O que são Falsos Positivos de Fraude SaaS? 

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

Inconvenientes para o usuário, como contas bloqueadas ou pagamentos recusados, podem estar relacionados a falsos positivos de SaaS. 

Com o tempo, se deixados sem solução, os falsos positivos de 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 súbitos de atividade 
• acesso a dados sensíveis fora do horário de trabalho normal 

No entanto, essas atividades podem ser legítimas, como trabalho remoto, aumento das demandas de projetos ou tarefas de administrador de sistema. 

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, falsos positivos em 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 em SaaS: 

1. Melhore os algoritmos de detecção de fraude monitorando continuamente os dados de desempenho e ajustando os limiares conforme necessário para reduzir falsos positivos. 
2. Concentre-se em coletar dados de alta qualidade que sejam precisos para treinar os modelos de detecção de fraude, pois tais dados geram melhores resultados. 
3. Considere usar modelos de aprendizado de máquina 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 das principais vantagens dos modelos de aprendizado de máquina (ML) em detecção de fraude é a sua capacidade de aprender com 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 esses modelos tenham melhorado ao longo dos anos, eles ainda apresentam limitações. 

Um dos principais problemas é que esses modelos não explicam como chegam às suas decisões, tornando difícil para os auditores compreenderem a fundamentação de certas previsões. 

Além disso, esses modelos também podem produzir falsos positivos, identificando usuários genuínos como fraudulentos.