Métricas Principales (Top Row)

Unique Users Today

Propósito: Esta métrica muestra el número de usuarios únicos que han interactuado con la plataforma durante las últimas 24 horas.

Cálculo: Se basa en identificadores únicos de usuario (no dispositivos) que han iniciado al menos una sesión en el período especificado.

Importancia:

Permite monitorear el volumen de actividad de usuarios legítimos
Ayuda a identificar picos o caídas inusuales en la actividad
Sirve como línea base para calcular tasas de fraude
En el ejemplo mostrado: 32 usuarios únicos

Unique Devices Today

Propósito: Contabiliza el número de dispositivos únicos utilizados para acceder a la plataforma en las últimas 24 horas.

Diferenciación con Usuarios:

Un usuario puede utilizar múltiples dispositivos (móvil, tablet, desktop)
Un dispositivo puede ser utilizado por múltiples usuarios (dispositivos compartidos)
La relación usuario/dispositivo ayuda a identificar patrones anómalos

Análisis de la Métrica:

Relación alta dispositivos/usuarios: Posible indicador de fraude o dispositivos comprometidos
Relación baja: Usuarios utilizando consistentemente los mismos dispositivos
En el ejemplo mostrado: 67 dispositivos únicos

API Calls (T5)

Propósito: Muestra el número total de llamadas a la API del sistema de detección de fraude en el período especificado.

Interpretación:

Cada interacción del usuario genera múltiples llamadas API
Incluye validaciones en tiempo real, análisis de comportamiento y verificaciones de seguridad
Ayuda a monitorear la carga del sistema y rendimiento
En el ejemplo mostrado: 0 llamadas (posiblemente fuera de horario o sistema inactivo)

Fraud Attempts Today

Propósito: Contabiliza el número de intentos de fraude detectados y bloqueados en las últimas 24 horas.

Categorización:

Fraude confirmado: Actividades claramente maliciosas
Fraude sospechoso: Actividades que requieren revisión adicional
Fraude bloqueado: Intentos prevenidos automáticamente

Valor Estratégico:

Demuestra la efectividad del sistema de detección
Permite identificar tendencias en ataques
Ayuda a ajustar umbrales de sensibilidad
En el ejemplo mostrado: 0 intentos detectados

Visualización Geográfica

Mapa Mundial Interactivo

Funcionalidad: El mapa central proporciona una representación visual geográfica de la actividad de usuarios y detecciones de fraude.

Elementos Visuales:

Puntos rojos: Ubicaciones con actividad fraudulenta detectada
~~Puntos azules~~~~: Ubicaciones con actividad normal de usuarios~~

Densidad de puntos: Indica el volumen de actividad en cada región

Capacidades de Análisis:

Identificación de hotspots geográficos de fraude
Correlación entre ubicación geográfica y patrones de fraude
Detección de ataques coordinados desde múltiples ubicaciones
Análisis de distribución geográfica de usuarios legítimos

Top Risk Indicators (Últimas 24 horas)

Esta sección proporciona un ranking de los principales indicadores de riesgo detectados, ordenados por relevancia y frecuencia.

Malware Risks

Descripción: Detección de software malicioso en dispositivos de usuarios.

Sesiones afectadas: 150
Ranking: #1 en riesgo
Acción requerida: Análisis detallado de dispositivos comprometidos

Emulator Risks

Descripción: Detección de emuladores de dispositivos utilizados para simular hardware legítimo.

Sesiones afectadas: 147
Ranking: #2 en riesgo
Implicaciones: Posibles ataques automatizados o testing malicioso

Location Risks

Descripción: Anomalías relacionadas con la ubicación geográfica de los usuarios.

Sesiones afectadas: 242
Ranking: #3 en riesgo
Factores: Viajes imposibles, ubicaciones de alto riesgo, VPN detection

Behavioural Risks

Descripción: Patrones de comportamiento que se desvían de la normalidad establecida.

Sesiones afectadas: 512
Ranking: #4 en riesgo
Análisis: Cambios en patrones de teclado, mouse, o interacción táctil

Link Analysis

Descripción: Conexiones sospechosas entre usuarios, dispositivos o ubicaciones.

Sesiones afectadas: 612
Ranking: #5 en riesgo
Enfoque: Detección de redes organizadas de fraude

Interpretación y Acciones

Análisis de Tendencias:

Volumen vs. Riesgo: Comparar el número de sesiones de riesgo con el total de actividad
Distribución geográfica: Identificar regiones problemáticas
Correlación temporal: Detectar patrones de tiempo en los ataques

Acciones Recomendadas:

Revisión inmediata de sesiones con múltiples indicadores de riesgo
Análisis profundo de ubicaciones con alta concentración de actividad fraudulenta
Ajuste de umbrales basado en la distribución de riesgos observada
Implementación de contramedidas específicas para los tipos de riesgo más prevalentes