La segmentación por comportamiento en línea y la toma de huellas dactilares de dispositivos podrían usarse para combatir el fraude con tarjetas de crédito, según un equipo de la Universidad Internacional de Ciencia y Tecnología de Botswana. en Palapye, Botswana. Escribiendo en el Revista internacional de seguridad electrónica y análisis forense digital , Motlhaleemang Moalosi, Hlomani Hlomani, y Othusitse Phefo explican cómo existen numerosas técnicas de detección de fraude con tarjetas de crédito empleadas por los emisores de tarjetas y otras partes interesadas. Sin embargo, Cada año se pierden miles de millones de dólares a causa de los estafadores.

El equipo ahora ha combinado el comportamiento y la tecnología de huellas dactilares para aumentar la eficiencia y la eficacia del enfoque de fusión utilizando la teoría de Dempster-Shafer y el aprendizaje bayesiano para la detección de fraudes. El enfoque puede detectar comportamientos extraños que no son característicos del usuario legítimo de una tarjeta de crédito determinada y, por lo tanto, detectar actividades fraudulentas en la cuenta.

El enfoque discutido en el artículo es actualmente un tratado teórico, el siguiente paso será simular el comportamiento real utilizando conjuntos de datos sintéticos y luego aplicarlo a un escenario del mundo real para probar su eficacia. Hasta ahora, la eficacia se ha demostrado con datos de dispositivos que ya se han utilizado en actividades fraudulentas conocidas.

El equipo sugiere que su enfoque va mucho más allá de simplemente ajustar los algoritmos de detección de fraude existentes y podría ofrecer lo que dicen es un enfoque innovador que funciona mucho mejor que los enfoques de prueba y error y reduce el número de falsos positivos.