E-commerce heeft de technologie en het gemak voor consumenten wereldwijd verbeterd. Fraude is een probleem in de e-commerce. Verkopers en platforms bestrijden fraude om hun bedrijven en klanten te beschermen. Anomaliedetectie is een krachtig hulpmiddel voor het identificeren van onregelmatige patronen en potentiële fraude. Dit artikel onderzoekt hoe anomaliedetectie wordt gebruikt bij fraudedetectie voor e-commerce en bespreekt verschillende benaderingen voor het implementeren van deze technologie.
E-commercebedrijven hebben de verantwoordelijkheid om hun klanten te beschermen tegen frauduleuze activiteiten door hun platforms te beveiligen. Cybercriminelen maken misbruik van online kwetsbaarheden en vormen een bedreiging voor bedrijven en klanten.
Wat is e-commercefraude?
E-commercefraude is online misleiding waarbij sprake is van diefstal van informatie, ongeoorloofde aankopen of valse claims. De daders richten hun inspanningen op online retailers, betalingssystemen en klanten, wat leidt tot financiële verliezen, reputatieschade en een erosie van vertrouwen in de getroffen bedrijven.
Soorten e-commercefraude
Fraude in de online handel kan in verschillende vormen voorkomen, afhankelijk van de strategie die de daders van de fraude gebruiken om bedrijven en klanten te targeten.
De volgende zijn de meest voorkomende variëteiten:
Identiteitsdiefstal: Diefstal van identiteit vindt plaats wanneer criminelen persoonlijke informatie verkrijgen om ongeoorloofde online aankopen te doen en ervoor te zorgen dat slachtoffers geldverlies lijden.
Creditcard fraude: Creditcardfraude vindt plaats wanneer oplichters kaarthouderinformatie verkrijgen en deze vervolgens gebruiken om ongeautoriseerde transacties uit te voeren, wat resulteert in geldverliezen voor zowel de kaarthouders als de bedrijven waarop zij zich richten.
Terugvorderingsfraude: Frauduleuze terugboekingen vinden plaats wanneer klanten de legitimiteit van hun transacties in twijfel trekken, wat resulteert in financiële schade voor bedrijven.
Fraude met accountovername: Fraude die wordt gepleegd door de rekening van een slachtoffer over te nemen, staat bekend als accountovernamefraude. Ongeautoriseerde gebruikers hebben toegang tot de account van een slachtoffer en plegen fraude of stelen persoonlijke informatie.
Terugbetalingsfraude: Mensen plegen terugbetalingsfraude door valse beweringen te doen over het niet ontvangen van goederen of het beschadigen van goederen om zo terugbetalingen of vervangingen te verkrijgen die niet verdiend zijn.
Affiliate fraude: Fraude gepleegd door affiliates vindt plaats wanneer oneerlijke affiliates proberen commissiestructuren te manipuleren door leads, verkopen of klikken te verzinnen om zo ongeautoriseerde uitbetalingen te ontvangen.
Namaakproducten: Verkopers misleiden klanten met artikelen van lage kwaliteit of namaakartikelen, waardoor merken worden benadeeld.
Dropshipping-fraude: Misleidende dropshippers ontvangen betalingen, maar verzenden geen artikelen en gebruiken geen gestolen creditcards om artikelen te kopen en naar de slachtoffers te verzenden.
Als het gaat om digitale transacties en online winkelen, is e-commercefraude een van de meest urgente zorgen. Bedrijven hebben een verantwoordelijkheid tegenover hun klanten en zichzelf om zichzelf en hun klanten te beschermen tegen het risico van fraude door te investeren in veiligheidsmaatregelen, systemen voor fraudedetectie en opleiding van werknemers. Zakelijke tactieken variëren net zo veel als de soorten e-commercefraude.
Anomaliedetectie begrijpen
Anomaliedetectie gaat over het vinden van patronen of datapunten die afwijken van de meerderheid. Afwijkingen in de e-commerce kunnen bestaan uit ongebruikelijke transactiebedragen, onregelmatig koopgedrag of verdachte accountactiviteiten. Het opsporen van afwijkingen is belangrijk omdat deze op fraude kunnen duiden, zoals identiteitsdiefstal of creditcardfraude.
