Exploración de las últimas tendencias en la detección de fraudes generada por IA

Introducción

A medida que las organizaciones adoptan cada vez más la transformación digital, el panorama de amenazas se ha ampliado para incluir sofisticados esquemas de fraude impulsados por la inteligencia artificial. Estos esquemas explotan las vulnerabilidades de los sistemas financieros, las interacciones con los clientes y las cadenas de suministro. La urgencia de protegerse contra estas amenazas subraya el papel fundamental de los mecanismos sólidos de detección del fraude. En este artículo, profundizamos en las últimas tendencias en la detección del fraude generada por la inteligencia artificial, con el objetivo de dotar a los profesionales de la gestión de riesgos de información útil.

Comprender el fraude generado por la IA

Tipos de fraude generado por IA

1. Fraude de identidad sintética: Los perpetradores crean identidades ficticias al combinar información real e inventada. Estas identidades sintéticas se utilizan luego para actividades fraudulentas, como abrir cuentas o solicitar crédito. En 2019, un sofisticado sindicato delictivo orquestó un esquema masivo de fraude de identidad sintética en los Estados Unidos. Su enfoque se diseñó meticulosamente, aprovechando técnicas de inteligencia artificial de vanguardia:

• Los estafadores comenzaron por sintetizar las identidades, una mezcla de información real e inventada. Los algoritmos de inteligencia artificial analizaron los conjuntos de datos existentes y combinaron números de Seguro Social legítimos con nombres, direcciones y fechas de nacimiento ficticios. Estas personas sintéticas parecían auténticas, engañando a las instituciones financieras.
• Luego, solicitaron tarjetas de crédito de manera estratégica en varios bancos. Los bots impulsados por inteligencia artificial automatizaron el proceso de solicitud y enviaron varias solicitudes simultáneamente. Una vez aprobados, los delincuentes realizaron pequeñas compras para establecer un historial crediticio. La escalación gradual hacia transacciones de mayor envergadura se orquestó cuidadosamente.
• Cuando la deuda llegó a un punto crítico, los estafadores ejecutaron su acto de desaparición. Desaparecieron, dejando saldos pendientes de pago. Las tácticas de evasión impulsadas por la inteligencia artificial desempeñaron un papel crucial, como canalizar las transacciones a través de varias cuentas y ocultar las huellas digitales.
• Las pérdidas sufridas por las instituciones financieras fueron asombrosas. Habían otorgado crédito basándose en identidades aparentemente legítimas, sin saber que detrás de las transacciones había personas sintéticas generadas por la IA. La detección de estos fraudes sofisticados sigue siendo un desafío, ya que las técnicas de inteligencia artificial evolucionan continuamente.

Desafíos en la detección

1. Tácticas en evolución: Los estafadores adaptan constantemente sus tácticas para evitar ser detectados. Los sistemas tradicionales basados en reglas luchan por mantenerse al día con los patrones de fraude que cambian rápidamente.
2. Desequilibrio de datos: Los modelos de aprendizaje automático sufren un desequilibrio de datos, en el que las transacciones legítimas superan con creces a las fraudulentas. Este desequilibrio afecta al rendimiento del modelo y aumenta los falsos positivos.
3. Concepto Drift: Los patrones de fraude evolucionan con el tiempo y requieren actualizaciones continuas de los modelos. El cambio conceptual (cuando cambia la distribución de los datos subyacentes) plantea un desafío para mantener modelos de detección de fraudes precisos.

Aprovechar la IA para la detección de fraudes

En el panorama en constante evolución de la ciberseguridad, la inteligencia artificial (IA) desempeña un papel fundamental en la mejora de los mecanismos de detección de fraudes. Esta sección profundiza en varios modelos de aprendizaje automático y técnicas de IA generativa que se emplean para identificar y combatir las actividades fraudulentas.

Modelos de aprendizaje automático

1. Aprendizaje supervisado: En el aprendizaje supervisado, los modelos aprenden de los datos etiquetados, donde cada instancia se asocia a un resultado conocido (fraudulento o legítimo). Estos modelos pueden predecir el fraude basándose en patrones históricos y ejemplos etiquetados.
2. Aprendizaje sin supervisión: Las técnicas de aprendizaje no supervisadas, como la agrupación en clústeres y la detección de anomalías, identifican patrones en datos no etiquetados. Ayudan a detectar comportamientos inusuales o valores atípicos que pueden indicar un fraude.
3. Aprendizaje semisupervisado: Este enfoque híbrido combina datos etiquetados y no etiquetados. Aprovecha los beneficios de los métodos supervisados y no supervisados, lo que lo hace útil para la detección del fraude cuando los datos etiquetados son escasos.

IA generativa en la detección de fraudes

1. Redes generativas de confrontación (GAN): Las GAN constan de un generador y un discriminador. El generador crea datos realistas (como transacciones sintéticas), mientras que el discriminador distingue entre datos reales y generados. Las GAN pueden aumentar los datos de entrenamiento y mejorar el rendimiento del modelo.
2. Codificadores automáticos variacionales (VAE): Los VAE aprenden una representación compacta de los datos de entrada. Pueden reconstruir los puntos de datos originales y generar otros nuevos. En la detección del fraude, los VAE ayudan a identificar anomalías al comparar los datos reconstruidos con las observaciones reales.
3. GanoMalía: GanoMaly, una combinación de GAN y codificadores automáticos, detecta anomalías al aprender tanto la distribución de los datos normales como el error de reconstrucción. Se destaca en la identificación de patrones sutiles de fraude.

