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Los peligros de Internet: cómo evitar casos de fraude digital

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11/09/2019

Por fraude digital se entiende algún tipo de acción antijurídica que se realiza en Internet. Los hackers utilizan diferentes técnicas y herramientas para acceder a distancia a un ordenador y a la información que contiene este.

Es una idea tan difusa como errónea que los ciberataques y los casos de fraude digital solo afectan a grandes empresas. Los delitos informáticos son hechos de actualidad en todo el mundo y si posees un ordenador con conexión Internet, tu también estás expuesto a una posible fraude digital.

La buena noticia es que hay diferentes medidas y tecnologías que permiten evitar casos de fraude digital:

1.       Educar las personas: solo conociendo los tipos de fraude más comunes y los protocolos de seguridad a actuar para su prevención, es posible prevenirlas

2.       Implementar y utilizar soluciones desarrolladas gracias a la inteligencias artificial

Cómo prevenir el fraude digital: Educación la seguridad para las personas

Como hemos comentado anteriormente,  una formación adecuada sobre los tipos más comunes de fraude digital  y las  normas básicas para un uso seguro de Internet, son un punto clave para prevenir situaciones desagradables.

Tipos de fraudes en Internet

  • Phishing: es una estrategia cuyo objetivo es conseguir, con algún estratagema, datos sensibles como el número de cuenta bancaria. Esta estrategia de fraude digital está basada en utilizar enlaces que envían a páginas web parecidas a las originales, donde se solicita insertar datos personales.
  • Smishing: parecido al phising, la principal diferencia es que los estafadores utilizan en esta modalidad un SMS en lugar de un correo. De igual modo, se pide información financieria a través de recursos realisticos como pueden ser un coupon de descuentos que necesitan la introducción de datos personales para activarse.
  • Spamming: al igual que el spam innocuo, este tipo de spam muestra anuncios con ofertas particularmente atractivas. Hacer click en estos anuncios puede exponer el usuario a maliciosos software.
  • Pharming: es una técnica parecida al phishing. La diferencia está en que en el pharming el tráfico de una página web se manipula para reenviar los usuarios en páginas web falsas que instalan software dañinos en los ordenadores, capaces de robar datos personales sensibles como contraseñas y cuentas bancarias.
  • Bulos: esta técnica consiste en crear noticias u ofertas llamativas para que los usuarios cliquen y sean infectados así por malware capaces de robar sus datos.

Normas para una navegación segura

  • Utiliza y actualiza periódicamente un antivirus en tu ordenador y en tu smartphone
  • Comprueba las URLs y no te fíes de las que empiezan por “http” en lugar de “https”
  • Utiliza contraseñas seguras: evita utilizar la misma contraseña para más de un servicio, combina números y letras mayúsculas y minúsculas y evita contraseñas fácilmente adivinables como tu fecha de nacimiento o el nombre de tu mascota
  • No te conectas desde wi-fi de red pública
  • Evita contestar a correos en lo que te pida datos personales, como tu cuenta bancaria, tu código fiscal. No te fíes tampoco si te parecen correos fiable y llevan logos que se parecen a las de entidades e instituciones que conoces.
  • No abras enlaces o archivos si no está seguro de la fuente.
  • Recuerda que el único modo para conseguir dinero es ganártelo, no creas a ningún correo de familiares desconocidos/ personas en la otra parte del mundo que por alguna razón quiere ingresarte dinero; no conteste y borra el correo.

Cómo la inteligencia artificial puede evitar fraudes en entorno web

La Inteligencia Artificial (I.A.) encuentra en nuestros días numerosas aplicaciones, entre la cuales se demuestra una oportunidad muy válida en la prevención de fraudes en internet.

La Inteligencia Artificial permite individuar patrones recurrentes entre datos, a través de la combinación de aprendizaje automático (Machine Learning)  supervisado y no supervisado.

Aprendizaje automático y análisis de datos

El aprendizaje no supervisado permite encontrar anormalidades y correlaciones entre factores y variables emergentes.

Combinando la I.A. basada en aprendizaje automático supervisado, que utiliza datos históricos, con el aprendizaje automático no supervisado, las empresas consiguen tener una visión más clara sobre los riesgos de los comportamientos de los clientes (analítica predictiva).

Los datos estadísticos que se obtienen son utilizados para la creación de software que generan patrones de comportamientos ideales y detectan aquellos que no respetan ese modelo.

Sin embargo, la I.A. no solo es es utilizada para detectar patrones entre datos (analítica de datos), sino que también ocupa un papel importante en la seguridad de estos.

Entre las estrategias más aplicadas para garantizar la seguridad de los datos está la activación de notificaciones a los usuarios cuándo se nota algo raro. Un ejemplo de una estrategia de este tipo ya aplicada desde hace años es cuándo, al conectarte desde otro dispositivo diferente del habitual, Google envía un mensaje de alerta. O aún, si el sistema de algunos banco detecta un comportamiento anómalo, como puede ser una transacción no habitual o lógica, avisa al cliente pidiendo su permiso para realizar la operación (y por supuesto, ninguno de estos dos casos están controlados por personas).

Fases del Machine Learning

En resumen, los sistemas de inteligencia artificial basados en este modelo siguen unas fases precisas para la detección de un posible fraude digital:

  • Análisis del comportamiento del usuario
  • Análisis de datos con big data
  • Validación de los datos
  • Clasificación de los comportamiento de los usuarios

Críticas y desventajas de la Inteligencia Artificial

Está claro que la inteligencia artificial y el Machine Learning puede aportar mucho valor y mejorar la seguridad de datos en las empresas. Sin embargo, hay opiniones que se centran más en sus desventajas que su utilidad actual.

Entre las críticas frecuentes cabe destacar la que compara el poder de la inteligencia artificial con el de la inteligencia humana, asociando a la segunda una condición subordinada a la prima. Cabe preguntarse como se irán desarrollando estas tecnologías en un futuro pero la visión del ser humano dominado por completo de la tecnología y privado de su libertad de acción, queda una visión bastante apocalíptica e irreal.

Otra cuestión concierne el desarrollo económico de la sociedad. Algunos economistas (y no solo ellos) se preguntan cómo solucionar la actual tendencia social que ve necesaria una menor fuerza-laboral humana, en parte sustituida por automatizaciones tecnológicas. Lo que quizás estos críticos no tienen en cuenta es que todo evoluciona y el mundo laboral también; los trabajos no desaparecen sino que evolucionan. Las ofertas de empleo en ciberseguridad crecen constantemente. Así que la formación y  la flexibilidad permitirán adaptarse a los cambios laborales.

Otras opiniones sostienen que la inteligencia artificial genera un falso sentido de seguridad y que es una tecnología que puede fallar, igual que los seres humanos.

¿Y tu, qué opinas?

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Categorizado en: Gestión de proyectos

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