Qu’est-ce que la détection des fraudes ?

Du vol de cartes de crédit aux arnaques à l’investissement, en passant par la prise de contrôle de comptes et le blanchiment d’argent, la fraude est un problème très répandu. L’Association of Certified Fraud Examiners (ACFE) estime que les entreprises américaines perdent en moyenne 5 % de leurs revenus annuels bruts en raison de la fraude.¹ La Federal Trade Commission (FTC) a constaté que les consommateurs américains ont perdu plus de 10 milliards de dollars à cause des fraudeurs en 2023.²

En raison de l’impact significatif de la fraude sur les individus et l’économie, la détection des fraudes est considérée comme une capacité essentielle dans les secteurs à forte intensité de transactions tels que le commerce électronique, la banque, l’assurance, le secteur public et la santé.

La détection des fraudes est essentielle en raison des coûts et des conséquences auxquels les entreprises sont confrontées si elle n’est pas mise en œuvre. Outre les pertes financières, les activités frauduleuses peuvent causer des dommages sur la réputation, des interruptions d’activité et une perte de productivité. Dans une entreprise, l’absence de protection contre la fraude peut également avoir des conséquences graves : détérioration de l’expérience client, baisse de la fidélité et éventuellement perte de clients.

Au-delà des avantages pour l’entreprise, la détection des fraudes peut également être exigée par la loi. Les compagnies d’assurance, les institutions financières et d’autres entités peuvent être tenues d’appliquer des textes réglementaires concernant la détection et la prévention de la fraude. Le non-respect de ces règles peut entraîner des pénalités et des amendes. Par exemple, les régulateurs fédéraux américains ont infligé une amende de 225 millions de dollars à Bank of America pour un système de détection des fraudes défectueux pendant la pandémie de COVID-19.³

Dans le contexte plus large de la planification de la cybersécurité, la détection des fraudes est souvent considérée comme un élément important de la lutte contre la cybercriminalité.

De nombreuses organisations disposent d’une équipe dédiée à la prévention de la fraude. Avant d’implanter un système de détection des fraudes, cette équipe procède généralement à une évaluation de la gestion des risques. Cette évaluation permet de déterminer quels domaines fonctionnels de l’entreprise peuvent être la cible de différents types de fraude.

L’équipe de prévention de la fraude attribue un score à chaque risque de fraude afin de déterminer ceux qui représentent les plus grandes menaces et qui doivent être traités en priorité. Les scores de risque mesurent généralement la probabilité qu’une menace devienne réalité et l’ampleur des dégâts qu’elle pourrait causer.

L’équipe évalue ensuite les mesures de prévention de la fraude et les solutions de détection qu’elle peut utiliser pour faire face aux menaces en fonction de leur type et de leur gravité. Les techniques de détection de la fraude les plus courantes comprennent la surveillance des transactions, l’analyse des données statistiques et l’intelligence artificielle.

Pour de nombreuses entreprises, le domaine le plus évident pour rechercher une fraude potentielle est celui des transactions financières. Les outils de surveillance des transactions automatisent le processus de détection des fraudes en surveillant et en analysant les workflows de données de transaction en temps réel. Ces outils peuvent utiliser la vérification d’identité et l’authentification de compte pour interrompre les transactions frauduleuses au moment où elles se produisent.

Les outils de surveillance des transactions peuvent également utiliser la détection des anomalies pour découvrir des modèles ou des comportements inhabituels qui nécessitent un examen plus approfondi. Des variables telles que la fréquence des achats, le nombre de transactions, la localisation géographique des utilisateurs et la valeur monétaire des transactions permettent de distinguer une activité normale d’un comportement potentiellement frauduleux.

La détection des fraudes ne s’effectue pas toujours en temps réel. L’analyse des données statistiques permet de détecter les fraudes après qu’elles ont eu lieu grâce à l’audit des données historiques.

Les enquêteurs utilisent des techniques telles que le data mining, l’analyse de regression et l’analyse de données pour identifier et isoler les schémas de fraude dans de grands jeux de données. Les distributions de probabilité et la mise en correspondance des données peuvent aider les enquêteurs à déterminer où et quand la fraude s’est produite ou est susceptible de se produire à l’avenir.

En ajoutant des indicateurs de fraude et des points de données aux diagrammes, aux graphiques et à d’autres visualisations, les enquêteurs peuvent aider les utilisateurs – y compris ceux qui n’ont aucune expertise technique– à comprendre les menaces de fraude au sein de leur organisation.

De nombreuses organisations utilisent désormais l’intelligence artificielle et le machine learning pour accélérer et améliorer leurs capacités de détection des fraudes.

Un réseau neuronal, qui est un type de modèle de machine learning, peut surveiller les transactions, analyser les données et détecter ou même prédire les comportements frauduleux plus rapidement et plus efficacement que les techniques traditionnelles de détection des fraudes.

