10 основных тенденций мошенничества в 2024 году

[Tomcat]

Мошенники всегда будут искать новые способы использования частной информации людей.

Предотвращение киберпреступности и мошенничества — это постоянно меняющаяся и развивающаяся область, основанная на разнообразных тактиках, используемых мошенниками.

Хотя мошенники всегда будут стремиться использовать новые формы мошенничества, вы можете быть лучше подготовлены к снижению их рисков.

Первое, с чего следует начать, — это узнать о наиболее частых сегодня мошеннических атаках.

Вот 10 крупнейших тенденций мошенничества, о которых вам нужно знать в 2024 году.

Оглавление

• 1. Автоматизация
• 2. Захват аккаунта
• 3. Внедрение новых цифровых платежей и методов.
• 4. Продолжающаяся проблема балансирования мошенничества и разногласий со стороны клиентов
• 5. Расцвет синтетических идентичностей
• 6. Растущая цена мошенничества
• 7. Растущая потребность в многоуровневой оценке мошенничества
• 8. Целевые атаки
• 9. Повышенная потребность в оценке рисков в режиме реального времени
• 10. Безопасность аккаунта

1. Автоматизация​

Автоматизация позволяет преступникам использовать учетные записи пользователей, оставаясь при этом незамеченными, что повышает риск мошенничества. Благодаря автоматизации мошенники используют программное обеспечение или ботов для выполнения задач, которые в противном случае требуют вмешательства человека, таким образом охватывая больше возможностей.

Например, подстановка учетных данных — это проверка украденных или утекших учетных данных на веб-сайтах и в сервисах в большом масштабе, чтобы проверить, работают ли они с какими-либо учетными записями.

2. Захват аккаунта​

Захват учетной записи (ATO) — это тип кражи личных данных (ID Fraud), который происходит, когда мошенник получает доступ к учетным записям компьютеров, учетным записям электронной почты и другой личной информации человека или компании . В типичной атаке ATO хакеры используют методы фишинга и вредоносного ПО , чтобы получить законные учетные данные пользователя или купить их в темной сети ; затем они используют украденные учетные данные для захвата учетной записи.

Атаки автоматического захвата осуществляются с использованием украденных учетных данных, и организации особенно уязвимы для этих атак. Поглощение может привести к различным преступлениям и прямым финансовым потерям, в том числе:
● Захват банковских счетов (текущие счета, кредитные карты )
● Отмывание денег
● Кража баллов лояльности или бонусных баллов.
● Перепродажа информации о подписке.

3. Внедрение новых цифровых платежей и методов.​

Цифровые платежные платформы и криптовалюты меняют традиционные платежи, позволяя потребителям и предприятиям совершать платежи быстрее и эффективнее.

Технологии, которые открывают новые способы оплаты, также открыты для новых возможностей атак со стороны мошенников, поскольку они используют украденные учетные данные для мошенничества и кражи личных данных.

Криптовалюты, хотя их использование еще не совсем широко распространено, становятся все более популярными, а анонимность, обеспечиваемая этими валютами, облегчает преступникам осуществление незаконной деятельности.

4. Продолжающаяся проблема балансирования мошенничества и разногласий со стороны клиентов​

Интернет-бизнес должен балансировать риски и возможности при борьбе с мошенничеством. В случае онлайн-покупок количество «трений», с которыми сталкиваются клиенты в процессе оформления заказа, коррелирует с успехом их конверсии.

Баланс между разногласиями и мошенничеством становится еще более сложным при использовании нескольких каналов, таких как Интернет, мобильные устройства и точки продаж. Продавцы и эмитенты ищут альтернативные решения аутентификации (такие как пассивная поведенческая биометрия и аутентификация без пароля с помощью биометрии с определением активности), чтобы достичь этого баланса, улучшить качество обслуживания клиентов и снизить риски.

5. Расцвет синтетических идентичностей​

По данным Института McKinsey, мошенничество с синтетическими идентификационными данными является самым быстрорастущим видом финансовых преступлений в США, а также во всем мире. Действительно, мошенничество с синтетическими идентификационными данными сейчас составляет 85% всех случаев мошенничества.

