Você já sabe como reagir a danos por fraude de ATO. Mas, e se você pudesse impedi-lo mesmo de acontecer?
O módulo ATO pode deter o percurso de uma account takeover no momento de tentativa de login e fornecer à sua equipe explicações em formato legível para humanos dos modelos de ML.
Como se caracteriza um dano causado por fraude de ATO?
A solução é uma proteção sem atritos da conta do cliente com o módulo ATO
Fraudadores adoram usar ferramentas de automação para atacar contas de clientes, as quais, geralmente, são "protegidas" por senhas fracas. Talvez seja a hora de investir em uma proteção de ML potente e invisível para que seus clientes possam focar nas compras.
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Etapa 1
O usuário faz o login para o seu ambiente. Começa a contagem regressiva.
Etapa 2
Nós reunimos informação sobre como o usuário digitou as credenciais de login para a presente análise. Qual foi a velocidade dos toques de teclas? Qual a comparação da mão esquerda com a mão direita? E quanto ao movimento do mouse? Nós armazenamos a informação para referência e comparação futuras.
Etapa 3
A sessão do seu usuário é comparada com todas as sessões anteriores do usuário, examinando seus atributos. É uma combinação de biometria comportamental com o modelo de sequestro de cookies ("cookie hijacking").
Etapa 4
Depois de 1 segundo, nós teremos avaliado centenas de atributos. Depois de 2 segundos, serão milhares.
Etapa 5
Um gráfico de redes é criado ao combinar transações utilizando valores de atributos compartilhados. Caso se trate de um account takeover, é criada uma imagem. A probabilidade de o usuário ser um fraudador é calculada.
Etapa 6
3 segundos depois, recomendações compreensíveis e legíveis para humanos aparecem no painel Nethone. Nada de "caixa preta" incompreensível; trata‑se de IA explicável
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