Vous craignez que la fraude ne porte atteinte \u00e0 votre entreprise ? Vous avez de bonnes raisons de vous inqui\u00e9ter. La fraude touche tous les aspects de notre vie quotidienne.<\/p>\n
La fraude est responsable du gaspillage de l’argent des contribuables et de l’augmentation des prix que nous payons pour les biens et les services. Elle peut d\u00e9tourner des ressources de l’innovation. La fraude peut priver les particuliers et les entreprises de leur s\u00e9curit\u00e9 financi\u00e8re.<\/p>\n
Heureusement, les solutions de pr\u00e9vention de la fraude ont beaucoup \u00e9volu\u00e9 gr\u00e2ce aux progr\u00e8s technologiques. Vous pouvez d\u00e9couvrir les tenants et les aboutissants de la fraude et des solutions de pr\u00e9vention de la fraude ici.<\/p>\n
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La fraude peut rev\u00eatir de nombreuses formes, mais elle se r\u00e9f\u00e8re g\u00e9n\u00e9ralement \u00e0 l’abus d’informations et au gaspillage de ressources. La fraude peut prendre la forme d’une violation de donn\u00e9es, d’un paiement indu, d’un blanchiment d’argent, d’une usurpation d’identit\u00e9 ou d’un financement du terrorisme. Il peut s’agir d’une atteinte \u00e0 la s\u00e9curit\u00e9 publique ou \u00e0 la cybers\u00e9curit\u00e9.<\/p>\n
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Une violation de donn\u00e9es est une forme courante de fraude et constitue l’une des d\u00e9finitions de l’escroquerie. Une violation de donn\u00e9es peut se produire lorsqu’une personne peut acc\u00e9der \u00e0 un r\u00e9seau d’entreprise et copier des informations de la base de donn\u00e9es de l’entreprise.<\/p>\n
La personne qui commet l’infraction souhaite g\u00e9n\u00e9ralement obtenir les dossiers des clients et les informations relatives aux cartes de cr\u00e9dit. Ils vendent ces informations \u00e0 d’autres criminels d’identit\u00e9 qui les utiliseront \u00e0 leur propre profit.<\/p>\n
Il existe de nombreuses approches diff\u00e9rentes pour lutter contre les fraudes et les violations de donn\u00e9es. Les pirates informatiques criminels ne cessent de mettre \u00e0 jour et de faire \u00e9voluer leurs techniques. Voici quelques-unes des formes de fraude les plus courantes.<\/p>\n
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L’objectif d’une attaque par d\u00e9ni de service est de provoquer le blocage d’un site web. Pour ce faire, les ressources informatiques du site web sont surcharg\u00e9es. Les pirates utilisent des bots pour bloquer un site web en leur demandant de l’utiliser de mani\u00e8re excessive.<\/p>\n
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Malware est l’abr\u00e9viation de logiciel malveillant. Il est utilis\u00e9 pour d\u00e9crire les virus, les ransomwares, les spywares et tout autre logiciel con\u00e7u dans l’intention de nuire.<\/p>\n
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Comme nous l’avons dit, le ransomware est un type de logiciel malveillant. Il crypte les fichiers locaux d’un appareil infect\u00e9. Ensuite, le pirate gardera vos donn\u00e9es en otage jusqu’\u00e0 ce que vous le payiez pour qu’il les lib\u00e8re.<\/p>\n
Malheureusement, le paiement de la ran\u00e7on ne garantit pas que vous r\u00e9cup\u00e9rerez l’acc\u00e8s \u00e0 vos donn\u00e9es. Dans de nombreux cas, le pirate vous enverra un message fant\u00f4me une fois qu’il aura re\u00e7u le paiement.<\/p>\n
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L’objectif du phishing est d’exploiter les individus pour obtenir des informations. Le phishing se pr\u00e9sente souvent sous la forme d’un courriel, d’un message texte ou d’un appel t\u00e9l\u00e9phonique. Le message tente de vous inciter \u00e0 fournir des informations personnelles.<\/p>\n