При этом типе мошенничества мошенники создают новые личности, собирая воедино элементы личной информации человека и комбинируя их с ложными идентификаторами. По сути, они берут фрагменты законных данных, добавляют фиктивную информацию и создают новую личность . Организации изо всех сил пытаются предотвратить мошенничество с синтетическими идентификационными данными; в конце концов, весь смысл синтетического мошенничества с личными данными состоит в том, чтобы создать синтетическую жертву, которой не существует в реальной жизни.

6. Растущая цена мошенничества​

Общая стоимость мошенничества становится серьезной проблемой: от потерь от мошенничества, инструментов предотвращения и затрат на персонал до влияния на пожизненную ценность клиента. По оценкам, потери от мошенничества во всем мире составляют 5,4 триллиона долларов; По данным Портсмутского университета, в Великобритании убытки от мошенничества составляют около 185 миллиардов долларов США, а стоимость мошенничества для американских компаний, оказывающих финансовые услуги, увеличивается на 9,9%.

Почему увеличение? Поскольку все больше и больше людей обращаются к онлайн- и мобильным каналам для совершения покупок, мошенники снова следуют за ними, что приводит к увеличению потерь от мошенничества и связанных с этим затрат на борьбу с мошенничеством.

7. Растущая потребность в многоуровневой оценке мошенничества​

Оцифровка электронной коммерции и банковского дела — это устоявшаяся тенденция, которая не собирается ослабевать; параллельно с этим мошенничество по этим цифровым каналам остается постоянной и непрекращающейся проблемой.

С другой стороны, лидеры по предотвращению мошенничества обычно пытаются победить мошенников с помощью ограниченных и разрозненных возможностей управления мошенничеством.

Чтобы добиться наилучших результатов в предотвращении мошенничества, лидеры по предотвращению мошенничества должны организовать все соответствующие точки данных , сигналы риска и данные о клиентах, чтобы сформировать централизованный и сбалансированный ответ , который снижает риск, разногласия со стороны клиентов и связанные с ними затраты на предотвращение мошенничества.

8. Целевые атаки​

Еще одной растущей угрозой являются целевые атаки, которые происходят, когда киберпреступники ставят под угрозу всю инфраструктуру целевой организации, включая ее сеть и компьютерные системы. Они могут проводить такие атаки анонимно и в течение длительного периода, получая доступ к критически важным финансовым данным и нанося значительные убытки учреждениям и избирателям.

Целевые атаки происходят поэтапно, поэтому вероятность их обнаружения снижается.

Хотя целевые атаки обычно происходят на уровне организации и не нацелены на конкретных потребителей, эти атаки подвергают риску информацию о клиентах и могут нанести вред репутации организации.

9. Повышенная потребность в оценке рисков в режиме реального времени​

По мере роста использования онлайн-приложений и мобильных приложений растет потребность в объединении комплексных решений по обнаружению мошенничества , проверке личности и аутентификации. Такие решения требуют оценки рисков в режиме реального времени , которая использует новейшие инструменты искусственного интеллекта, машинного обучения и борьбы с мошенничеством для коллективного управления рисками клиента и обеспечения доверия , используя все связанные сигналы риска для обеспечения справедливого и сбалансированного удовлетворения клиентов.

10. Безопасность аккаунта​

Чтобы защититься от мошенников, организациям необходимо использовать многоуровневый подход к безопасности учетных записей. Виновниками системных атак часто являются методы однофакторной аутентификации, которые приводят к несанкционированному доступу к учетным записям, что позволяет осуществлять мошенничество с учетными записями клиентов, кражу личных данных, атаки программ-вымогателей и другие мошеннические действия, отмечает Федеральный совет по экспертизе финансовых учреждений .

При многофакторной аутентификации учреждения используют более одного отдельного фактора аутентификации для успешной аутентификации клиентов, например поведенческую биометрию, идентификатор устройства и биометрическую аутентификацию .

(c) https://www.fraud.com/post/top-10-fraud-identity-theft-trends