Kaspersky, un'offerta diversificata per la prevenzione frodi

Kaspersky, un'offerta diversificata per la prevenzione frodi

Durante la conferenza Money 20/20 Europe 2018, Kaspersky Lab ha annunciato due novità: un'offerta diversificata di prevenzione dalle frodi e programmi fedeltà. Infatti è ora disponibile una nuova generazione di soluzioni Kaspersky Fraud Prevention, composta da due prodotti indipendenti: Kaspersky Advanced Authentication, che serve a prevenire scenari di compromissione degli account durante lo sviluppo di canali digitali, e Kaspersky Automated Fraud Analytics, che tiene sotto controllo le attività fraudolente, consentendo decisioni accurate e tempestive quando si indaga su casi di frode sofisticati e su schemi di riciclaggio di denaro tra organizzazioni.

Alessio Aceti, Vice President, New Business di Kaspersky Lab
Le frodi online continuano ad essere una realtà preoccupante, soprattutto per le organizzazioni finanziarie, ma sempre più settori sono a rischio, in quanto investono denaro e risorse nello sviluppo della parte digitale delle loro attività. Ecco perché abbiamo rivisto la nostra offerta, per includere soluzioni più diversificate e su misura per scenari specifici e requisiti aziendali: che si tratti di un'autenticazione sicura degli utenti senza livelli aggiuntivi o di un'analisi e un'intelligence più approfondita delle frodi.

Kaspersky Advanced Authentication: garanzia di crescita per il business digitale
A causa del rapido sviluppo e della crescita dei canali digitali, le frodi online sono diventate un problema per una vasta gamma di aziende anche al di fuori del settore finanziario, compresi i fornitori di programmi fedeltà e le aziende di eCommerce. È diventato sempre più importante per queste imprese migliorare la sicurezza delle transazioni online e ridurre al minimo il rischio di frode, pur mantenendo un’ottima user experience e riducendo i costi di implementazione di misure di sicurezza aggiuntive, come l'autenticazione multifattoriale. Per aiutare le aziende a superare queste sfide, Kaspersky Advanced Authentication utilizza una serie di tecnologie che identificano un'anomalia o una possibile attività fraudolenta e la segnalano all'organizzazione per ulteriori controlli. La soluzione analizza i dati comportamentali e biometrici, la device reputation e altri preziosi metadati non personalizzati, mentre il machine learning e complessi algoritmi matematici garantiscono elevati tassi di rilevamento e riducono i tempi di scoperta delle anomalie.

Kaspersky Automated Fraud Analytics: azioni informate contro le frodi e il riciclaggio di denaro
I reati finanziari, tra cui la frode e il riciclaggio di denaro, rimangono una seria preoccupazione per l'economia moderna, il che spiega perché gli organi di regolamentazione spingano nuove legislazioni per prevenire tali reati. L’Automated Fraud Analytics di Kaspersky Lab aiuta le aziende a ridurre al minimo i costi legati alle frodi e a diminuire il rischio di multe per la non conformità da parte delle organizzazioni regolatrici. Aggiunge un ulteriore livello di conoscenza degli scenari di frode e riciclaggio di denaro specifici del settore, attraverso l'accesso alle informazioni sulle frodi, combinando queste conoscenze con tecnologie avanzate che rilevano automaticamente gli incidenti gravi nelle fasi iniziali.

Durante l'intera sessione dell’utente, Kaspersky Automated Fraud Analytics raccoglie e analizza centinaia di indicatori anonimizzati, quali il dispositivo dell'utente e il suo ambiente, i modelli comportamentali e biometrici di un utente, RAT e bot usage, malware mobile e web injects. Con l'aiuto di algoritmi di apprendimento automatico, la soluzione mette in relazione questi risultati con i modelli di acquisizione di account, frode su nuovi account e riciclaggio di denaro, tramite Kaspersky Fraud Prevention Cloud e l’intelligence globale sulle frodi basata su big data. Grazie alla funzionalità di collegamento e mappatura, la soluzione può anche identificare automaticamente gli schemi di riciclaggio cross aziendale, cercando correlazioni tra profili tipici, dispositivi utilizzati, modelli comportamentali e molti altri dettagli delle sessioni che sono noti per essere coinvolti in operazioni simili.