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Parmi les exemples d’hame\u00e7onnage les plus courants, on peut citer l’usurpation d’une identit\u00e9 ou d’une organisation l\u00e9gitime telle que le HMRC. Les pirates tentent \u00e9galement d’inciter les personnes \u00e0 cliquer sur un lien malveillant menant \u00e0 une fausse page de connexion.<\/p>\n
Ils utilisent la peur pour vous faire entrer sur leur site web ; il est facile de leur donner des informations personnelles et financi\u00e8res. La fraude mobile<\/a>, en particulier, a augment\u00e9 pendant la pand\u00e9mie de Covid-19.<\/p>\n <\/p>\n La pr\u00e9vention de la fraude a beaucoup \u00e9volu\u00e9 depuis qu’elle est devenue n\u00e9cessaire dans les ann\u00e9es 1970. Dans le pass\u00e9, l’automatisation n’existait pas. Un enqu\u00eateur ne pouvait pas surveiller la fraude en temps r\u00e9el ; il devait le faire apr\u00e8s que le crime ait eu lieu.<\/p>\n De nos jours, la pr\u00e9vention de la fraude consiste \u00e0 utiliser des strat\u00e9gies pour d\u00e9tecter la fraude d\u00e8s qu’elle se produit ou pour pr\u00e9venir la probabilit\u00e9 de fraude.<\/p>\n Les nouvelles technologies permettent de pr\u00e9dire les tactiques de fraude et d’identifier les tendances des nouveaux sch\u00e9mas de fraude. Les \u00e9quipes de pr\u00e9vention de la fraude sont beaucoup mieux \u00e9quip\u00e9es pour d\u00e9crypter les sch\u00e9mas de fraude sophistiqu\u00e9s.<\/p>\n Ces \u00e9quipes de pr\u00e9vention des fraudes peuvent d\u00e9sormais utiliser l’analyse pr\u00e9dictive, l’analyse adaptative et l’apprentissage automatique pour d\u00e9tecter et pr\u00e9venir les fraudes.<\/p>\n <\/p>\n La pr\u00e9vention de la fraude consiste \u00e0 emp\u00eacher la fraude avant qu’elle ne se produise. L’objectif est de r\u00e9duire le risque de fraude \u00e0 l’avenir.<\/p>\n La d\u00e9tection de la fraude se fait \u00e0 l’autre bout. Il est utilis\u00e9 pour d\u00e9tecter les fraudes au moment o\u00f9 elles se produisent. L’objectif de la d\u00e9tection de la fraude est de minimiser les dommages et d’emp\u00eacher la fraude de se poursuivre.<\/p>\n <\/p>\n Les solutions traditionnelles de pr\u00e9vention de la fraude comprennent les r\u00e8gles de gestion, l’exploration de donn\u00e9es et les r\u00e9seaux neuronaux. Ils sont utilis\u00e9s pour apprendre comment certains types d’entit\u00e9s fonctionnent, afin de savoir s’ils sont victimes de fraude ou de piratage.<\/p>\n Une entit\u00e9 peut \u00eatre un t\u00e9l\u00e9phone portable, une carte de cr\u00e9dit, un commer\u00e7ant ou un distributeur automatique de billets. Examinons les avantages et les inconv\u00e9nients de chaque type de solution de pr\u00e9vention de la fraude.<\/p>\n <\/p>\n Lorsque la pr\u00e9vention de la fraude int\u00e8gre des r\u00e8gles commerciales, cela signifie que les experts en fraude divisent la population de pirates informatiques en cat\u00e9gories de fraude. Ils utilisent ensuite un ensemble de r\u00e8gles pour identifier les fraudes dans chaque cat\u00e9gorie.<\/p>\n La limite de cette m\u00e9thode de d\u00e9tection de la fraude est que l’application de r\u00e8gles g\u00e9n\u00e9rales \u00e0 des comportements individuels permet \u00e0 de nombreux \u00e9l\u00e9ments de passer \u00e0 travers les mailles du filet.<\/p>\n En outre, cette m\u00e9thode rend tr\u00e8s difficile l’adaptation des r\u00e8gles \u00e0 des sch\u00e9mas de fraude en constante \u00e9volution.<\/p>\n <\/p>\n L’exploration de donn\u00e9es utilise des donn\u00e9es historiques pour cr\u00e9er une toile ou un r\u00e9seau de d\u00e9cisions humaines. Elle applique cette logique \u00e0 tous les cas de fraude potentielle.