L’essor des attaques par énumération automatisée
L’année dernière, les attaques par énumération automatisée ont causé des pertes par fraude de 1,1 milliard de dollars. Les attaquants utilisent des technologies d’automatisation pour effectuer des transactions frauduleuses de cartes non présentes (CNP), un problème qui a gagné en sophistication et en portée. Les attaques par énumération fonctionnent grâce à des techniques d’automatisation qui permettent aux attaquants de tester rapidement des combinaisons de données de cartes de crédit jusqu’à en trouver une qui fonctionne.
Selon Christophe Van de Weyer, PDG de Telesign, les fraudeurs numériques sont de plus en plus sophistiqués, utilisant des bots et d’autres technologies pour mener leurs attaques. Michael Jabbara, vice-président senior de VISA, note que les attaques par énumération sont en hausse, avec des attaquants qui utilisent des combinaisons uniques de valeurs de paiement pour frauder les plateformes de commerce électronique.
La réponse de VISA aux attaques par énumération
Ces attaquants exploitent les vulnérabilités des plateformes de commerce électronique, ce qui amène VISA à offrir des conseils aux commerçants sur la manière de réduire le risque d’une attaque. Pour lutter contre ce type de fraude, VISA utilise l’intelligence artificielle générative (genAI) pour identifier et noter les attaques d’énumération. Chaque transaction reçoit un score de risque en temps réel, ce qui permet de détecter et de prévenir les attaques d’énumération dans les transactions CNP.
VISA a investi plus de 10 milliards de dollars dans l’IA, l’apprentissage automatique et les technologies associées pour améliorer la prévention de la fraude et la sécurité du réseau. Ces investissements dans VAAI et ses outils associés ont aidé VISA à bloquer 40 milliards de dollars d’activité frauduleuse en une seule année.
Le défi de l’escalade de la précision et de la vitesse en temps réel
Cependant, le défi reste d’augmenter la précision et la vitesse en temps réel pour vaincre la fraude. Jabbara explique comment VisaNet partage les scores VAAI avec ses partenaires et commerçants pour tenter de stopper les attaques d’énumération. Telesign utilise également l’IA et l’apprentissage automatique pour relever ce défi, démontrant que la technologie peut être un outil précieux dans la lutte contre la fraude.
En résumé, les attaques d’énumération automatisées sont un problème croissant qui cause des pertes significatives. Cependant, avec l’utilisation de l’IA et de l’apprentissage automatique, des entreprises comme VISA et Telesign mènent la lutte contre ce type de fraude. Bien que le défi soit grand, l’investissement dans la technologie et la collaboration entre les entreprises peuvent aider à combler le fossé et à protéger les commerçants et les consommateurs de ces attaques sophistiquées.
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