Identitats Sintètiques: Detecció i Prevenció

Punt clau 1 El frau d'identitats sintètiques es basa en la creació d'identitats totalment noves mitjançant una combinació d'informació personal identificable (PII) real i fabricada.

Punt clau 2 La detecció d'identitats sintètiques requereix un enfocament estratificat que vagi més enllà de la verificació d'identitat tradicional, aprofitant l'anàlisi del comportament i la correlació de dades.

Punt clau 3 Les APIs de detecció de frau proactives poden reduir significativament les pèrdues associades al frau d'identitats sintètiques identificant i assenyalant les sol·licituds sospitoses al principi del procés.

Punt clau 4 A mesura que avança la intel·ligència artificial, també ho farà la creació d'identitats sintètiques; l'adaptació contínua dels mètodes de detecció és vital.

Entenent el Frau d'Identitats Sintètiques

El frau d'identitats sintètiques és un tipus de frau que creix ràpidament i implica l'ús d'una combinació d'PII real i fabricada per crear una identitat completament nova. A diferència del robatori d'identitat tradicional, que implica l'apropiació d'una identitat existent, el frau d'identitats sintètiques crea una identitat 'fantasma' que mai va existir abans. Sovint, això es fa combinant un nom real amb un número de Seguretat Social (SSN) fals, data de naixement i adreça. Els defraudadors llavors construeixen un historial creditici per a aquesta identitat sintètica, sovint sol·licitant i obtenint préstecs, targetes de crèdit i altres formes de crèdit. La Xarxa d'Execució de Delictes Financers (FinCEN) estima que el frau d'identitats sintètiques va resultar en pèrdues de 6.000 milions de dòlars el 2016 sol, i aquest nombre continua augmentant, arribant a una estimació de 20.000 milions de dòlars el 2023. Aquest frau és particularment difícil de detectar perquè la identitat sintètica no té un historial de frau preexistent que la senyalitzi. Els mètodes tradicionals de verificació d'identitat, basats en la coincidència amb les bases de dades existents, sovint són ineficaces. La sofisticació d'aquests esquemes està augmentant, amb els defraudadors utilitzant dades fabricades cada vegada més realistes i utilitzant tècniques per evitar la detecció.

Com es creen les identitats sintètiques

La creació d'una identitat sintètica sol seguir un patró. Els defraudadors sovint comencen per obtenir un nom real i un fitxer de l'Agència d'Informació Creditícia (CRA). Això es pot aconseguir mitjançant violacions de dades, estafes de phishing o fins i tot comprant PII a la web fosca. Després generen un SSN fals, sovint utilitzant patrons establerts per assegurar-se que sembli vàlid. Aquest SSN fals es combina llavors amb el nom real i una adreça fabricada. Un cop creada la identitat sintètica, el defraudador comença a construir un perfil creditici. Això implica obrir comptes petits, com ara targetes de crèdit garantides o línies de crèdit de botigues minoristes, i fer pagaments puntuals per establir un historial creditici positiu. Un cop establert el perfil creditici, el defraudador pot sol·licitar préstecs i línies de crèdit més grans, sovint maximitzant els límits de crèdit i després incomplint el deute.

El paper de les APIs en la detecció

La detecció d'identitats sintètiques requereix un enfocament més sofisticat que la verificació d'identitat tradicional. Aquí és on entren en joc les APIs avançades. Les APIs que ofereixen l'enriquiment de dades i la correlació poden ajudar a identificar anomalies i inconsistències que podrien indicar una identitat sintètica. Específicament, les APIs poden realitzar les següents comprovacions:

• Anàlisi entre dispositius: Identificar si una sol·licitud va originar-se d'un dispositiu o xarxa sospitosa.
• Biometria del comportament: Analitzar la velocitat d'escriptura, els moviments del ratolí i altres patrons de comportament per detectar anomalies.
• Correlació de punts de dades: Comprovar si hi ha inconsistències entre diferents punts de dades, com ara l'adreça i el número de telèfon.
• Comprovacions de velocitat: Identificar sol·licituds que es presenten en ràpida successió o des de múltiples ubicacions.
• Validació del número de la Seguretat Social (SSN): Utilitzar APIs especialitzades per verificar la validesa del SSN, incloses les comprovacions amb registres de defuncions i altres bases de dades.

La plataforma d'identitat de Didit ofereix una suite d'APIs dissenyades per mitigar el frau d'identitats sintètiques, incloses eines avançades d'enriquiment de dades i anàlisi del comportament, totes accessibles a través d'una única integració.

Tècniques avançades de detecció de frau

En lloc de la integració d'APIs, són crucials tècniques de detecció de frau més avançades. Els models d'aprenentatge automàtic (ML) es poden entrenar per identificar patrons i anomalies indicatives d'identitats sintètiques. Aquests models poden analitzar grans quantitats de dades, incloses les dades de sol·licitud, les dades de les oficines de crèdit i els informes de frau, per identificar sol·licituds d'alt risc. Una altra tècnica és l'anàlisi de xarxes. Això implica mapejar les relacions entre diferents entitats, com ara adreces, números de telèfon i SSN, per identificar connexions sospitoses. Per exemple, si múltiples sol·licituds estan vinculades a la mateixa adreça o SSN fals, podria ser un signe de frau d'identitats sintètiques. A més, l'ús de l'empremta digital del dispositiu i la geolocalització de l'adreça IP poden proporcionar informació valuosa. Les discrepàncies entre la ubicació declarada pel sol·licitant i la seva adreça IP, o l'ús d'una xarxa privada virtual (VPN), poden aixecar senyals d'alerta. Com més punts de dades s'analitzin, més precisa serà la detecció de frau.

Com Didit ajuda

Didit proporciona una solució integral per combatre el frau d'identitats sintètiques. La nostra plataforma combina múltiples capes de seguretat, que inclouen:

• Verificació de documents: Robusta verificació de documents d'identitat amb detecció de manipulació i extracció de dades.
• Autenticació biomètrica: Detecció de vida i coincidència facial per garantir que el sol·licitant sigui una persona real.
• Cribratge AML: Cribratge contra llistes de vigilància globals per identificar possibles defraudadors.
• Senyals de frau: Anàlisi de la direcció IP, les dades del dispositiu i els senyals de comportament per detectar activitats sospitoses.
• Orquestració del flux de treball: Fluxos de treball personalitzables per adaptar-se a les tendències de frau canviants.

L'enfocament de Didit, basat en APIs, permet una integració perfecta amb els sistemes de prevenció de frau existents, proporcionant una solució flexible i escalable per a empreses de totes les mides.

Estàs preparat per començar?

No deixis que el frau d'identitats sintètiques afecti el teu negoci. Contacta amb Didit avui mateix per obtenir una demostració i descobrir com la nostra plataforma pot ajudar-te a protegir els teus beneficis. Sol·licita una demostració | Consulta els preus