Est\u00e1 preocupado com a possibilidade de a fraude prejudicar a sua empresa? Tem boas raz\u00f5es para se preocupar. A fraude est\u00e1 presente em todos os aspectos da nossa vida quotidiana.<\/p>\n
A fraude \u00e9 respons\u00e1vel pelo esbanjamento do dinheiro dos impostos e pelo aumento dos pre\u00e7os que pagamos pelos bens e servi\u00e7os. Pode retirar recursos \u00e0 inova\u00e7\u00e3o. A fraude pode privar os indiv\u00edduos e as empresas de seguran\u00e7a financeira.<\/p>\n
Felizmente, as solu\u00e7\u00f5es de preven\u00e7\u00e3o da fraude evolu\u00edram muito, gra\u00e7as aos avan\u00e7os tecnol\u00f3gicos. Pode saber mais sobre as vantagens e desvantagens da fraude e das solu\u00e7\u00f5es de preven\u00e7\u00e3o da fraude aqui.<\/p>\n
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A fraude pode ter v\u00e1rias origens, mas refere-se geralmente ao abuso de informa\u00e7\u00e3o e ao desperd\u00edcio de recursos. A fraude pode assemelhar-se a uma viola\u00e7\u00e3o de dados, a um pagamento indevido, ao branqueamento de capitais, ao roubo de identidade ou ao financiamento do terrorismo. Pode tratar-se de uma viola\u00e7\u00e3o da seguran\u00e7a p\u00fablica ou da ciberseguran\u00e7a.<\/p>\n
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Uma viola\u00e7\u00e3o de dados \u00e9 uma forma comum de esquema fraudulento e \u00e9 uma defini\u00e7\u00e3o de golpe. Uma viola\u00e7\u00e3o de dados pode ocorrer quando uma pessoa consegue aceder a uma rede empresarial e copiar informa\u00e7\u00f5es da base de dados da empresa.<\/p>\n
A pessoa que efectua a viola\u00e7\u00e3o pretende normalmente obter registos de clientes e informa\u00e7\u00f5es sobre cart\u00f5es de cr\u00e9dito. Vendem estas informa\u00e7\u00f5es a outros criminosos de identidade que as utilizam para seu pr\u00f3prio benef\u00edcio.<\/p>\n
Existem muitas abordagens diferentes aos esquemas de fraude e \u00e0s viola\u00e7\u00f5es de dados. Os hackers criminosos est\u00e3o sempre a actualizar e a desenvolver as suas t\u00e9cnicas. Eis algumas das formas mais comuns de fraude.<\/p>\n
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O objectivo de um ataque de nega\u00e7\u00e3o de servi\u00e7o \u00e9 fazer com que um s\u00edtio Web falhe. Isto \u00e9 conseguido atrav\u00e9s da sobrecarga dos recursos inform\u00e1ticos do s\u00edtio Web. Os piratas inform\u00e1ticos utilizam bots para bloquear um s\u00edtio Web, dando-lhes instru\u00e7\u00f5es para utilizarem demasiado o s\u00edtio Web.<\/p>\n
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Malware \u00e9 uma abreviatura de software malicioso. \u00c9 utilizado para descrever v\u00edrus, ransomware, spyware e qualquer outro software concebido com a inten\u00e7\u00e3o de causar danos.<\/p>\n
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Como dissemos, o ransomware \u00e9 um tipo de malware. Funciona encriptando os ficheiros locais num dispositivo infectado. Depois, o pirata inform\u00e1tico mant\u00e9m os seus dados como ref\u00e9ns at\u00e9 que lhes pague para os libertar.<\/p>\n
Infelizmente, o pagamento do resgate n\u00e3o garante a recupera\u00e7\u00e3o do acesso aos seus dados. Em muitas circunst\u00e2ncias, o pirata inform\u00e1tico ir\u00e1 fantasma-lo assim que receber o pagamento.<\/p>\n
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O objectivo do phishing \u00e9 explorar os indiv\u00edduos para obter informa\u00e7\u00f5es. O phishing ocorre frequentemente sob a forma de correio electr\u00f3nico, mensagem de texto ou chamada telef\u00f3nica. A mensagem tentar\u00e1 induzir o utilizador a fornecer informa\u00e7\u00f5es pessoais.<\/p>\n
