Behawioralna analiza danych: nauka o rozpoznawaniu zachowań ludzkich i maszynowych
Zorganizowane grupy przestępcze mogą składać setki lub tysiące wniosków w ramach zmasowanego ataku typu brute force. Działają w pośpiechu, używają skrótów klawiszowych lub nienaturalnie wydajnych skryptów. Przełączają się między kartami lub aplikacjami – kopiują i wklejają dane, ponieważ sami nie znają potrzebnych informacji.
Ludzie nie wchodzą w interakcję z urządzeniami w taki sposób. Behawioralna analiza danych oraz zaawansowane wykrywanie botów pozwalają zidentyfikować setki tego typu subtelnych różnic w czasie rzeczywistym. Za każdym razem, gdy użytkownik angażuje się w dowolną interakcję online, tworzy nową kompozycję danych fizycznych, behawioralnych i cyfrowych.
Analiza behawioralna pozwala na przyjrzenie się danym wejściowym generowanym pasywnie przy każdej interakcji cyfrowej wraz z tożsamością cyfrową i sygnałami z urządzeń. Przykłady obejmują tempo pisania i siłę naciśnięć klawiszy – możemy porównać takie sposoby wprowadzania danych z potwierdzonymi wzorcami pochodzącymi z miliardów przeanalizowanych wcześniej transakcji.
Wzorce zachowań maszynowych mogą na przykład wskazywać, że dochodzi do wklejenia danych (np. daty urodzenia lub nazwiska), które każdy zna przecież na pamięć. Oszustwa możemy zdemaskować dzięki sprawdzeniu wielu innych tego typu detali.
Dzięki wykorzystaniu potęgi sztucznej inteligencji, która potrafi porządkować dane na wielką skalę, organizacje mogą uzyskać jaśniejszy obraz każdej interakcji – niezależnie od tego, czy dany użytkownik był już wcześniej widziany.
Pozwala to firmom podejmować szybkie, trafne decyzje, dzięki którym funkcjonują bezpiecznie i sprawnie.
LexisNexis® BehavioSec® to rozwiązanie behawioralnej analizy danych działające w czasie rzeczywistym i przewidujące nadużycia już od pierwszej interakcji
Wykorzystując rozwiązania z zakresu tożsamości cyfrowej i analizę sygnałów z urządzeń w ramach LexisNexis®ThreatMetrix®, rozwiązanie BehavioSec® rozpoznaje w czasie rzeczywistym setki przesłanek behawioralnych, takich jak czas spędzony na danym ekranie, wzorce naciśnięć klawiszy, gesty dotykowe, jak również kąt, pod jakim urządzenia są usytuowane.
Dane te mogą być zniuansowane, a pojedyncza czerwona flaga rzadko stanowi niezbity dowód nadużycia. Niemniej jednak wszystkie dane zebrane razem i przeanalizowane w kontekście sygnałów z urządzeń – takich jak geolokalizacja, adres IP, częstotliwość i historia – w trafny sposób odpowiadają na pytanie, kto znajduje się po drugiej stronie każdej transakcji.
Dane te można porównać ze znanymi wzorcami zachowań zaufanych klientów, jak również z wzorcami charakterystycznymi dla ataku oszustów.
Behawioralna analiza danych to potężne narzędzie, które pomaga organizacjom ustanawiać wysoce predykcyjne reguły w oparciu o własne dane, co pozwala usprawnić protokoły podejmowania decyzji.
Każda organizacja może wypracować równowagę między bezpieczeństwem a frykcją dla użytkownika, która najlepiej odpowiada jej celom biznesowym i bazie klientów.
W obliczu coraz bardziej wyrafinowanych nadużyć, współczesne organizacje zmuszone są do wyodrębniania użytecznych wzorców z morza subtelnych sygnałów ryzyka behawioralnego, by rzetelnie odróżniać uczciwych klientów od oszustów, wyłudzaczy i zautomatyzowanych skryptów. Proces ten musi odbywać się szybko i na dużą skalę.
