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MODELOS DE ANÁLISIS Y DETECCIÓN

Modelo 1: Modelo de Comportamiento del Usuario

Perfil único y personalizado que captura los patrones de comportamiento habituales de cada usuario individual, permitiendo detectar desviaciones que podrían indicar un acceso no autorizado.

Modelo 2: Modelos Generales de Comportamiento

  • Comportamiento Fraudulento
  • Comportamiento Legítimo

Modelos entrenados con millones de interacciones para distinguir patrones típicos de usuarios legítimos versus fraudulentos.

Modelo 3: Modelos de Comportamiento para Defraudadores Identificados

Base de datos dinámica que mantiene perfiles de comportamiento de defraudadores previamente identificados, permitiendo detección proactiva de intentos recurrentes.

Modelos Adicionales

  1. Detección de Malware: Identificación de comportamientos anómalos indicativos de malware
  2. Detección de Bots: Diferenciación entre usuarios humanos y automatizados
  3. Análisis de Riesgo por Actividad: Evaluación contextual del riesgo según el tipo de operación
  4. Análisis de Conexiones: Detección de redes de fraude mediante análisis relaciona

 

MODELOS DE ANÁLISIS Y DETECCIÓN

Modelos Base

Modelo 1: Modelo de Comportamiento del Usuario

Perfil único y personalizado que captura los patrones de comportamiento habituales de cada usuario individual, permitiendo detectar desviaciones que podrían indicar un acceso no autorizado.

Modelo 2: Modelos Generales de Comportamiento

  • Comportamiento Fraudulento
  • Comportamiento Legítimo

Modelos entrenados con millones de interacciones para distinguir patrones típicos de usuarios legítimos versus fraudulentos.

Modelo 3: Modelos de Comportamiento para Defraudadores Identificados

Base de datos dinámica que mantiene perfiles de comportamiento de defraudadores previamente identificados, permitiendo detección proactiva de intentos recurrentes.

Modelos Adicionales

  1. Detección de Malware: Identificación de comportamientos anómalos indicativos de malware
  2. Detección de Bots: Diferenciación entre usuarios humanos y automatizados
  3. Análisis de Riesgo por Actividad: Evaluación contextual del riesgo según el tipo de operación
  4. Análisis de Conexiones: Detección de redes de fraude mediante análisis relacional

4. SISTEMA DE PUNTUACIÓN UNIFICADA (SCORE INTEGRADO)

Una inteligencia artificial analiza toda la información generada por los diferentes modelos y calcula un score unificado que representa el nivel de riesgo de fraude en una escala de 0 a 1000.

Componentes del Score

  • 35% - Modelo de comportamiento del usuario
  • 30% - Modelos generales de comportamiento
  • 25% - Modelos de defraudadores identificados
  • 10% - Modelos adicionales

Rangos de Riesgo

Rango Nivel de Riesgo Color
0-200 Muy Bajo 🟢 Verde
201-400 Bajo 🟡 Verde claro
401-600 Medio 🟡 Amarillo
601-800 Alto 🟠 Naranja
801-1000 Muy Alto 🔴 Rojo

5. VISUALIZACIONES Y ANÁLISIS GRÁFICO

Gráfica 1: Distribución de Scores

Tipo: Histograma

Descripción: Muestra la distribución de puntuaciones de riesgo en la población, permitiendo identificar umbrales óptimos de decisión.

Métricas:

  • Frecuencia por rango de score
  • Percentiles de riesgo
  • Desviación estándar

Gráfica 2: Análisis Relacional de Fraude

Tipo: Grafo de Red

Descripción: Visualización de conexiones entre dispositivos, usuarios y sesiones que permite identificar redes de fraude organizadas.

Elementos:

  • Nodos: Dispositivos, usuarios, IPs
  • Aristas: Conexiones compartidas
  • Colores: Nivel de riesgo

Gráfica 3: Indicadores de Comportamiento

Tipo: Gráficos de Dispersión

Descripción: Comparación visual entre comportamientos fraudulentos y legítimos en diferentes dimensiones.