Integratie van anomaliedetectie bij fraudedetectie in e-commerce
Anomaliedetectie is belangrijk voor fraudedetectie in e-commerce. Integratie verbetert de detectie en reactie op verdachte activiteiten. Anomaliedetectie wordt gebruikt bij fraudedetectie voor e-commerce.
Realtime monitoring en waarschuwingen
Anomaliedetectie monitort e-commercetransacties en gebruikersgedrag in realtime. Ongebruikelijke patronen activeren waarschuwingen voor onderzoek. Deze aanpak voorkomt fraude voordat deze schade veroorzaakt. Afwijkingsdetectiesystemen kunnen verdachte transacties onmiddellijk detecteren, waardoor bedrijven fraude kunnen voorkomen optimaliseer digitale marketingstrategieën.
Identificatie van onbekende bedreigingen
Anomaliedetectie spoort nieuwe patronen op of fraude die door op regels gebaseerde systemen wordt gemist. Modellen voor anomaliedetectie analyseren gegevens om te leren van en zich aan te passen aan nieuwe frauduleuze tactieken, waardoor de detectie van fraude wordt verbeterd.
Minder valse positieven
Anomaliedetectie vermindert het aantal valse positieven bij fraudedetectie. Door afwijkingen te identificeren kan het systeem onderscheid maken tussen klantgedrag en verdachte activiteiten, waardoor verstoringen van transacties tot een minimum worden beperkt.
Gedragsanalyse
Anomaliedetectie analyseert gebruikersgedrag door profielen aan te maken en normale patronen te begrijpen. Elke afwijking kan worden onderzocht. Deze aanpak is goed voor het detecteren van accountovernames wanneer het gedrag van de gebruiker sterk verandert.
Preventie en detectie van e-commercefraude
Bedrijven gebruiken methoden voor de preventie, detectie en respons van e-commercefraude om zichzelf en klanten tegen bedreigingen te beschermen. Sommige methoden zijn onder meer:
1. Multifactorauthenticatie (MFA)
Multi-factor authenticatie, ook wel 2FA of tweestapsverificatie genoemd, is een beveiligingsproces waarbij gebruikers twee vormen van identificatie moeten opgeven om hun identiteit te verifiëren wanneer ze inloggen of een gevoelige transactie voltooien. Zelfs als een indringer erin slaagt één vorm van identificatie te stelen, maakt multi-factor authenticatie (MFA) het voor hem veel moeilijker om toegang te krijgen tot accounts of systemen, waardoor de veiligheid toeneemt.
Hieronder volgen de drie primaire classificaties waarin authenticatiefactoren kunnen worden geplaatst:
Iets wat je weet: Inclusief wachtwoorden, pincodes of beveiligingsvragen voor identiteitsverificatie.
Iets wat je hebt: Smartcards, hardwaretokens en smartphones met authenticatie-apps zijn voorbeelden.
Kwaliteit die je hebt: Dit omvat unieke menselijke identificatiegegevens zoals vingerafdrukken, gezichtsherkenning en stempatronen.
Voor MFB zijn twee factoren nodig. Gebruikers voeren een wachtwoord en een eenmalige code in vanuit een mobiele authenticator-app. Aanvallers moeten meer authenticatiefactoren in gevaar brengen om ongeautoriseerde toegang te verkrijgen, waardoor het moeilijker wordt.
2. Machine learning en kunstmatige intelligentie
ML en AI worden gebruikt om e-commercefraude te voorkomen en op te sporen door gegevens te analyseren, patronen te identificeren en zich aan te passen aan trends. Deze technologieën verminderen handmatige controles en op regels gebaseerde systemen door de nauwkeurigheid en efficiëntie van de fraudedetectie te verbeteren.
Hier volgen enkele manieren waarop ML en AI kunnen worden toegepast bij de preventie en detectie van e-commercefraude:
Onregelmatigheidsdetectie: ML-algoritmen detecteren afwijkingen in transactiegegevens. Markeer afwijkingen voor onderzoek.
Risico's scoren: Systemen voor kunstmatige intelligentie (AI) kennen risicoscores toe aan transacties op basis van factoren zoals transactiegeschiedenis, gebruikersgedrag, geolocatie en apparaatinformatie. Transacties die een hoog risico met zich meebrengen, kunnen onderworpen zijn aan een handmatige beoordeling of aanvullende authenticatie.