Componentes clave de una detección eficaz del fraude generada por IA

A. Ingeniería de funciones

1. Patrones de comportamiento

La ingeniería de funciones implica extraer información significativa de los datos sin procesar. En el contexto de la detección del fraude, los patrones de comportamiento desempeñan un papel crucial. Estas son algunas características específicas a tener en cuenta:

• Frecuencia de transacciones: analice la frecuencia con la que un usuario realiza transacciones. Los picos inusuales o los cambios repentinos en la frecuencia de las transacciones pueden indicar una actividad fraudulenta. Por ejemplo, si una cuenta que normalmente realiza una transacción por semana de repente comienza a realizar varias transacciones al día, merece la pena investigarla.
• Hábitos de gasto: observe los patrones de gasto: montos promedio de transacciones, categorías de gastos y desviaciones de la norma. Los estafadores pueden realizar transacciones grandes e irregulares para probar el sistema o aprovechar las vulnerabilidades.
• Desviación del comportamiento habitual: calcule medidas estadísticas (por ejemplo, puntuaciones z) para identificar transacciones significativamente diferentes del comportamiento histórico de un usuario. Por ejemplo, si un usuario que normalmente compra localmente de repente hace una compra internacional, podría resultar sospechoso.

2. Funciones basadas en gráficos

Las funciones basadas en gráficos capturan las relaciones entre las entidades (nodos) de una red. En la detección de fraudes, podemos representar a los usuarios, los comerciantes y las transacciones como nodos y sus interacciones como bordes. Entre las funciones relevantes se incluyen las siguientes:

• Medidas de centralidad: calcule las métricas de centralidad (por ejemplo, grado de centralidad, centralidad intermedia) para identificar los nodos influyentes. Los defraudadores pueden mostrar patrones de centralidad inusuales.
• Coeficientes de agrupamiento: evalúe qué tan estrechamente conectados están los nodos dentro de un clúster. Los estafadores pueden formar grupos muy unidos para blanquear dinero o confabularse.
• Redes de transacciones: construya gráficos de transacciones en los que los nodos representen a los usuarios y los bordes representen las transacciones. Detecte anomalías en función de los patrones de estas redes.

3. Características temporales

Las funciones basadas en el tiempo proporcionan contexto y revelan patrones relacionados con el fraude. Tenga en cuenta los siguientes aspectos temporales:

• Marcas de tiempo de las transacciones: analice la hora del día, el día de la semana y el mes en que se producen las transacciones. Los estafadores suelen aprovechar los patrones temporales. Por ejemplo, las transacciones nocturnas o las actividades de fin de semana pueden ser más riesgosas.
• Periodicidad: busca patrones recurrentes. Algunos esquemas de fraude se producen de forma cíclica (por ejemplo, el fraude en la devolución de impuestos durante la temporada de impuestos). Incorpore características relacionadas con el comportamiento periódico.

B. Interpretabilidad del modelo

1. IA explicable

A medida que los modelos de IA se vuelven más complejos (por ejemplo, el aprendizaje profundo), comprender sus decisiones se convierte en un desafío. Técnicas como LIME y SHAP proporcionan explicaciones locales para las predicciones individuales. Por ejemplo:

• LIME (explicaciones independientes del modelo interpretable local): genera explicaciones fieles a nivel local al perturbar las características de entrada y observar las respuestas del modelo.
• SHAP (ShapLey Additive Explanations): aplica la teoría de juegos cooperativos para atribuir importancia a las características.

2. Importancia de la función

Es esencial saber qué funciones contribuyen más a la detección del fraude. Técnicas como los bosques aleatorios o el aumento de gradientes proporcionan puntuaciones de importancia para las características. Prioriza las características que tienen el mayor impacto.

C. Enfoques conjuntos

1. Combinación de modelos

Los métodos de conjunto agregan predicciones de varios modelos. Considere la posibilidad de apilar o empaquetar:

• Apilamiento: combine diversos modelos (por ejemplo, regresión logística, redes neuronales, árboles de decisión) para mejorar la precisión general. La salida de cada modelo sirve como entrada para un metamodelo.
• Empaquetado (agregación mediante arranque): entrene varias instancias del mismo modelo en subconjuntos de datos inicializados y promedie sus predicciones.

2. Conjuntos adaptativos

Los conjuntos adaptativos se ajustan dinámicamente en función del rendimiento en tiempo real. Técnicas como AdaBoost y Gradient Boosting se adaptan a los cambiantes patrones de fraude.

Conclusión

En conclusión, el panorama de la detección del fraude generado por IA es a la vez desafiante y prometedor. A medida que las organizaciones se enfrentan a amenazas cada vez más sofisticadas, los profesionales de la gestión de riesgos deben mantenerse informados sobre las últimas tendencias y técnicas. Estas son las principales conclusiones:

1. Ingeniería de funciones: extraer las funciones relevantes de los datos transaccionales, como los patrones de comportamiento, las funciones basadas en gráficos y los aspectos temporales, constituye la base para una detección eficaz del fraude.
2. Interpretabilidad de los modelos: a medida que los modelos de IA se vuelven más complejos, es crucial comprender sus decisiones. Las técnicas de IA explicables y el análisis de la importancia de las características proporcionan transparencia e información útil.
3. Enfoques conjuntos: la combinación de modelos y el uso de conjuntos adaptables permiten a las organizaciones adaptarse a las tácticas de fraude en evolución y minimizar las pérdidas financieras.