La inteligencia del dispositivo y la biometría de comportamiento funcionan mejor juntas
Durante casi dos décadas, las empresas han combatido el fraude y el lavado de dinero analizando las señales que provienen de los dispositivos digitales y cómo se comportan los usuarios en esos dispositivos. Hoy en día, sin embargo, los estafadores han superado estas técnicas. La inteligencia de dispositivos es algo básico, pero a menudo la biometría de comportamiento se considera un lujo o un complemento.
Rara vez estas dos capacidades están profundamente integradas
¿Qué es la inteligencia de dispositivos?
La inteligencia de dispositivos es un campo que implica la recopilación y el análisis de datos relacionados con las características y el comportamiento de un dispositivo específico. Comenzó a tomar forma con el auge de los teléfonos inteligentes y los dispositivos inteligentes a mediados y finales de la década de 2000, pero sus orígenes se remontan a los primeros sistemas informáticos.
En las primeras etapas, la inteligencia de dispositivos se centraba en identificar características como el tipo de dispositivo, el sistema operativo, la dirección IP y otros parámetros estáticos. A medida que la tecnología evolucionó, surgieron métodos más sofisticados como la huella digital del dispositivo, que combinan múltiples parámetros para identificar un dispositivo de forma única.
¿Qué son las biometrías de comportamiento?
La biometría de comportamiento se refiere a la tecnología que mide y analiza los patrones de comportamiento humano, especialmente aquellos relacionados con la interacción con dispositivos digitales. Mientras que la biometría tradicional, como las huellas dactilares y el reconocimiento facial, se centra en características físicas, la biometría de comportamiento enfatiza la forma única en que cada usuario interactúa con los dispositivos.
El concepto de biometría del comportamiento se remonta al siglo XIX, cuando los operadores de telégrafo podían identificarse entre sí por su "puño" característico, es decir, su estilo de telegrafía. Sin embargo, no fue hasta la era digital cuando la biometría del comportamiento comenzó a tomar forma como un campo de estudio.
En las primeras etapas, la biometría de comportamiento incluía medidas básicas como la dinámica de tecleo. A medida que la tecnología evolucionó, el campo se amplió para incluir comportamientos más complejos, como los patrones de movimiento del ratón, las interacciones con pantallas táctiles e incluso los patrones de uso de los dispositivos.
Desafíos a los que se enfrentan estas técnicas
Inteligencia del dispositivo:
- Precisión limitada: La inteligencia de dispositivos depende principalmente de los datos que recopila, pero algunos parámetros pueden resultar engañosos. Por ejemplo, las direcciones IP pueden enmascararse, los datos de ubicación pueden falsificarse y las huellas digitales de los dispositivos pueden modificarse.
- Sin detección de emuladores ni RDP: los estafadores han empezado a utilizar herramientas y técnicas que pueden ocultar o modificar las características del dispositivo, haciendo que parezca un dispositivo nuevo o diferente. Técnicas como la "suplantación de dispositivos" (device spoofing), el uso de botnets o aplicaciones de uso compartido de pantalla remota.
"Confiar únicamente en la inteligencia del dispositivo no es suficiente para combatir el fraude moderno. Al integrar señales de comportamiento, podemos crear un perfil multidimensional que ofrezca una comprensión más profunda de la intención del usuario, lo que nos permite detectar incluso las anomalías más sutiles que los estafadores podrían intentar explotar." — Jeffrie Joshua, Líder de Ingeniería de Software en Sardine.
Biometría de comportamiento:
- Falsos positivos: La biometría del comportamiento a veces puede confundir a usuarios legítimos con estafadores si su comportamiento cambia de forma significativa; por ejemplo, si están usando un dispositivo nuevo o se encuentran en un entorno diferente. Esto puede generar fricción innecesaria para el usuario.
- Artículo de lujo: la inteligencia del dispositivo se ha convertido en algo básico, pero a menudo la biometría de comportamiento es un complemento y puede no estar disponible en entornos con limitaciones de costos a pesar de su mejora significativa.
“La detección de fraude ya no consiste solo en identificar dispositivos sospechosos, sino en analizar cómo esos dispositivos interactúan con tu plataforma. La biometría del comportamiento nos permite detectar patrones que no coinciden con el comportamiento esperado de los usuarios legítimos, añadiendo una capa esencial de protección”, explica Jeffrie Joshua.
El problema de la integración
Quizás el mayor desafío al que se enfrentan los departamentos de fraude y cumplimiento es integrar múltiples proveedores con sus sistemas internos para ofrecer el máximo nivel de protección. Muchas herramientas simplemente devuelven puntuaciones y nunca fueron diseñadas para funcionar juntas.
Las soluciones existentes crean un mosaico que genera brechas aprovechadas por los delincuentes.
"En Sardine, hemos comprobado que combinar la inteligencia del dispositivo con el análisis del comportamiento puede reducir drásticamente los falsos positivos y, al mismo tiempo, mejorar nuestra capacidad para detectar intentos de fraude sofisticados. Este enfoque dual es fundamental para mantenerse por delante de las amenazas en constante evolución", afirma Jeffrie Joshua, líder de Ingeniería de Software en Sardine.
La solución de Sardine
Sardine es la única plataforma de fraude y cumplimiento impulsada por dispositivos y comportamiento, diseñada para funcionar de forma integrada. Sardine no es una caja negra y pone todas sus señales a disposición de los clientes. El motor de reglas de Sardine puede combinar múltiples fuentes de datos y convertirse en el sistema operativo para los equipos de fraude y riesgo.
Sardine también es la única plataforma basada en dispositivos y comportamiento que puede detectar bots y emuladores y todas las aplicaciones de uso compartido remoto de pantalla (RDP).