Voorspellende analyse: Voorspellende analyses maken gebruik van historische gegevens om fraude te voorspellen en bedrijven te helpen risico's te verminderen.
Gedragsanalyse: AI-systemen kunnen het gedrag van gebruikers analyseren om frauduleuze activiteiten of pogingen om een bestaand account over te nemen te identificeren.
Bewaking in realtime: Machine learning en kunstmatige intelligentie maken realtime monitoring mogelijk, waardoor onmiddellijke detectie en reactie op bedreigingen mogelijk is.
Adaptief leren: Aanpasbaar leren betekent dat machinaal leren en kunstmatige intelligentie zich kunnen aanpassen aan nieuwe trends en strategieën die door fraudeurs worden gebruikt. De effectiviteit van fraudedetectiesystemen kan worden gehandhaafd door voortdurend te leren.
Het verminderen van valse positieven: Het aantal valse positieven terugdringen Traditionele methoden voor fraudedetectie produceren een groot aantal valse positieven, wat leidt tot ontevreden klanten en gemiste verkoopkansen. De nauwkeurigheid van fraudedetectie wordt verbeterd door ML en AI omdat ze met meer factoren rekening houden en zich kunnen aanpassen aan nieuwe informatie.
Online winkels en transactiefraude
Het analyseren van grote transactiegegevens is een uitdaging. Machine learning wordt door fraudemanagers gebruikt om de redenen te onderzoeken waarom bepaalde transacties niet als potentieel frauduleus zijn gemarkeerd. Juniper Research voorspelt dat online retailers in 50.5 2024 miljard dollar zullen verliezen door fraude.
Nadat u uw ML-systeem heeft uitgevoerd, kunt u ontdekken welke artikelen het doelwit zijn van fraudeurs, riskante verzendinformatie en welke kaartbetalingen u moet blokkeren om hoge terugboekingspercentages te voorkomen.
Belangrijke benaderingen voor het detecteren van afwijkingen
Effectieve detectie van afwijkingen vereist een robuuste aanpak. Veelgebruikte benaderingen voor fraudedetectie voor e-commerce:
Statistische methoden
Statistische methoden gebruiken wiskunde en statistieken om gedrag te modelleren en afwijkingen te vinden. Methoden omvatten Z-score, Gaussiaanse distributie en clusteralgoritmen.
machine learning
Machine learning-technieken zijn krachtige hulpmiddelen bij het detecteren van afwijkingen. Algoritmen leren van gegevens om patronen en afwijkingen te detecteren.
Niet-gecontroleerd leren
Ongecontroleerde leeralgoritmen detecteren afwijkingen zonder gelabelde gegevens. Ze leren van normale gegevens om uitschieters te identificeren.
Hybride benaderingen
Hybride benaderingen combineren meerdere methoden, vaak met behulp van statistieken en machine learning. Deze methode combineert verschillende benaderingen om de nauwkeurigheid van de detectie van afwijkingen te verbeteren.
Conclusie
In het steeds veranderende landschap van e-commerce waard biljoenen, en in de dynamische wereld van digitale marketing, is het een voortdurende uitdaging om fraudeurs een stap voor te blijven. Detectie van afwijkingen is van cruciaal belang voor de detectie van e-commercefraude. Het aanpassingsvermogen en de realtime inzichten maken het essentieel voor fraudedetectie. E-commerceplatforms kunnen fraudepreventie en veiligheid verbeteren door gebruik te maken van anomaliedetectie en belangrijke benaderingen.
AI-fraudedetectie is nuttig voor e-commercebedrijven om fraude te voorkomen. AI-algoritmen analyseren gegevens om fraude op te sporen, wat bedrijven ten goede komt door verliezen te verminderen, de efficiëntie te verbeteren en het vertrouwen van klanten te vergroten. Het implementeren van deze systemen kan een uitdaging zijn vanwege problemen met de gegevenskwaliteit, valse positieven, modelvooroordelen, technische expertise en vijandige aanvallen. Bedrijven kunnen op AI gebaseerde systemen voor fraudedetectie en -preventie implementeren door uitdagingen aan te pakken en samen te werken met ervaren professionals.
