Integración Avanzada de SDK
En esta sección se describen los campos adicionales necesarios para mejorar significativamente el rendimiento de la detección de fraudes, reducir los falsos positivos y fortalecer la capacidad de identificar actividades fraudulentas donde los atacantes no utilizan aplicaciones legítimas. Esta implementación representa una evolución crítica en la arquitectura de seguridad, proporcionando mayor granularidad en el análisis de comportamiento y patrones de uso.
Campos Requeridos
Para optimizar la eficacia del sistema de detección de fraudes, se deben agregar los siguientes campos a las llamadas de API:
| Campo | Tipo | Descripción | Propósito de Seguridad | Ejemplo |
|---|---|---|---|---|
| Dirección IP | String | Dirección IP de origen de la sesión | Geolocalización, detección de VPN/Proxy, análisis de patrones geográficos | 192.168.1.100 |
| Fuente del dispositivo | Enum | Tipo de plataforma desde la cual se origina la petición | Identificación de canales no autorizados, detección de automatización | android, ios, js, web |
| ID del dispositivo | String | Identificador único y persistente del dispositivo | Tracking de dispositivos, detección de device spoofing | abc123def456 |
| Beneficiario | String (Hash) | Objetivo de transferencia hasheado por seguridad | Análisis de patrones de transferencia, detección de mulas | SHA256(account_id) |
| Monto | Decimal | Cantidad de la transacción en moneda local | Detección de patrones de monto, análisis de velocidad | 1500.50 |
| Motivo de la API | Enum | Propósito específico de la llamada API | Contextualización del riesgo por tipo de operación | login, transfer, register |
| Tipo de transferencia | Enum | Categoría de operación financiera | Aplicación de reglas específicas por tipo de transferencia | local, plin, international |
Beneficios de la Implementación
Esta integración avanzada proporcionará mejoras sustanciales en múltiples aspectos:
1. Detección de Scripts Automatizados
- Identificación precisa de sesiones que no provienen de aplicaciones legítimas
- Análisis de patrones de comportamiento no humano
- Reducción de ataques de fuerza bruta y automatización maliciosa
2. Resolución de Problemas de CSID
- Mejora significativa en la identificación de sesiones no encontradas
- Reducción de errores de tracking y seguimiento
- Mayor precisión en la correlación de eventos
3. Reducción Drástica de Falsos Positivos
- Mayor precisión en la detección mediante análisis contextual
- Refinamiento de modelos de machine learning con datos enriquecidos
- Optimización de umbrales de riesgo basados en contexto
4. Identificación de Cuentas de Riesgo
- Capacidad para detectar patrones sospechosos cross-account
- Análisis de redes de cuentas relacionadas
- Identificación temprana de esquemas de lavado de dinero
5. Mejora en Debugging y Monitoreo
- Facilita la resolución de problemas de integración
- Trazabilidad completa de transacciones
- Análisis forense mejorado para investigaciones