En outre, les algorithmes de machine learning peuvent suivre l’évolution des tendances de la fraude en s’appuyant sur des données renouvelées en continu. Une étude estime que le nombre d’organisations qui utilisent ces technologies pour lutter contre la fraude devrait presque tripler d’ici 2026.⁴

Fraude à la carte de crédit – L’un des cas d’utilisation les plus courants dans le cadre de la détection des fraudes. La fraude à la carte de crédit se produit lorsqu’un utilisateur non autorisé obtient les informations de la carte de crédit de quelqu’un d’autre et l’utilise pour acheter des biens ou des services ou retirer des fonds. Souvent, l’utilisateur légitime découvre le vol et peut demander à bénéficier d’une rétrofacturation. Le commerçant perd à la fois le produit ou le service et le coût d’achat, et la banque émettrice risque d’appliquer des frais de rétrofacturation.

Prise de contrôle de compte – Ce type de fraude peut être le résultat d’une usurpation d’identité, d’un piratage ou d’un e-mail d’hameçonnage réussi. Un criminel obtient les identifiants de connexion d’un compte utilisateur et utilise ce compte pour effectuer des transactions frauduleuses. Les cibles peuvent être les comptes bancaires, les commerçants en ligne, les fournisseurs de paiement, les services gouvernementaux et les sites de jeu en ligne.

Fraude au paiement – Terme générique désignant les transactions frauduleuses qui ont été effectuées en utilisant des informations de paiement volées ou contrefaites. Les fraudeurs peuvent utiliser de faux chèques, des virements électroniques piratés, des informations de carte de crédit volées ou de faux comptes utilisateurs pour commettre leurs méfaits.

Blanchiment – Le blanchiment d’argent est le processus qui consiste à « blanchir » des fonds obtenus illégalement afin qu’ils puissent être utilisés à des fins légitimes, sans aucun moyen de remonter jusqu’à leur source criminelle. Les fraudeurs ont souvent recours au blanchiment d’argent pour dissimuler l’argent qu’ils ont volé lors d’opérations frauduleuses.

Fraude d’initié – Toute personne au sein d’une organisation qui connaît ses systèmes informatiques, ses processus, ses données et ses protocoles de sécurité peut constituer une menace interne. Les employés, les sous-traitants, les partenaires commerciaux et les fournisseurs peuvent commettre une fraude interne pour gagner de l’argent ou voler des contenus relevant de la propriété intellectuelle.

Les outils d’IA générative peuvent aider les fraudeurs à créer un contenu convaincant qui leur permet de tromper les logiciels de détection des fraudes et les enquêteurs. Les cybercriminels peuvent utiliser l’IA générative pour produire des documents commerciaux, des e-mails, des messages vocaux, des vidéos, des applications de compte, des SMS et d’autres contenus qui semblent légitimes.

À mesure que la fraude assistée par l’IA générative se développe, les organisations devront mettre au point de nouvelles stratégies pour se défendre contre cette menace.

Les systèmes de détection des fraudes qui génèrent un nombre excessif de faux positifs peuvent avoir des conséquences négatives sur l’entreprise. Les clients légitimes qui sont signalés pour fraude potentielle peuvent être tentés d’aller voir ailleurs.

Les faux positifs peuvent ralentir les opérations courantes, augmenter les coûts des enquêtes sur les fraudes et avoir tendance à s’accaparer des ressources par ailleurs limitées. Optimiser les outils et les processus de gestion de la fraude pour remédier aux vulnérabilités sans affecter la productivité ou les revenus peut être difficile.

Les fraudeurs tirent des enseignements de leurs erreurs et adaptent leurs méthodes pour surmonter les systèmes de détection des fraudes les plus sophistiqués. Dans certains cas, les groupes frauduleux sont financés par des organisations criminelles multinationales qui recrutent des pirates hautement qualifiés.

En 2024, le réseau frauduleux chinois BogusBazaar a créé 75 000 sites de commerce électronique frauduleux qui ont collecté près de 50 millions de dollars de fausses commandes. Les fraudeurs ont également volé les informations de carte de crédit de plus de 850 000 personnes.⁵

Une détection efficace des fraudes nécessite de suivre l’évolution des tactiques et des acteurs malveillants.

Si une organisation collecte des données d’identification personnelle (PII) auprès de ses clients, ces données deviendront probablement la cible des cybercriminels, qui essaieront de les utiliser pour commettre des fraudes.

Dans le même temps, les lois sur la confidentialité des données peuvent imposer certaines restrictions à l’accès à ces données. Ces lois risquent de placer une organisation dans une situation désavantageuse si elle se retrouve obligée d’utiliser ces données personnelles pour détecter des comportements frauduleux.