<\/p>\n Le data mining, tout comme les r\u00e8gles de gestion, a beaucoup de mal \u00e0 s’adapter aux tendances changeantes et aux nouveaux types de fraude.<\/p>\n <\/p>\n Les r\u00e9seaux neuronaux utilisent les donn\u00e9es historiques pour apprendre \u00e0 mieux classer les tentatives de fraude \u00e0 l’avenir.<\/p>\n \u00c0 l’instar de l’exploration de donn\u00e9es, les r\u00e9seaux neuronaux appliquent la m\u00eame logique \u00e0 diff\u00e9rentes entit\u00e9s. Les r\u00e9seaux neuronaux ne peuvent donc pas d\u00e9tecter de nouveaux sch\u00e9mas.<\/p>\n <\/p>\n La combinaison des ressources traditionnelles de pr\u00e9vention de la fraude avec l’intelligence artificielle cr\u00e9e l’approche la plus compl\u00e8te de la pr\u00e9vention de la fraude.<\/p>\n La d\u00e9tection des fraudes utilise des agents intelligents pour apprendre les comportements uniques d’une entit\u00e9 sp\u00e9cifique, comme un t\u00e9l\u00e9phone ou une carte de cr\u00e9dit. La programmation par contraintes est ajout\u00e9e aux syst\u00e8mes pour d\u00e9finir ce qui peut se produire dans certains cas.<\/p>\n La logique floue est charg\u00e9e de traiter les cas d’incertitude dans les donn\u00e9es. \u00c0 l’inverse, la logique traditionnelle et classique classe les informations dans des cat\u00e9gories binaires.<\/p>\n Le profilage en temps r\u00e9el permet aux services de pr\u00e9vention de la fraude de d\u00e9tecter les fraudes en temps r\u00e9el en observant les comportements des entit\u00e9s individuelles. Le profilage \u00e0 long terme permet de cr\u00e9er des profils pour ces entit\u00e9s afin que les experts puissent voir comment elles fonctionnent normalement.<\/p>\n Le raisonnement bas\u00e9 sur des cas utilise des informations historiques pour d\u00e9tecter et pr\u00e9venir la fraude, tandis que l’apprentissage adaptatif permet \u00e0 la pr\u00e9vention de la fraude d’apprendre et de s’adapter \u00e0 de nouveaux sch\u00e9mas de fraude.<\/p>\n <\/p>\n De nos jours, la fraude s’infiltre dans presque tous les aspects de la vie humaine. Heureusement pour tous, les solutions de pr\u00e9vention de la fraude ont \u00e9volu\u00e9 gr\u00e2ce aux progr\u00e8s technologiques. La pr\u00e9vention de la fraude est aujourd’hui extr\u00eamement efficace.<\/p>\n <\/p>\n Les num\u00e9ros de t\u00e9l\u00e9phone mobile sont l’une des composantes les plus uniques et les plus durables de notre identit\u00e9. Un num\u00e9ro de t\u00e9l\u00e9phone mobile constitue un formidable point d’ancrage pour un individu.<\/p>\n Nos donn\u00e9es de num\u00e9rotation mobile permettent aux organisations d’obtenir des informations riches et exploitables pour renforcer et valider le processus de v\u00e9rification des utilisateurs, r\u00e9duire les faux comptes de commerce \u00e9lectronique et de m\u00e9dias sociaux, fournir des informations sur les risques, am\u00e9liorer les conversations et m\u00eame d\u00e9terminer le canal optimal pour la diffusion des messages.<\/p>\n La mission de TMT Analysis est de fournir les meilleurs renseignements sur les num\u00e9ros de t\u00e9l\u00e9phone mobile dans le monde entier. Nous utilisons les donn\u00e9es et les technologies les plus rapides et les plus pr\u00e9cises disponibles.<\/p>\nComment pr\u00e9venir la fraude ?<\/h3>\n
Quelle est la diff\u00e9rence entre la pr\u00e9vention et la d\u00e9tection de la fraude ?<\/h3>\n
Solutions courantes de pr\u00e9vention de la fraude<\/h3>\n
R\u00e8gles de gestion<\/h4>\n
Exploration de donn\u00e9es<\/h4>\n
R\u00e9seaux neuronaux<\/h4>\n
Quels types d’intelligence artificielle la pr\u00e9vention de la fraude utilise-t-elle ?<\/h3>\n
Examen des solutions de pr\u00e9vention de la fraude<\/h3>\n
En quoi la num\u00e9rotation mobile intelligente peut-elle \u00eatre utile ?<\/h2>\n