Ce sunt falsele pozitive de fraudă SaaS? 

Acțiunile legitime ale utilizatorilor pot fi catalogate drept falsuri pozitive de fraudă SaaS atunci când sunt identificate ca fiind frauduloase. 

Inconvenientul utilizatorilor, cum ar fi conturile blocate sau plățile refuzate, poate fi legat de falsurile pozitive SaaS. 

În timp, lăsate nerezolvate, falsele pozitive SaaS pot afecta încrederea în brand.

Principalele motive pentru prezența falselor pozitive în SaaS sunt: 

• informații inexacte sau incomplete: oferă o bază insuficientă pentru o evaluare exactă a riscului, determinând sistemul să marcheze activități legitime ca fiind frauduloase.  
• erori de algoritm: erorile tehnice pot detecta eronat tentativele de fraudă.
• reguli slab definite: pot interpreta greșit comportamentul utilizatorilor 

Falsurile pozitive SaaS pot fi declanșate de: 

• locații neobișnuite de conectare
• creșteri bruște ale activității 
• acces la date sensibile în afara orelor normale de lucru 

Totuși, aceste activități pot fi legitime, cum ar fi munca la distanță, cerințele crescute ale proiectelor sau sarcinile administratorului de sistem. 

Instrumentele de analiză a comportamentului utilizatorului pot învăța comportamentul tipic al utilizatorului și pot detecta modificări, deși eficacitatea lor poate fi limitată de schimbări extrem de dinamice. 

Astfel, falsele pozitive SaaS sunt frecvente și includ blocarea conturilor legitime și întreruperea sarcinilor utilizatorilor.

Iată pașii de luat în considerare pentru a controla falsele pozitive SaaS: 

1. Îmbunătățiți algoritmii de detectare a fraudelor prin monitorizarea continuă a datelor de performanță și ajustarea pragurilor, după cum este necesar, pentru a reduce falsele pozitive. 
2. Concentrați-vă pe colectarea datelor de înaltă calitate și precise pentru antrenarea modelelor de detectare a fraudelor, deoarece astfel de date oferă rezultate mai bune. 
3. Luați în considerare utilizarea modelelor de învățare automată care pot fi actualizate pentru a se adapta tiparelor de fraudă în schimbare, în loc să vă bazați pe reguli statice, care generează adesea alerte false pozitive. 

De exemplu, implementarea unui sistem care învață comportamentul utilizatorilor poate distinge între o tranzacție autentică și una frauduloasă, chiar dacă acestea par similare pe baza metricilor tradiționale.

Un avantaj cheie al modelelor de învățare automată (ML) în tehnologii de detectare a fraudelor este capacitatea lor de a învăța din date în mod independent, fără a se baza pe reguli sau tipare explicite. 

Acest lucru oferă un mecanism pentru ca aceste modele să se ajusteze pe baza variațiilor circumstanțelor și, posibil, să evidențieze activități neregulate care nu făceau parte din setul de date de antrenament original. 

Cu toate acestea, deși aceste modele s-au îmbunătățit de-a lungul anilor, ele prezintă în continuare limitări. 

Una dintre principalele probleme este că aceste modele nu explică modul în care ajung la deciziile lor, ceea ce face dificil pentru auditori să înțeleagă rațiunea din spatele anumitor predicții. 

În plus, aceste modele pot produce, de asemenea, rezultate fals pozitive, identificând utilizatori legitimi ca fiind frauduloși.