Dimensiones:

  • Tamaño de huella dactilar
  • Velocidad de tipeo
  • Movimientos del dispositivo
  • Pausas durante la actividad

Gráfica 4: Dashboard de Monitoreo en Tiempo Real

Tipo: Dashboard Interactivo

Descripción: Panel de control que muestra métricas clave en tiempo real para la supervisión continua del sistema.

Widgets:

  • Transacciones por minuto
  • Tasa de detección de fraude
  • Alertas activas
  • Mapa de calor geográfico

Gráfica 5: Análisis Temporal de Patrones

Tipo: Series de Tiempo

Descripción: Evolución de patrones de fraude a lo largo del tiempo, permitiendo identificar tendencias y estacionalidad.

6. CASOS DE USO Y EJEMPLOS DE DETECCIÓN

Caso 1: Detección de Teléfono Robado

Indicadores principales:

  • Cambio de red Wi-Fi habitual
  • Nueva dirección IP
  • SIM no detectada
  • Nueva ubicación geográfica
  • Cambio en patrones de uso

Caso 2: Detección de Estafas de Transferencia

Indicadores principales:

  • Limpieza de cuenta destino
  • Múltiples cambios de posición del teléfono
  • Nuevo beneficiario
  • Llamada activa durante el login
  • Usuario de edad avanzada

Caso 3: Evaluación General de Comportamiento

Patrones diferenciadores entre fraudulento y legítimo:

Patrón de Interacción Fraudulento Usuario Normal
Alternar entre aplicaciones Múltiples veces Nunca
Ingreso de SSN/ID Pegar/Tipeo alternado Tipeo manual normal
Navegación de formulario Teclado Mouse

7. ANÁLISIS RELACIONAL AVANZADO

Identificación de Vínculos

El sistema identifica vínculos entre elementos aparentemente aislados:

  • Dispositivos
  • Usuarios
  • Redes Wi-Fi
  • Ubicaciones
  • Dispositivos Bluetooth cercanos
  • Comportamientos

Detección de Estructuras de Fraude Organizadas

Como grupos de fraude que comparten:

  • Ambiente físico
  • Proveedor de red
  • Dispositivos previamente comprometidos

Aplicación de Grafos de Conexión

Para visualizar relaciones entre:

  • Mismo Wi-Fi → distintos usuarios
  • Mismo patrón de comportamiento → distintos dispositivos
  • Mismos dispositivos BT → diferentes ubicaciones
  • Mismo ISP o red celular → diferentes cuentas

Alertas sobre Patrones Sospechosos

El sistema genera alertas sobre patrones que no serían detectables observando cada sesión de forma aislada.

8. ARQUITECTURA TÉCNICA CLOUD-NATIVE

Componentes Principales

  1. Backend: Kubernetes en Azure
  2. Storage: Azure Blob Storage
  3. Base de Datos: MongoDB
  4. Procesamiento: Apache Spark
  5. Machine Learning: TensorFlow/PyTorch
  6. API Gateway: Kong
  7. Monitoreo: Prometheus + Grafana

Flujo de Procesamiento

  1. Ingesta de Datos: Recolección en tiempo real desde múltiples fuentes
  2. Procesamiento: Análisis mediante modelos de ML
  3. Agregación: Combinación de resultados de múltiples modelos
  4. Scoring: Cálculo del score unificado
  5. Respuesta: Decisión en tiempo real (< 100ms)

9. MEJORES PRÁCTICAS Y RECOMENDACIONES

Para Empresas

  • Implementar autenticación multifactor adaptativa basada en el score de riesgo
  • Configurar umbrales de decisión según el perfil de riesgo del negocio
  • Realizar revisiones periódicas de los patrones de fraude detectados
  • Mantener actualizados los modelos con retroalimentación continua

Para la Detección Efectiva

  • Monitorear cambios súbitos en patrones de comportamiento
  • Prestar especial atención a nuevos dispositivos o ubicaciones
  • Correlacionar múltiples indicadores antes de tomar decisiones
  • Mantener un balance entre seguridad y experiencia del usuario
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