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Alguns exemplos de esquemas de phishing comuns incluem fazer-se passar por uma identidade ou organiza\u00e7\u00e3o leg\u00edtima, como o HMRC. Os piratas inform\u00e1ticos tamb\u00e9m tentam induzir as pessoas a clicar numa liga\u00e7\u00e3o maliciosa que conduz a uma falsa p\u00e1gina de in\u00edcio de sess\u00e3o.<\/p>\n
Utilizam o medo para o levar a entrar no seu s\u00edtio Web; \u00e9 f\u00e1cil fornecer-lhes informa\u00e7\u00f5es pessoais e financeiras. A fraude m\u00f3vel<\/a>, em particular, aumentou durante a pandemia de Covid-19.<\/p>\n <\/p>\n A preven\u00e7\u00e3o da fraude mudou muito desde que se tornou necess\u00e1ria na d\u00e9cada de 1970. No passado, a automatiza\u00e7\u00e3o n\u00e3o existia. Um investigador n\u00e3o podia monitorizar a fraude em tempo real; tinha de o fazer depois de o crime ter ocorrido.<\/p>\n Actualmente, a preven\u00e7\u00e3o da fraude funciona atrav\u00e9s da utiliza\u00e7\u00e3o de estrat\u00e9gias para detectar a fraude logo que esta ocorre ou para prevenir a probabilidade de fraude.<\/p>\n Existe muita tecnologia nova que pode prever t\u00e1cticas de fraude e identificar tend\u00eancias em novos esquemas de fraude. As equipas de preven\u00e7\u00e3o da fraude est\u00e3o muito mais bem equipadas para decifrar esquemas de fraude sofisticados.<\/p>\n Estas equipas de preven\u00e7\u00e3o da fraude podem agora utilizar a an\u00e1lise preditiva, a an\u00e1lise adaptativa e a aprendizagem autom\u00e1tica para detectar e prevenir a fraude.<\/p>\n <\/p>\n A preven\u00e7\u00e3o da fraude consiste em evitar a ocorr\u00eancia de fraude antes de a fraude acontecer. O objectivo \u00e9 reduzir o risco de fraude no futuro.<\/p>\n A detec\u00e7\u00e3o de fraudes ocorre na outra extremidade. \u00c9 utilizado para detectar a fraude no momento em que esta ocorre. O objectivo da detec\u00e7\u00e3o de fraudes \u00e9 minimizar os danos e impedir a continua\u00e7\u00e3o da fraude.<\/p>\n <\/p>\n As solu\u00e7\u00f5es tradicionais de preven\u00e7\u00e3o da fraude incluem regras comerciais, extrac\u00e7\u00e3o de dados e redes neuronais. S\u00e3o utilizados para saber como funcionam certos tipos de entidades, para saberem quando est\u00e3o a ser v\u00edtimas de fraude ou de pirataria inform\u00e1tica.<\/p>\n Uma entidade pode ser um telem\u00f3vel, um cart\u00e3o de cr\u00e9dito, um comerciante ou uma caixa multibanco. Vamos discutir os pr\u00f3s e os contras de cada tipo de solu\u00e7\u00e3o de preven\u00e7\u00e3o de fraudes.<\/p>\n <\/p>\n Quando a preven\u00e7\u00e3o da fraude incorpora regras comerciais, isso significa que os especialistas em fraude dividem a popula\u00e7\u00e3o de hackers em categorias de fraude. Em seguida, utilizam um conjunto de regras para identificar a fraude em cada categoria.<\/p>\n O limite deste m\u00e9todo de detec\u00e7\u00e3o de fraudes \u00e9 que a aplica\u00e7\u00e3o de regras gerais ao comportamento individual permite que muitas coisas escapem.<\/p>\n Al\u00e9m disso, este m\u00e9todo torna muito dif\u00edcil que as regras se adaptem a esquemas de fraude em constante evolu\u00e7\u00e3o.<\/p>\n <\/p>\n A extrac\u00e7\u00e3o de dados utiliza dados hist\u00f3ricos para criar uma teia ou rede de decis\u00f5es humanas. Aplica esta l\u00f3gica a todos os casos de fraude potencial.<\/p>\n A extrac\u00e7\u00e3o de dados, tal como as regras comerciais, tem muita dificuldade em evoluir com as novas tend\u00eancias e os novos tipos de fraude.