.