El problema del fraude AIT

El problema AIT

Uno de los temas clave y de debate que ha estado siempre presente en muchos de los actos del sector a los que he asistido este año es el del Tráfico Artificial Inflado (TIA), también conocido como Bombeo SMS.

El fraude AIT no es nuevo, pero sigue aumentando bruscamente y puede afectar a cualquier empresa, grande o pequeña, que utilice SMS A2P para la verificación mediante contraseñas de un solo uso (OTP) o para comunicarse y relacionarse con sus clientes.

La AIT apareció incluso en las noticias principales a principios de este año, cuando Elon Musk dijo que Twitter perdía 60 millones de dólares al año debido a la AIT y, posteriormente, eliminó todas las verificaciones de identidad basadas en SMS (OTP). Otras marcas mundiales también están empezando a retener los pagos de sus agregadores de SMS y redes móviles en un intento de cubrir su exposición al fraude.

¿Qué es el fraude informático? ¿Y qué se puede hacer para evitarlo?

El AIT se aprovecha de los mensajes SMS que envían contraseñas de un solo uso(OTP), que se suelen utilizar para verificar los números de teléfono móvil de los clientes durante el proceso de registro, incluidas las comprobaciones de ubicación y edad. En el ejemplo de Twitter, los estafadores generaron OTPs SMS falsos creando una gran cantidad de cuentas bot. A continuación, los defraudadores entregaron una parte de los ingresos generados a sus socios cómplices, a menudo radicados en destinos lejanos de alto coste.

Existe cierta ironía con el AIT, ya que a pesar del coste asociado a este tipo de tráfico fraudulento, muchas empresas del ecosistema de las telecos pueden ser beneficiarias potenciales. Además, aunque las empresas suelen ser las víctimas de este tipo de fraude, hay algunas que lo utilizan para aumentar su propia base de abonados y demostrar así su crecimiento.

Sin embargo, a largo plazo, el AIT está provocando una menor confianza en los SMS para la entrega de OTP, pérdidas de ingresos para las empresas y menores volúmenes que perjudican al sector. El organismo mundial The Communications Fraud Control Association (CFCA) estimó que el AIT provocó pérdidas de más de 6.700 millones de dólares en 2021.

Pero no todo está perdido y hay formas en que los agregadores de SMS, los operadores de redes móviles y las empresas pueden ayudar a detectar y prevenir el AIT.

Por ejemplo, en TMT hemos desarrollado una solución global de numeración y prevención del fraude , TeleShield, que puede ayudar a:

• Identifica el tipo de línea asignado por el regulador local, y envía SMS sólo a números de móvil;
• Proporciona una comprobación en tiempo real del identificador de llamadas (o número A) para comprobar si se trata de un número no válido;
• Confirma si un número ha sido asignado a un abonado y, por tanto, está “activo”;
• Bloquea los números de tarificación adicional;
• Utiliza el aprendizaje automático para detectar picos inusuales de actividad, ya sea en el momento de los mensajes, en su volumen, en su ubicación o en bloques de números adyacentes.

Las empresas también pueden ayudar detectando bots mediante CATPCHAs y supervisando los índices de conversión OTP. También podrían utilizar otros métodos como alternativa a la verificación basada en SMS, incluida la autenticación sin contraseña como el servicio de Autenticación de TMT. Este nuevo método de demostrar la posesión de un número de teléfono móvil no necesita SMS A2P / OTP y, por tanto, detiene el AIT, además de mejorar la seguridad y facilitar la vida a los clientes.

Es fundamental que las empresas, los agregadores de SMS y los operadores colaboren para ayudar a prevenir este tipo de fraude y proteger al sector de las pérdidas económicas. La pérdida de confianza y reputación de los SMS como canal también hará que los volúmenes disminuyan drásticamente a medida que las empresas se pasen a los canales OTT y a otros servicios de verificación.

Términos clave asociados al fraude AIT

Para comprender mejor los mecanismos del fraude del Tráfico Artificialmente Inflado (TIA), es esencial entender la terminología comúnmente asociada a estas prácticas engañosas:

Granjas de clics:
Grupos organizados de trabajadores mal pagados, a menudo procedentes de regiones económicamente desfavorecidas, empleados para simular una auténtica actividad en línea. Estos trabajadores realizan tareas como registrar cuentas, hacer clic manualmente en anuncios, transmitir música, ver vídeos, rellenar formularios en línea o interactuar con sitios web de otras formas para imitar el tráfico auténtico.

Tráfico de bots:
Tráfico automatizado, no humano, generado por bots para replicar un comportamiento online similar al humano. Los bots se utilizan habitualmente para crear clics, visualizaciones e interacciones falsas a gran escala, engañando a las empresas e inflando las métricas de participación.

Impresiones artificiales:
Vistas, clics o interacciones falsificados en contenidos digitales creados para manipular los análisis, engañar a los anunciantes o aumentar artificialmente la aparente popularidad de los contenidos en línea.

Fraude de clics:
Práctica fraudulenta que implica el uso de bots, scripts o granjas de clics para hacer clic repetidamente en anuncios, enlaces u otros contenidos. El objetivo es inflar artificialmente las métricas de clics, obligando a las empresas a incurrir en costes más elevados por una mayor participación que carece de valor real.

Fraude de visualización:
Táctica similar al fraude de clics, en la que se generan visualizaciones falsas de anuncios o contenidos digitales. El objetivo de los estafadores es inflar los índices de audiencia, engañando a los anunciantes y a las partes interesadas para que crean que el contenido está ganando adeptos.

Fraude de impresiones:
Trama diseñada para aumentar las estadísticas de impresiones incrementando falsamente el número de veces que se muestra un anuncio o un contenido. Se engaña a las empresas para que paguen por estos recuentos inflados de impresiones, que no reflejan la actividad real de los usuarios.

Fraude de conversión:
Una forma más sofisticada de fraude AIT en la que se simulan acciones que se asemejan a conversiones de usuarios reales, como realizar una compra o enviar un formulario. Esta manipulación se consigue mediante métodos como la suplantación de usuarios reales, la manipulación de cookies o el despliegue de bots, scripts y “granjas de conversión”. El objetivo es inflar las métricas de conversión, creando una falsa narrativa del compromiso del usuario.

Comprender estos términos es vital para que las empresas reconozcan y combatan eficazmente el fraude AIT, protegiendo sus recursos y manteniendo unos análisis precisos.