Dolandırıcılık tespiti
Dolandırıcılık tespiti, bir işlemin veya hesabın meşru kullanıcıya değil bir saldırgana ait olduğunu gösteren belirtilerin işlem tamamlanmadan yakalanmasıdır. TruvaLI bunu cihaz, davranış, ilişki ağı ve işlem geçmişini aynı senaryoda değerlendirerek yapar.
Uyumdan farkı nedir?
AML süreçleri kurumu düzenleyici yaptırımlardan korur ve doğası gereği geriye dönük bir bildirim yükümlülüğü içerir. Dolandırıcılık önleme ise bugünkü zararı engeller: para çıkmadan, hesap ele geçirilmeden, bonus istismar edilmeden müdahale etmeyi gerektirir. İkisi aynı motorda çalışır ama zaman baskıları farklıdır.
TruvaLI her iki tarafı da aynı senaryo altyapısıyla ele alır; uyum ekibi ile dolandırıcılık ekibi ayrı sistemler öğrenmek zorunda kalmaz.
Neye bakılır?
Cihaz ve bağlantı. Cihaz parmak izi, IP, coğrafi konum tutarlılığı, tarayıcı özellikleri ve bunların kullanıcının geçmişiyle uyumu.
Davranış. İşlem saatleri, tutar dağılımı, alıcı çeşitliliği ve bunlardaki ani kırılmalar. Uzun süre küçük tutarlarla çalışan bir hesabın aniden yüksek tutarlı transfer denemesi tipik bir kırılmadır.
İlişki ağı. Aynı IP, cihaz veya telefon numarasını paylaşan hesaplar. Tek başına bakıldığında normal görünen hesaplar, birlikte incelendiğinde bir organizasyona işaret edebilir. Ayrıntı için ağ ve ilişki analizi.
Karşı taraf. Alıcının geçmişi, kara liste durumu ve gönderenle daha önce kurulmuş ilişki.
Yaygın senaryolar
- Hesap ele geçirme: Yeni cihazdan giriş, hemen ardından iletişim bilgisi değişikliği ve para çıkışı denemesi. - Bonus istismarı ve çoklu hesap: Ortak cihaz, ortak ödeme aracı veya birbirini besleyen hesap grupları. - Ödeme dolandırıcılığı ve ters ibraz: Kart kullanım paterni ile müşterinin geçmişi arasındaki uyumsuzluk. - Para katırı hesapları: Kısa sürede çok sayıda küçük giriş ve tek bir büyük çıkış.
Kural ve yapay zekâ birlikte
Kural mantığı açıklanabilirliği sağlar: bir kararın neden verildiğini düzenleyiciye gösterebilirsiniz. Yapay zekâ ise mevcut kuralların dışında kalan yeni paternleri yüzeye çıkarır.
TruvaLI ikisini birlikte kullanır. Yapay zekâ bir patern önerdiğinde bu, doğrudan canlıya alınmaz; parametreli bir kural taslağı olarak insan onayına sunulur. Böylece hem yeni tehditler yakalanır hem de her kararın gerekçesi yazılı kalır.
Aksiyon anında alınır
Tespit tek başına yeterli değildir. TruvaLI, kural içinden ana sisteminize callback tetikleyerek işlemi askıya alabilir, ek doğrulama isteyebilir veya hesabı geçici olarak kısıtlayabilir. Karar milisaniyeler içinde döner; kullanıcı deneyimi bozulmaz.
Kuruma ne sağlar
- Zarar gerçekleşmeden müdahale.
- Uyum ve dolandırıcılık senaryoları tek platformda.
- Her kararın gerekçesi açıklanabilir ve denetlenebilir.
- Yeni senaryolar canlıya alınmadan önce geçmiş veriyle sınanabilir.
Sık sorulan sorular
- Kural tabanlı ve yapay zekâ tabanlı tespit arasındaki fark nedir?
- Kural tabanlı tespit, önceden tanımlanmış koşullara bakar ve kararı açıklanabilir kılar. Yapay zekâ tabanlı tespit ise tanımlanmamış paternleri yakalayabilir ama gerekçesini göstermesi zordur. TruvaLI ikisini birleştirir: yapay zekânın bulduğu patern, insan onayından geçen bir kurala dönüştürülür.
- Hesap ele geçirme nasıl tespit edilir?
- Genellikle para çıkışından önce gelen sinyallerden: tanınmayan cihaz veya IP'den giriş, hemen ardından e-posta ya da telefon değişikliği, alışılmadık saatte işlem denemesi. TruvaLI bu finansal olmayan olayları da izlediği için zinciri para hareketinden önce yakalayabilir.
- Dolandırıcılık kuralları AML kurallarından ayrı mı yazılıyor?
- Aynı kural motorunda yazılır, ancak ayrı kural setlerine ve ayrı yetki gruplarına ayrılabilir. Böylece dolandırıcılık ekibi ile uyum ekibi birbirinin kurallarını değiştirmeden aynı altyapıyı kullanır.