Los ataques cibernéticos no son solo colapsos del sistema. También se presentan como fraudes en compras online o ataques terroristas. Para solventar estos errores y atajar el nuevo terrorismo, fisicos, matemáticos y demás profesionales trabajan en crear patrones a partir de los que hacer predicciones contra fraudes.
Las predicciones que acabarán con los fraudes online
Los últimos datos de Europol indican que el 66% de los delitos en transacciones son ya sin tarjeta. Es decir, en dos de cada tres casos, la tarjeta ni siquiera está presente. La agencia policial europea ha definido este tipo concreto de fraude como una de sus prioridades en materia de cibercrimenes.
Sin ir más lejos, el pasado viernes fueron detenidos dos ciudadanos españoles de origen indio. Padre e hijo operaban una red de fraude y lavado de dinero mediante comercio electrónico con la que se pulieron unos 60 millones de euros.
La teoría de los juegos
John Forbes Nash perfeccionó la teoría de juegos. Desde los años cincuenta, sus aplicaciones han aparecido en infinidad de ámbitos. Desde la negociación salarial entre una empresa y su empleado hasta la biología evolutiva o el estudio de los oligopolios.
A día de hoy sigue empleándose para modelizar el desenlace de una competición entre varias partes. Pero la teoría de juegos clásica tiene sus limitaciones.
El problema en lo referente al cibercrimen es que, a priori, nadie conoce a los delincuentes ni sus intenciones por lo que las enseñanzas clásicas de Nash no sirven de mucho. Una nueva realidad necesita una nueva teoría, y ahí entra en juego el llamado Análisis de Riesgos Adversarios.
Predicciones contra fraudes
Si alguien quiere ‘hackear’ algo, nunca se conocen sus intereses o estimaciones acerca de la realidad o de cómo te protegerse. Por eso se debe hacer una predicción. Cada vez son más quienes trabajan en cómo modificar estos algoritmos de ‘machine learning‘ cuando existen adversarios que intentan engañarlos. Avanzar en las predicciones contra fraudes es una manera de garantizar la seguridad de todos.
El problema de los algoritmos actuales es que son estáticos y no prevén que alguien vaya a cambiar su comportamiento. Para evadir el algoritmo y no ser detectado el defraudador en lugar de hacer una transacción de un millón hace varias más pequeñas.
Normalmente la gente tiene patrones, maneras de actuar que se repiten, también a la hora de defraudar. Y esos patrones son los que captan los algoritmos. Son capaces de captar formas de comportamiento que se repiten en diferentes personas.
¿Es posible predecir un ataque terrorista?
En cuanto a este tipo de predicción, existe toda una teoría que se basa en obtener información de los expertos y suele ser la más útil. Preguntas a los expertos y conviertes esa información en probabilidades y utilidades. Es decir, los intereses de los terroristas y estimaciones de cómo se van a comportar.
A través del Análisis de Riesgos Adversarios se intenta influir en la toma de decisiones. Con los datos sacados se obtienen unas decisiones más óptimas que si hubieran sido tomadas al azar o basadas solamente en la experiencia.
Pero esas decisiones nunca apuntan a las probabilidades de que haya un atentado en una determinada ciudad un día. Las decisiones indican hasta qué nivel protegerse o cuánto invertir en cada una de las posibles defensas. Cómo decidir esas inversiones, no gastar demasiado y sobreprotegerse o gastar demasiado poco y quedar expuestos.
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La ciberseguridad ha pasado de ser un actor secundario a convertirse en un elemento fundamental de cualquier estrategia corporativa. Las salidas profesionales son múltiples y muy valoradas: Profesionales de consultoría, auditoría, analistas de riesgos e inteligencia, responsables de seguridad de la información y continuidad del negocio, directores y gestores de proyectos, etc.
Fuentes utilizadas:
https://www.information-age.com/seven-types-e-commerce-fraud-explained-123461276/
