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
- Detección de Malware: Identificación de comportamientos anómalos indicativos de malware
- Detección de Bots: Diferenciación entre usuarios humanos y automatizados
- Análisis de Riesgo por Actividad: Evaluación contextual del riesgo según el tipo de operación
- 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
- Detección de Malware: Identificación de comportamientos anómalos indicativos de malware
- Detección de Bots: Diferenciación entre usuarios humanos y automatizados
- Análisis de Riesgo por Actividad: Evaluación contextual del riesgo según el tipo de operación
- 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
- Backend: Kubernetes en Azure
- Storage: Azure Blob Storage
- Base de Datos: MongoDB
- Procesamiento: Apache Spark
- Machine Learning: TensorFlow/PyTorch
- API Gateway: Kong
- Monitoreo: Prometheus + Grafana
Flujo de Procesamiento
- Ingesta de Datos: Recolección en tiempo real desde múltiples fuentes
- Procesamiento: Análisis mediante modelos de ML
- Agregación: Combinación de resultados de múltiples modelos
- Scoring: Cálculo del score unificado
- 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