<\/p>\n <\/p>\n As redes neuronais utilizam dados hist\u00f3ricos para aprender a classificar melhor as tentativas de fraude no futuro.<\/p>\n \u00c0 semelhan\u00e7a da extrac\u00e7\u00e3o de dados, as redes neuronais aplicam a mesma l\u00f3gica a entidades diferentes. Por conseguinte, as redes neuronais n\u00e3o podem detectar novos esquemas.<\/p>\n <\/p>\n A combina\u00e7\u00e3o dos recursos tradicionais de preven\u00e7\u00e3o da fraude com a intelig\u00eancia artificial cria a abordagem mais abrangente \u00e0 preven\u00e7\u00e3o da fraude.<\/p>\n A detec\u00e7\u00e3o de fraudes utiliza agentes inteligentes para aprender os comportamentos \u00fanicos de uma entidade espec\u00edfica, como um telefone ou um cart\u00e3o de cr\u00e9dito. A programa\u00e7\u00e3o de restri\u00e7\u00f5es \u00e9 adicionada aos sistemas para definir o que \u00e9 permitido acontecer em determinados resultados.<\/p>\n A l\u00f3gica difusa tem a tarefa de lidar com inst\u00e2ncias de incerteza nos dados. Por outro lado, a l\u00f3gica tradicional e cl\u00e1ssica coloca a informa\u00e7\u00e3o em categorias bin\u00e1rias.<\/p>\n A defini\u00e7\u00e3o de perfis em tempo real permite que os servi\u00e7os de preven\u00e7\u00e3o da fraude detectem a fraude em tempo real, observando os comportamentos de entidades individuais. A caracteriza\u00e7\u00e3o a longo prazo cria perfis para estas entidades para que os especialistas possam ver como funcionam normalmente.<\/p>\n O racioc\u00ednio baseado em casos utiliza informa\u00e7\u00f5es hist\u00f3ricas para detectar e prevenir a fraude, enquanto a aprendizagem adaptativa permite que a preven\u00e7\u00e3o da fraude aprenda e se adapte a novos esquemas de fraude.<\/p>\n <\/p>\n Actualmente, a fraude infiltra-se em quase todos os aspectos da vida humana. Felizmente para todos, as solu\u00e7\u00f5es de preven\u00e7\u00e3o da fraude evolu\u00edram gra\u00e7as aos avan\u00e7os tecnol\u00f3gicos. Actualmente, a preven\u00e7\u00e3o da fraude \u00e9 extremamente eficaz.<\/p>\n <\/p>\n Os n\u00fameros de telem\u00f3vel s\u00e3o um dos componentes mais \u00fanicos e duradouros da nossa identidade. Um n\u00famero de telem\u00f3vel funciona como um excelente ponto de ancoragem para um indiv\u00edduo.<\/p>\n Os nossos dados de numera\u00e7\u00e3o m\u00f3vel permitem que as organiza\u00e7\u00f5es obtenham informa\u00e7\u00f5es ricas e accion\u00e1veis para refor\u00e7ar e validar o processo de verifica\u00e7\u00e3o de utilizadores, reduzir contas falsas de com\u00e9rcio electr\u00f3nico e de redes sociais, fornecer informa\u00e7\u00f5es sobre riscos, melhorar as conversa\u00e7\u00f5es e at\u00e9 determinar o canal ideal para a entrega de mensagens.<\/p>\n A miss\u00e3o da TMT Analysis \u00e9 fornecer a melhor informa\u00e7\u00e3o sobre n\u00fameros m\u00f3veis a n\u00edvel mundial. Utilizamos os dados e a tecnologia mais r\u00e1pidos e exactos dispon\u00edveis.<\/p>\nComo pode prevenir a fraude?<\/h3>\n
Qual \u00e9 a diferen\u00e7a entre a preven\u00e7\u00e3o e a detec\u00e7\u00e3o de fraudes?<\/h3>\n
Solu\u00e7\u00f5es comuns de preven\u00e7\u00e3o de fraudes<\/h3>\n
Regras de neg\u00f3cio<\/h4>\n
Extrac\u00e7\u00e3o de dados<\/h4>\n
Redes Neuronais<\/h4>\n
Que tipos de intelig\u00eancia artificial s\u00e3o utilizados pela preven\u00e7\u00e3o de fraudes?<\/h3>\n
An\u00e1lise das solu\u00e7\u00f5es de preven\u00e7\u00e3o de fraudes<\/h3>\n
Como \u00e9 que a Mobile Numbering Intelligence pode ajudar?<\/h2>\n